[发明专利]应用性能监测方法、装置、计算机设备和存储介质有效
申请号: | 201811122912.0 | 申请日: | 2018-09-26 |
公开(公告)号: | CN109388539B | 公开(公告)日: | 2023-02-07 |
发明(设计)人: | 林纯弟;唐杰 | 申请(专利权)人: | 中国平安财产保险股份有限公司 |
主分类号: | G06F11/30 | 分类号: | G06F11/30;G06F11/34 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 王宁 |
地址: | 518048 广东省深圳市福田区益田路*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 应用 性能 监测 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种应用性能监测方法,应用于终端,所述方法包括:
在启动待监测的目标应用时,向服务器请求相应的性能监测工具包,获取服务器针对待监测的目标应用推送的性能监测工具包;
确定当前登录于所述目标应用的用户标识;
获取与所述用户标识对应的、且针对所述目标应用的历史行为记录;
根据所述历史行为记录,预测所述用户标识所对应的用户的性能监测意愿;
当预测结果为所述用户具有性能监测意愿时,将所述性能监测工具包嵌入所述目标应用;
在运行所述目标应用时,加载嵌入至所述目标应用的所述性能监测工具包,以运行在所述性能监测工具包中封装的监测逻辑;
通过所运行的监测逻辑,收集目标应用在运行过程中对应的性能关联数据;
发送携带所述性能关联数据的性能分析请求至所述服务器;性能分析请求,用于指示所述服务器将上报的所述性能关联数据输入至预先训练的机器学习分类模型中,以通过所述机器学习分类模型输出相应的异常类别;
接收所述服务器下发的根据所述异常类别生成的异常处理指令,并根据所述异常处理指令对所述目标应用进行相应的修复处理。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述性能监测工具包,是指用于实现性能监测功能的软件开发工具包。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取安装于本地的各应用的历史使用问题;
针对安装于本地的每个应用,根据预设的使用问题和待监测需求值之间的对应关系,分别确定所述应用的各历史使用问题所对应的待监测需求值,并将所述应用的各个待监测需求值求和,得到所述应用的待监测需求总值;
从安装于本地的应用中,确定出待监测需求总值大于或等于预设需求阈值的应用,作为待监测的目标应用。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待监测的目标应用为多个;所述获取服务器针对待监测的目标应用推送的性能监测工具包包括:
获取各个待监测的目标应用的类别;
发送携带各所述目标应用的类别的性能监测工具包获取请求至服务器;
接收所述服务器反馈的与各所述目标应用的类别对应的性能监测工具包;
所述将所述性能监测工具包嵌入所述目标应用包括:
针对每个目标应用,将与所述目标应用的类别对应的性能监测工具包嵌入所述目标应用。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在本地对收集的所述性能关联数据进行异常分析;
根据异常分析结果,从收集的性能关联数据中确定出异常的性能关联数据;
所述发送携带所述性能关联数据的性能分析请求至所述服务器包括:
发送携带异常的性能关联数据的性能分析请求至所述服务器;所述性能分析请求,用于指示所述服务器根据所述异常的性能关联数据对所述目标应用进行性能分析。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述在本地对收集的所述性能关联数据进行异常分析包括:
确定与获取的各性能关联数据相应设置的异常条件;
在本地将各性能关联数据分别与相应异常条件比对,得到异常分析结果;
所述根据异常分析结果,从收集的所述性能关联数据中确定出异常的性能关联数据包括:
当异常分析结果表示所述性能关联数据符合相应异常条件时,则判定所述性能关联数据为异常的性能关联数据。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,在发送携带所述性能关联数据的性能分析请求至所述服务器之前,所述方法还包括:
在本地将各性能关联数据分别量化为相应的异常量化值;
分别获取针对各性能关联数据所属性能关联事项设置的预设权重;
按照各性能关联数据所属性能关联事项的预设权重,将各性能关联数据相应的异常量化值进行加权求和,得到所述目标应用的总异常值;
当所述总异常值大于或等于预设异常阈值时,再执行所述发送携带所述性能关联数据的性能分析请求至所述服务器的步骤。
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