[发明专利]一种基于动态基线的智能告警方法和系统

说明书

本发明涉及一种基于动态基线的智能告警方法和系统。方法包括步骤：S1、向基于动态基线算法的告警引擎接入时序数据指标；S2、基于预设的告警规则判断是否触发告警事件；S3、若是，则触发告警，若否，则返回步骤S1。系统包括：基于动态基线算法的告警引擎；时序数据指标接入模块，用于向基于动态基线算法的告警引擎接入时序数据指标；告警事件触发判断模块，用于基于预设的告警规则判断是否触发告警事件；告警事件触发模块，用于触发告警。借此，可以通过实时性能告警算法与大数据技术来发现数据指标的异常波动，从而实现监控告警的功能。

技术领域

本发明属于智能运维监控领域，具体涉及一种基于动态基线的智能告警方法和系统，主要用于监控数据指标的异常波动，从而实现监控告警。

背景技术

传统监控系统的告警一般采用基于固定阈值的方法，即运维人员根据数据指标来手动设定告警条件，比如当数据指标大于或者小于某个特定值或者超过某个特定的百分比时即产生告警。随后又出现了分时段固定阈值的方法，即把一天分成几个时段，对不同的时段设置不同的告警条件，但这种方法本质上依然属于固定阈值的方法。固定阈值的方法虽然能够满足传统运维中的一部分监控告警需求，但存在以下明显的不足：

第一、告警阈值需要运维人员手工设置，无法智能变更，这就导致：

1、运维人员的经验对阈值设置起关键作用，系统风险大；

2、监控对象的特征各不相同，阈值设置难度大；

3、监控对象太多，运维人员工作量大；

第二、无法满足需要根据忙、闲时动态调整告警阈值的需求：

1、固定告警阈值设置较大时，只对流量的波峰有意义，而其他时段的流量处于失控状态；

2、固定告警阈值设置较小时，无法满足波峰状态的告警，且峰值流量长时间处理告警状态，失去了告警意义。

综上，为了适应业务不断变化、减少运维对人员经验的依赖，业界希望采用基于动态基线的方法来触发告警。

发明内容

为了解决现有技术的上述问题，一方面，本发明提供一种基于动态基线的智能告警方法，可以通过实时性能告警算法与大数据技术来发现数据指标的异常波动，从而实现监控告警的功能。

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

一种基于动态基线的智能告警方法，其包括如下步骤：

S1、向基于动态基线算法的告警引擎接入时序数据指标；

S2、基于预设的告警规则判断是否触发告警事件；

S3、若是，则触发告警，若否，则返回步骤S1。

借助上述方案，本发明的基于动态基线的智能告警方法，其可以通过实时性能告警算法与大数据技术来发现数据指标的异常波动，从而实现监控告警的功能。动态基线告警能够帮助运维人员及时发现故障并追踪故障的演变过程，提高告警响应的实时性，降低告警的漏报率和误报率，减少对运维人员经验的依赖，提升告警的有效性和敏锐度，从而提升运维的综合保障能力。

本发明一个实施例的基于动态基线的智能告警方法，其中，步骤S1中基于动态基线算法的告警引擎实现原理如下：

S11、首先基于历史数据的学习构建基于历史数据的历史数据基线；

S12、再基于prophet模型的时间序列预测算法进一步预测，形成预测数据基线(即时间序列模型)。

本发明一个实施例的基于动态基线的智能告警方法，其中，时间序列模型y(t)为：

y(t)＝g(t)+s(t)+∈_t 式(1)；