[发明专利]应用数据的流量监控方法、装置、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种应用数据的流量监控方法，其特征在于，所述应用数据的流量监控方法包括：

基于IP数据流信息输出协议IPFIX，实时采集每个应用在预设周期的流量数据，作为基础性能数据；

对所述基础性能数据进行解析，得到应用对应的节点服务器的负载信息，作为当前负载信息；

针对每个应用，获取所述应用对应的历史负载信息，并将所述历史负载信息和所述当前负载信息，输入到强化学习模型中进行峰值预测，得到预测峰值；

判断所述预测峰值是否超过预设预警阈值，若所述预测峰值超过预设预警峰值，则执行预设的流量管控措施。

2.如权利要求1所述的应用数据的流量监控方法，其特征在于，所述基础性能数据包括IP地址、访问端口、网络协议、吞吐量、访问时长、网络延时、网络抖动和2至7层协议中的一种或多种。

3.如权利要求1所述的应用数据的流量监控方法，其特征在于，所述将所述历史负载信息和所述当前负载信息，强化学习模型中进行峰值预测，得到预测峰值包括：

将所述历史负载信息输入到所述强化学习模型中的预测单元中进行预测，得到第一负载峰值预测值，其中，所述预测单元为神经网络模型；

获取所述历史负载信息对应的真实峰值，作为第二负载峰值；

将所述第一负载峰值和所述第二负载峰值输入到所述强化学习模型中，基于所述强化学习模型的损失函数，计算得到所述第一负载峰值和所述第二负载峰值的差值，并将所述差值作为所述奖励函数；

基于梯度上升方法和所述奖励函数，更新所述强化学习模型；

将所述当前负载信息和所述奖励函数输入到更新后的所述强化学习模型中进行决策，得到决策结果，将所述决策结果中的峰值作为所述预测峰值。

4.如权利要求1所述的应用数据的流量监控方法，其特征在于，若所述预测峰值超过预设预警峰值，则执行预设的流量管控措施包括：

若所述预测峰值超过预设预警峰值处于第一预警范围，则发送预警信息；

若所述预测峰值超过预设预警峰值处于第二预警范围，则执行相应的应急预警措施，并对数据流量的访问进行限制处理。

5.如权利要求1至4任一项所述的应用数据的流量监控方法，其特征在于，在所述判断所述预测峰值是否超过预设预警阈值，若所述预测峰值超过预设预警峰值，则执行预设的流量管控措施之后，所述应用数据的流量监控方法还包括：

根据实时采集的流量数据和所述预测峰值，构建可视化图表，其中，所述可视化图表包括趋势图、频数图、比重图或数据表格中的至少一个；

在可视化界面中显示所述可视化图表。

6.一种应用数据的流量监控装置，其特征在于，所述应用数据的流量监控装置包括：

数据采集模块，用于基于IP数据流信息输出协议IPFIX，实时采集每个应用在预设周期的流量数据，作为基础性能数据；

数据解析模块，用于对所述基础性能数据进行解析，得到应用对应的节点服务器的负载信息，作为当前负载信息；

峰值预测模块，用于针对每个应用，获取所述应用对应的历史负载信息，并将所述历史负载信息和所述当前负载信息，输入到强化学习模型中进行峰值预测，得到预测峰值；

预警模块，用于判断所述预测峰值是否超过预设预警阈值，若所述预测峰值超过预设预警峰值，则执行预设的流量管控措施。