[发明专利]云桌面设备的监控方法及装置

说明书

本发明涉及云计算技术领域，本发明公开了一种云桌面设备的监控方法及装置，该方法包括：根据预设的各个设备的数据采集脚本，采集云桌面上各个设备的运行数据；将各个设备的运行数据输入异常数据检测模型，输出存在异常的运行数据，其中，异常数据检测模型根据各个设备的历史运行数据训练得到；将存在异常的运行数据发送至运维人员的客户端，与现有的基于人工监控的方式相比，本发明实现了云桌面上各个设备的运行数据的自动化采集和监控，提高了监控效率以及应急响应的实时性。

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，特别涉及一种云桌面设备的监控方法及装置。

背景技术

云桌面上包括多种类型的设备，为了保证系统稳定运行，运维人员需每日登陆各个设备，在各个设备的命令行工具中输入指令监控各个设备的运行状态，及时发现问题，提高系统服务质量。

随着用户数量激增，云桌面设备的数量也随之增大，运维人员需要花费大量的时间监控各个设备的运行状态，效率低。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种云桌面设备的监控方法，用于提高云桌面设备的监控效率，该方法包括：

根据预设的各个设备的数据采集脚本，采集云桌面上各个设备的运行数据；

将各个设备的运行数据输入异常数据检测模型，输出存在异常的运行数据，其中，异常数据检测模型根据各个设备的历史运行数据训练得到；

将存在异常的运行数据发送至运维人员的客户端。

进一步的，根据预设的各个设备的数据采集脚本，采集云桌面上各个设备的运行数据，包括：

基于Airflow平台，建立各个设备的数据采集任务，其中，数据采集任务包括：目标数据采集项和采集周期；

调度各个设备的数据采集任务，根据各个设备的数据采集脚本，采集云桌面上各个设备的运行数据。

进一步的，建立各个设备的数据采集任务之后，还包括：

基于Airflow平台的有向无环图，编排各个设备的数据采集任务的调度顺序和调度时刻；

调度各个设备的数据采集任务，包括：

根据各个设备的数据采集任务的调度顺序和调度时刻，依次调度各个设备的数据采集任务。

进一步的，数据采集脚本包括多个数据采集项，多个数据采集项至少包括：进程、CPU、内存、磁盘空间和网络。

进一步的，将各个设备的运行数据输入异常数据检测模型之前，还包括：

按照如下方式建立异常数据检测模型：

获得样本数据，其中，样本数据包括：各个设备的历史运行数据、以及历史运行数据对应的在线用户数和时刻信息；

根据样本数据，基于深度学习对one class SVM模型进行训练，得到训练好的oneclass SVM模型。

进一步的，将各个设备的运行数据输入异常数据检测模型，输出存在异常的运行数据，包括：

将各个设备的运行数据，以及运行数据对应的在线用户数和时刻信息，输入训练好的one class SVM模型，输出存在异常的运行数据。

进一步的，将存在异常的运行数据发送至运维人员的客户端，包括：

根据存在异常的运行数据，生成异常告警信息；

将异常告警信息发送至运维人员的客户端。