[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

说明书

一种基于CA聚类算法降噪的监测预警方法及系统，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。本发明通过第三方监控组件prometheus监测到各种组件的状态，并通过配套的图形化面板组件grafana很好地观测到prometheus所监测到地性能指标，并通过CA聚类算法来对prometheus所发出的告警信息进行清洗，通过这种清洗，能提炼出更加有用的信息，提高运维人员的工作效率。

技术领域

本发明涉及监测预警，具体涉及一种基于CA聚类算法降噪的监测预警方法及系统。

背景技术

随着互联网的快速发展和web程序的广泛应用，web应用所用到的技术也静非常丰富，从传统的单例架构，到现在流行的分布式、微服务架构，web应用的技术和组件可谓是日新月异，而所用到的组件越多，web服务可能发生故障的可能性就更大，所以，能及时地监测到web服务组件的状态是尤其重要的。

发明内容

鉴于现有技术中存在的技术缺陷和技术弊端，本发明实施例提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于CA聚类算法降噪的监测预警方法及系统，具体方案如下：

作为本发明的第一方面，提供一种基于CA聚类算法降噪的监测预警方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

作为本发明的第二方面，提供一种基于CA聚类算法降噪的监测预警系统，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。

进一步地，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。