[发明专利]互联网线上监控报警的方法及装置

权利要求书

1.一种互联网线上监控报警的方法，其特征在于，所述方法包括：

利用互联网中监控对象的历史数据建立多元线性回归模型，所述多元线性回归模型中包括：多个影响因子，以及各所述影响因子的回归系数；

获取与所述监控对象相关的日志；

在所述日志中选取所述多个影响因子的候选值；

利用主成分分析法消除所述多个影响因子的候选值的相关性，得到所述多个影响因子的输入值；

将所述多个影响因子的输入值带入所述多元线性回归模型，计算得到监控预测阈值；

在所述日志中的实际监控值超过所述监控预测阈值的情况下，向预设社交账号发送报警信息，所述报警信息包括所述日志的获取时间信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控对象包括下述的一种或多种：网盘性能、应用程序性能、服务稳定性能、页面浏览量、日活跃用户数量或调起成功率。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述影响因子包括下述的一种或多种：网络速度、运营商、网络协议IP地理位置、软件版本、前端框架版本。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多元线性回归模型为：

Y＝b₀+b₁X₁+b₂X₂+…+b_kX_k

其中，Y为监控预测阈值，b₀为常数项；b₁，b₂，…，b_k为回归系数，X₁，X₂，...，X_k为影响因子。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用主成分分析法消除所述多个影响因子的候选值的相关性，得到所述多个影响因子的输入值，包括：

将所述多个影响因子的候选值分别标准化为相同维度的向量，计算得到标准化矩阵；

计算所述标准化矩阵的相关系数矩阵；

解析所述相关系数矩阵的多个特征向量；

将所述多个特征向量转化得到所述多个影响因子的输入值。

6.一种互联网线上监控报警的装置，其特征在于，包括：

模型建立模块，用于利用互联网中监控对象的历史数据建立多元线性回归模型，所述多元线性回归模型中包括：多个影响因子，以及各所述影响因子的回归系数；

获取模块，用于获取与所述监控对象相关的日志；

计算模块，用于在所述日志中选取所述多个影响因子的候选值；

所述计算模块，还用于利用主成分分析法对所述多个影响因子的候选值进行主成分分析，得到所述多个影响因子的输入值；

所述计算模块，还用于将所述多个影响因子的输入值带入所述多元线性回归模型，计算得到监控预测阈值；

报警模块，用于在所述日志中的实际监控值超过所述监控预测阈值的情况下，向预设社交账号发送报警信息，所述报警信息包括所述日志的获取时间信息；

所述计算模块，具体用于：

利用主成分分析法消除所述多个影响因子的候选值的相关性，得到所述多个影响因子的输入值。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述监控对象包括下述的一种或多种：网盘性能、应用程序性能、服务稳定性能、页面浏览量、日活跃用户数量或调起成功率。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述影响因子包括下述的一种或多种：网络速度、运营商、网络协议IP地理位置、软件版本、前端框架版本。