[发明专利]一种基于分布式计算的监控方法及系统

说明书

本申请公开了一种基于分布式计算的监控方法，包括，采集历史监控指标数据，基于聚类算法将所述历史监控指标数据分类为分类历史监控指标数据，基于所述分类历史监控指标数据生成基线数据，采集目标监控指标数据，基于与所述目标监控指标数据相匹配的基线数据对所述目标监控指标数据进行监控。本申请提供了一种基于分布式计算的监控方法，与现有技术相比无需人为介入，即可自动基于历史数据生成告警基线，从而得到更精准的基线，使得监控系统的告警更加精确。

技术领域

本申请涉及系统监控技术领域，尤其涉及一种基于分布式计算的监控方法及系统。

背景技术

在系统的运维中，监控系统起着非同小可的作用，而判定系统正常运行与否并给予运维人员主要参考依据的是监控系统的告警。因此，为了确保应用系统安全平稳的运行，建立一套有效且智能的监控系统是必不可少的。在监控系统中，首先我们需要分辨出能够反映应用系统是否正常运行的标准，然后将其量化成具体的监控指标，设定参考值并形成告警规则，再将指标值和参考值联机进行对比，如果指标值超出了设置的参考值范围，则产生告警并通知相关人员以便及时发现和处理问题。

现有监控装置在告警策略上仍然有很多人为的介入，这些因素使得整个监控体系存在主观的猜想与推断，导致告警的准确性降低，比如运维人员根据经验获知节假日的交易量普遍高于平时的工作日，因此在节假日时，将基线人为拉高，设置更宽的告警范围等，这些方式导致基线是人为修改的，并不是真正计算得到。此外所使用的数据过滤规则也比较简单，容易导致基线的失真。且随着监控指标的增多，计算量的增长也会使得现有监控装置存在负载能力不够的问题。

因此，如何保证监控系统中指标的告警基线的精准度成为了本领域技术人员亟需解决。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于分布式计算的监控方法，与现有技术相比无需人为介入，即可自动基于历史数据生成告警基线，从而得到更精准的基线，使得监控系统的告警更加精确。

本申请提供了一种基于分布式计算的监控方法，包括：

采集历史监控指标数据；

基于聚类算法将所述历史监控指标数据分类为分类历史监控指标数据；

基于所述分类历史监控指标数据生成基线数据；

采集目标监控指标数据；

基于与所述目标监控指标数据相匹配的基线数据对所述目标监控指标数据进行监控。

优选地，还包括：

当所述历史监控指标数据中存在数据缺失时，采用数据平滑处理生成缺失的数据。

优选地，所述采用数据平滑处理生成缺失的数据包括：

取缺失的数据的相邻时间点的数据计算平均值，所述平均值即为所述缺失数据的值。

优选地，所述采用数据平滑处理生成缺失的数据包括：

获取一个新的数据代替缺失的数据。

优选地，所述基于所述分类历史监控指标数据生成基线数据包括：

基于所述分类历史监控指标数据计算正常指标判断条件；

基于所述正常指标判断条件过滤所述分类历史监控指标数据中的异常点；

基于过滤后的分类历史监控指标数据生成基线数据。

一种基于分布式计算的监控系统，包括第一指标采集模块、分类模块、基线生成模块、第二指标采集模块及监控模块，其中：

所述第一指标采集模块用于采集历史监控指标数据；

所述分类模块用于基于聚类算法将所述历史监控指标数据分类为分类历史监控指标数据；