[发明专利]一种基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理方法及系统在审
申请号: | 201910715624.4 | 申请日: | 2019-08-05 |
公开(公告)号: | CN110532152A | 公开(公告)日: | 2019-12-03 |
发明(设计)人: | 王子鸿;刘映娟 | 申请(专利权)人: | 北明云智(武汉)网软有限公司 |
主分类号: | G06F11/32 | 分类号: | G06F11/32 |
代理公司: | 42231 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 江慧<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
地址: | 430000 湖北省武汉市东湖新技*** | 国省代码: | 湖北;42 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 告警信息 监控指标 告警处理 计算引擎 运行状态指标 监控技术领域 数据处理效率 参数实例化 计算机运行 可视化处理 实例化模板 定义参数 高效处理 监控时段 模板调用 阈值区间 可视化 数值化 监控 解析 阅读 | ||
1.一种基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
设置监控指标的阈值区间和监控时段;
获取IT系统的原始监控指标数据,并对所述原始监控指标数据进行解析和数值化,生成运行状态指标数据;
利用Kapacitor计算引擎定义参数实例化模板,使用所述参数实例化模板调用所述运行状态指标数据,形成告警处理任务,并生成原始告警信息;
对所述原始告警信息进行可视化处理,生成用户可阅读和理解的最终告警信息。
2.根据权利要求1所述的基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理方法,其特征在于,还包括对所述监控指标的阈值区间进行调整,具体包括:判断所述基准阈值区间对应的最终告警信息是否符合实际情况,是则将所述最终告警信息标记为正样本,否则将所述最终告警信息标记为负样本,并进行反馈,根据反馈对所述基准阈值区间进行调整。
3.根据权利要求1所述的基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理方法,其特征在于,所述获取IT系统的原始监控指标数据,具体包括:
采用数据采集协议,按照预设采样频率,对IT设备软件和硬件运行状态数据进行采集,获得采集数据,对所述采集数据进行精度统一、漏值的补值,形成原始监控指标数据。
4.根据权利要求1所述的基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理方法,其特征在于,还包括对所述运行状态指标数据进行持久化,具体包括,对运行状态指标数据进行对应频率的颗粒度的汇聚,并利用时序数据库对汇聚后的运行状态指标数据存储。
5.一种基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理系统,其特征在于,包括监控指标设置模块、运行状态指标数据生成模块、原始告警信息生成模块和最终告警信息生成模块;
所述监控指标设置模块,用于设置监控指标的阈值区间和监控时段;
所述运行状态指标数据生成模块,用于获取IT系统的原始监控指标数据,并对所述原始监控指标数据进行解析和数值化,生成运行状态指标数据;
原始告警信息生成模块,用于利用Kapacitor计算引擎定义参数实例化模板,使用所述参数实例化模板调用所述运行状态指标数据,形成告警处理任务,并生成原始告警信息;
最终告警信息生成模块,用于对所述原始告警信息进行可视化处理,生成用户可阅读和理解的最终告警信息。
6.根据权利要求5所述的基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理系统,其特征在于,所述监控指标设置模块还包括标记与反馈单元和阈值区间调整单元,
所述标记与反馈单元用于判断所述基准阈值区间对应的最终告警信息是否符合实际情况,是则将所述最终告警信息标记为正样本,否则将所述最终告警信息标记为负样本,并反馈至阈值区间调整单元;所述阈值区间调整单元用于根据反馈,对所述基准阈值区间进行调整。
7.根据权利要求5所述的基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理系统,其特征在于,所述运行状态指标数据生成模块获取IT系统的原始监控指标数据,具体包括:
运行状态指标数据生成模块,采用数据采集协议,按照预设采样频率,对IT设备软件和硬件运行状态数据进行采集,获得采集数据,对所述采集数据进行精度统一、漏值的补值,形成原始监控指标数据。
8.根据权利要求5所述的基于Kapacitor计算引擎的监控告警处理系统,其特征在于,还包括运行状态指标数据存储模块,用于对运行状态指标数据进行对应频率的颗粒度的汇聚,并利用时序数据库对汇聚后的运行状态指标数据存储。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北明云智(武汉)网软有限公司,未经北明云智(武汉)网软有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910715624.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。