[發明專利]一種限流閾值動態調整方法及裝置

在審

• 申請號: 202210539429.2
• 申請日: 2022-05-18
• 公開（公告）號: CN114978864A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 王榮勛;吳旭東;徐鵬飛
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: H04L41/0631
• 分類號: H04L41/0631;H04L41/0604;H04L41/147;H04L47/215;H04L47/10
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 許曼;劉飛

本文涉及大數據領域，提供了一種限流閾值動態調整方法及裝置，其中，方法包括：根據各業務系統最近N個統計周期內的報警信息，預測得到各業務系統中各報警類型的報警漲幅值；計算各業務系統的評價指標對各預設評判等級的隸屬度，根據各業務系統的評價指標對各預設評判等級的隸屬度構建各業務系統的模糊評價矩陣；根據各業務系統的模糊評價矩陣，計算得到各業務系統的報警放行指標值；利用各業務系統的報警放行指標值分配監控系統性能空閑余量，以得到各業務系統的限流閾值；利用各業務系統中各報警類型的權重分配各業務系統的限流閾值，以得到各業務系統中各報警類型的令牌桶閾值。本文能夠保障重要系統的重要報警在發生報警風暴時及時報出。

技術領域

本文涉及報警監控領域，尤其涉及一種限流閾值動態調整方法及裝置。

背景技術

隨著互聯網金融日益發展，各業務系統功能隨之不斷拓展，為快速、準確地確定異常原因，及時預防生產故障，運維與開發人員配置了多類型的海量監控指標，除常見的交易監控，網絡監控，系統監控等，還有大量自定義的故障事件報警，導致監控越來越復雜，監控報警越來越多，發生生產故障時，往往會引發報警風暴現象。這種情況下，監控系統為保證報警時效性，往往會采用限流措施對超出處理能力的大量報警進行直接丟棄。

目前常見限流方法為漏桶算法、令牌桶算法、滑動窗口等，或按報警等級限流，按業務系統限流等。以上報警限流方法存在一個共同點，限流閾值固定不變，因此存在如下局限性：次要業務系統占用監控資源，使得重要業務系統報警被丟棄；監控資源空閑時，某些業務系統因報警達到閾值而被丟棄。

發明內容

本文用于解決現有技術中限流閾值固定不變的方式對各業務系統的報警信息進行報警存在無法優先處理重要業務系統的報警信息以及報警資源分配不合理的問題。

為了解決上述技術問題，本文提供了一種限流閾值動態調整方法，所述方法包括：

根據各業務系統最近N個統計周期內的報警信息，預測得到各業務系統中各報警類型的報警漲幅值；

由業務系統的優先級、業務系統的各報警類型的報警漲幅值及業務系統中報警信息的報警等級組成業務系統的評價指標；

根據各業務系統的評價指標對各預設評判等級的隸屬度，構建各業務系統的模糊評價矩陣，其中，所述預設評判等級用于反映各評價指標的重要程度；

根據各業務系統的模糊評價矩陣，計算得到各業務系統的報警放行指標值；

利用各業務系統的報警放行指標值分配監控系統性能空閑余量，以得到各業務系統的限流閾值；

利用各業務系統中各報警類型的權重分配各業務系統的限流閾值，以得到各業務系統中各報警類型的令牌桶閾值。

作為本文的進一步實施例中，根據各業務系統最近N個統計周期內的報警信息，預測得到各業務系統中各報警類型的報警漲幅值，包括：

按照業務系統及報警類型，對各業務系統最近N個統計周期內的報警信息進行劃分，得到多個報警信息組；

對各報警信息組進行分析，預測得到各報警信息組的下一統計周期的預測報警量；

計算報警信息組的平均報警量；

根據各報警信息組的預測報警量和平均報警量，計算得到各報警信息組的報警漲幅值。

作為本文進一步實施例中，對各報警信息組進行分析，預測得到各報警信息組的下一統計周期的預測報警量，包括：

對每一報警信息組執行如下操作：

利用多種預測方法對該報警信息組進行分析，預測得到該報警信息組的下一統計周期的多個預測報警量；

從該報警信息組的下一統計周期的多個預測報警量中選擇最大值作為該報警信息組的下一統計周期的最終報警量；