[发明专利]基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及网络运行监控领域，具体涉及基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的告警方法及系统。

背景技术

网络运行监控系统用于监控网络的运行情况，通过采集网络中的若干运行指标，反映网络的运行健康状态，对网络中可能存在的故障点提供预警，对于网络的长期稳定运行有着重要作用。

一个网络运行监控系统通过采集网络的运行指标，并对采集到的指标值进行分析，通常方法是与设定的阈值进行比较，判断指标值是否在正常范围之内，以反映网络的运行健康状态。若有超过阈值的指标，则发送告警给运维人员，以便其了解系统状态。

阈值分析方法分为静态阀值分析和动态阀值分析。

传统的静态阈值分析方法，其基于运维人员的个人经验，手工对监控指标设定阈值。这需要耗费大量的人力成本，并且在后期也难以维护。另外，针对网络中的许多指标，其在不同时刻的正常范围也不尽相同，可能难以手工设定一个较为准确的静态阈值。

动态阈值分析方法，则是通过分析指标的历史数据计算出指标的动态阈值，现有的方法是通过统一的数学公式来计算，没有考虑到网络运行监控应用的特有业务需求。例如一个券商交易系统的网络流量指标，在工作日和非工作日指标值会有较大的不同，并且在每天的不同时刻也会存在较大的波动，若不考虑业务特点，没有对工作日和非工作日进行区分，便无法得到较为准确的动态阈值。同时，若没有排除掉异常的历史指标数据，就会影响计算出的动态阈值的精确度，会出现频繁告警的情况。

综上所述，对于网络运行监控系统，有必要对现有的阈值分析方法加以改进，使其更适应网络运行监控系统的监控需求。

经对现有技术进行检索，发现如下相关专利文献。

相关检索结果1：

申请号：CN201410697138.1

名称：一种IT系统运行指标动态阈值分析方法

该专利文献涉及一种IT系统运行指标动态阈值分析方法，步骤如下：1、查询运行指标历史变化情况；2、基于正态分布的原理计算当前时间粒度下的指标正常值区间R，其上限标记为RU，下限标记为RD；3、将各时间粒度的RU连接作为动态阈值上基线，RD连接作为动态阈值下基线；4、判断当前时间粒度下新采集到的运行指标，如>RU则为值过高异常，如<RD则为值过低异常。该专利文献的有益效果为：解决静态阈值存在的不足，通过智能学习运行指标的历史运行规律，计算不同时间点运行指标正常取值范围，生成动态阈值基线，以用于运行指标的监测分析，从而无需大量人为操作，计算量小，且分析准确，因此可大量减少运维人力成本，提高监测覆盖面与准确率。

技术要点比较：

行指标的历基于正态分布计算动态阈值。

本发明结合网络运行监控应用的业务特征，提供了不同的算法来计算动态阈值。根据历史数据计算动态阈值时，基于工作日和非工作日分别计算，同时排除一些偏差过大的历史指标值。另外可针对不同指标设定阈值的基线偏离值，可以更为灵活的调整动态阈值范围。使生成的动态阈值更满足网络运行监控应用的业务需求。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的告警方法及系统。

根据本发明提供的一种基于网络监控指标由历史数据生成业务阈值的方法，包括如下步骤：

步骤1：获取与当天的日期属性对应的历史上当前时刻所在时段的监控项指标历史数据；

步骤2：将监控项指标历史数据中的异常数据去除，然后将监控项指标历史数据中去除异常数据后剩余的数据的平均值，作为监控项指标的基线值R；

步骤3：根据基线值R得到基线值R对应的阈值或阈值区间。

优选地，所述日期属性包括工作日、非工作日；

所述步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：判断当天是否为工作日；若当天是工作日，则进入步骤1.2A继续执行，若当天是非工作日，则进入步骤1.2I继续执行；

步骤1.2A：将历史上的多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据；

步骤1.2I：将历史上的多个非工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值作为所述监控项指标历史数据。

优选地，所述步骤2包括如下步骤：

在所述多个工作日的当前时刻所在时段的监控项指标均值中，将与其它监控项指标均值偏离相差超过N倍的监控项指标均值认定为异常数据，N为正值。

优选地，所述步骤3包括如下步骤：