[发明专利]故障预警方法、装置及计算机存储介质

说明书

本申请公开了一种故障预警方法、装置及计算机存储介质，属于数据处理领域。所述方法包括：获取目标服务节点的多项监测指标的指标值，将多项监测指标的指标值与已存储的多种故障类别的关键影响指标的指标值进行比较，若根据比较结果确定目标服务节点符合多种故障类别中的任一种故障类别的故障预警条件，则对目标服务节点进行该故障类别的故障预警。本申请中故障预警依据是对历史故障数据进行统计得到，并非人为预测的节点状态的故障报警阈值，故障预警依据更加准确，提高了故障报警的准确性。此外，还可以对故障进行更细粒度的划分，对节点状态和运行项目等原因导致的多种故障类别进行预警，提高了故障预警的精度。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别涉及一种故障预警方法、装置及计算机存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的网络应用型企业开始采用自己的云服务平台或租用云服务平台来处理企业数据，云服务平台包括多个服务节点。云服务提供商通常采用虚拟机技术将物理机虚拟成虚拟机，除此以外，还可以把每一个虚拟机按照运行空间最小化的原则切分成多个容器，以隔离运行在虚拟机上的不同应用，因此，每个服务节点可以为虚拟机或容器。此外，在云服务平台运行的过程中，为了保障云服务平台的稳定性，还需要对各个服务节点进行监控，以便对各个服务节点进行故障预警。

相关技术中，通常对云服务平台中的每个服务节点的节点状态指标进行监测，并由技术人员根据人为经验预测服务节点的承载极限，根据预测的承载极限设置节点状态指标的故障预警阈值。其中，节点状态指标包括服务节点的内存占用率和CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)占用率等。在云服务平台运行的过程中，如果检测到任一服务节点的节点状态指标的指标值超过了预先设置的故障预警阈值，或者有超过故障预警阈值的趋势，则确定该服务节点可能发生故障，并对该服务节点进行故障预警。

由于在进行故障预警时，是将人为预测的节点状态指标的故障报警阈值作为故障预警的判断依据，因此故障预警的准确性较低，而且仅能对因超过节点承载极限导致的故障进行预警，具有一定的局限性。

发明内容

本申请实施例提供了一种故障预警方法，可以提高故障预警的准确性和故障预警的精度。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种故障预警方法，所述方法包括：

获取目标服务节点的多项监测指标的指标值，所述多项监测指标包括所述目标服务节点的节点状态指标以及所述目标服务节点所运行项目的项目监测指标，所述目标服务节点为云服务平台中的任一服务节点；

将所述多项监测指标的指标值与已存储的多种故障类别的关键影响指标的指标值进行比较，所述关键影响指标为所述多项监测指标中的至少一项，所述多种故障类别的关键影响指标的指标值是对所述云服务平台中的多个服务节点在发生故障之前的预设时长内的所述多项监测指标的指标值进行统计得到；

若根据比较结果确定所述目标服务节点符合第一故障类别的故障预警条件，则对所述目标服务节点进行所述第一故障类别的故障预警，所述第一故障类别为所述多种故障类别中的任一种。

可选地，所述节点状态指标包括内存占用率和中央处理器CPU占用率中的至少一种，所述项目监测指标包括运行的每个项目的项目完成时长和项目请求分发时长，以及运行的所有项目的平均请求数据大小和平均响应数据大小中的至少一种；

其中，所述项目完成时长是指从接收到项目请求到返回响应数据之间的时长，所述平均请求数据大小是指所述所有项目的项目请求的平均数据包大小，所述平均响应数据大小是指针对所述所有项目的项目请求返回的响应数据的平均数据包大小。

可选地，所述对所述目标服务节点进行所述第一故障类别的故障预警之前，还包括：