[發明專利]基于業務場景的實時業務監控方法、系統、終端及介質

有效

• 申請號: 202110439635.1
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113204464B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 邵志鵬
• 申請（專利權）人: 商盟商務服務有限公司
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06F11/34;G06Q10/0639
• 代理公司: 上海恒慧知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31317
• 代理人: 徐紅銀;劉翠

1.一種基于業務場景的實時業務監控方法，其特征在于，包括：

在業務應用日志埋點，實時采集埋點數據；

根據采集的所述埋點數據，將總耗時超過設定閾值的業務單作為業務異常事件進行實時監控，其中，所述總耗時是指該業務單從發起初始狀態到最終完成狀態這一過程所耗時間；

所述根據采集的所述埋點數據，將總耗時超過設定閾值的業務單作為業務異常事件進行實時監控，包括：

采用Redis?Lua腳本對每一項業務單的狀態變化日志進行預排序；

通過Flink?CEP模型對每一項預排序后的業務單進行超時模式匹配，得到業務異常事件；

所述采用Redis?Lua腳本對每一項業務單的狀態變化日志進行預排序，包括：

將同一項業務單不同狀態下的埋點數據依次輸入至Redis中，通過Lua腳本對不同狀態下的埋點數據的先后順序進行預排序，并在排序邏輯中確定某項埋點數據在hash數據結構中暫時駐留等待或立即發往下游。

2.根據權利要求1所述的基于業務場景的實時業務監控方法，其特征在于，所述在業務應用日志埋點，實時采集埋點數據，包括：

在業務系統埋點應用日志數據，并異步發送到Kafka集群主題分區中；

采用Flink進程根據Kafka消費者注冊的指定主題，實時并發地消費不同主題分區內的業務單數據，通過filter算子將業務單狀態處于初始狀態和最終狀態的數據篩選出來，得到實時的埋點數據。

3.根據權利要求1所述的基于業務場景的實時業務監控方法，其特征在于，所述通過Flink?CEP庫對每一項預排序后的業務單進行超時模式匹配，包括：

針對上游發過來的每一項業務單，利用Flink進程中CEP復雜事件處理模型，進行實時模式匹配；

根據CEP復雜事件處理模型中預設的開始條件、結束條件以及完全達成開始條件和結束條件的超時閾值，將超過超時閾值的業務單作為業務異常事件。

4.根據權利要求3所述的基于業務場景的實時業務監控方法，其特征在于，所述業務異常事件通過以下方式得到：

根據業務的開始條件、結束條件以及超時閾值，構建CEP復雜事件處理模型，通過CEP復雜事件處理模型的靜態方法將上游業務事件流轉為模型流PatternStream；然后針對所述模型流PatternStream調用flatSelect平面選擇方法，從模型流PatternStream中進行匹配分流，最后調用getSideOutput方法獲取到超時的事件流，得到業務異常事件；

和/或

所述CEP復雜事件處理模型中：

預設的開始條件為：業務事件初始化狀態02；

預設的結束條件為：業務事件結束狀態00或01；

預設的超時閾值為：3～5分鐘。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的基于業務場景的實時業務監控方法，其特征在于，還包括：

將所述業務異常事件進行封裝，并發送至下游告警平臺。

6.一種基于業務場景的實時業務監控系統，其特征在于，包括：

應用日志埋點模塊，該模塊在業務應用日志埋點；

實時數據采集模塊，該模塊通過應用日志埋點模塊，實時獲取埋點數據；

復雜事件處理模塊，該模塊根據采集的所述埋點數據，將總耗時超過設定閾值的業務單作為業務異常事件進行實時監控，其中：

所述總耗時是指該業務單從發起初始狀態到最終完成狀態這一過程所耗時間；

所述根據采集的所述埋點數據，將總耗時超過設定閾值的業務單作為業務異常事件進行實時監控，包括：

采用Redis?Lua腳本對每一項業務單的狀態變化日志進行預排序；

通過Flink?CEP模型對每一項預排序后的業務單進行超時模式匹配，得到業務異常事件；

所述采用Redis?Lua腳本對每一項業務單的狀態變化日志進行預排序，包括：

將同一項業務單不同狀態下的埋點數據依次輸入至Redis中，通過Lua腳本對不同狀態下的埋點數據的先后順序進行預排序，并在排序邏輯中確定某項埋點數據在hash數據結構中暫時駐留等待或立即發往下游。