[发明专利]一种基于CA聚类算法降噪的监测预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于CA聚类算法降噪的监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，集成服务监控系统prometheus，通过prometheus监测各组件的状态，获取各组件的性能指标；

步骤2，配置服务监控系统prometheus的告警规则，基于所述告警规则判断各组件的性能指标是否异常，并在出现异常时发出告警信息；

步骤3，通过CA聚类算法分析告警信息，对告警信息进行清洗降噪。

2.根据权利要求1所述的基于CA聚类算法降噪的监测预警方法，其特征在于，步骤1具体为：从应用容器引擎docker上下载prometheus镜像，基于docker-compose脚本的方式部署集成服务监控系统prometheus以及各种监控exporter，通过各种监控exporter监测各组件的状态，获取各组件的性能指标。

3.根据权利要求1所述的基于CA聚类算法降噪的监测预警方法，其特征在于，步骤1还包括：基于docker-compose脚本部署图形化面板组件grafana，修改grafana的配置，改成可匿名登录和iframe跨域，选择prometheus数据源即各组件的性能指标，导入grafana的监控面板json。

4.根据权利要求1所述的基于CA聚类算法降噪的监测预警方法，其特征在于，步骤2还包括：开发prometheus的告警信息的接收地址接口，所述接收地址接口能被prometheus推送告警信息，通过接收地址接口存储告警信息至搜索服务器elasticsearch中，步骤3中，通过过CA聚类算法分析elasticsearch中的告警信息。

5.一种基于CA聚类算法降噪的监测预警系统，其特征在于，所述系统包括监控单元、判断单元以及聚类单元；

所述监控单元用于集成服务监控系统prometheus，通过prometheus监测各组件的状态，获取各组件的性能指标；

所述判断单元用于配置服务监控系统prometheus的告警规则，基于所述告警规则判断各组件的性能指标是否异常，并在出现异常时发出告警信息；

所述聚类单元用于通过CA聚类算法分析告警信息，对告警信息进行清洗降噪。

6.根据权利要求5所述的基于CA聚类算法降噪的监测预警系统，其特征在于，所述监控单元具体用于：从应用容器引擎docker上下载prometheus镜像，基于docker-compose脚本的方式部署集成服务监控系统prometheus以及各种监控exporter，通过各种监控exporter监测各组件的状态，获取各组件的性能指标。

7.根据权利要求5所述的基于CA聚类算法降噪的监测预警系统，其特征在于，所述监控单元还用于基于docker-compose脚本部署图形化面板组件grafana，修改grafana的配置，改成可匿名登录和iframe跨域，选择prometheus数据源即各组件的性能指标，导入grafana的监控面板json。

8.根据权利要求5所述的基于CA聚类算法降噪的监测预警系统，其特征在于，所述判断单元还用于开发prometheus的告警信息的接收地址接口，所述接收地址接口能被prometheus推送告警信息，通过接收地址接口存储告警信息至搜索服务器elasticsearch中；所述聚类单元通过过CA聚类算法分析elasticsearch中的告警信息。