[发明专利]一种基于指标数据的健康度测试方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于指标数据的健康度测试方法及系统，所述检测方法包括以下步骤：S1,接入指标；S2，构建对象健康度模型；S3,发现监控与巡检问题；运用本发明的技术方案可以缩短排查问题、定位问题的时间，在对象的卡片墙中可以清晰的查看到对应的异常监控项，发现问题效率提升60％，显著提高巡检效率，避免运维工程师需要通过多个指标分别查看相应趋势进行问题的分析和排查。

技术领域

本发明涉及大数据监控技术领域，具体涉及一种基于指标数据的健康度测试方法及系统。

背景技术

常规的监控体系，不同角色的人员，在系统上查看管辖范围对应IT监控配置对象的各类指标趋势、是否超过固定数值等，需全盘查看后去发现问题或定位问题所在。当监控对象的数量级巨大时，或者每类对象的监控指标数量过多时，日常巡检工作量以及耗时将会是巨大的，同时，还存在多个监控项之间的健康程度无法进行横向对比和产生遗漏的可能。

目前技术针对某项监控指标进行异常评定时，大部分根据经验设定固定的阈值，处在不同容忍区间的值评判出不同的得分，能够解决一定的问题；但是随着企业的业务系统越加繁杂之后，生产环境迭代更新越来越快，部分与业务紧密相关的指标无法用一成不变的标准来检测，随着业务的调整需要针对性的再去调整监控的策略。

因此需要提供一种基于指标数据的健康度测试方法，能够快速发现处于异常的监控项，异常对象检索出来供定位和分析问题用，同时基于敏捷快速的健康度得分可以在接受到告警前提前发现隐患。

发明内容

本发明针对大数据处理的数据信息发展需求，提供一种基于指标数据的健康度测试方法，通过设定相应的阈值规则：固定阈值和算法阈值等的方式，通过对指标的异常判定进行加权以得到监控对象的健康度得分，进行监控分析或巡检时，能够快速发现处于异常即健康度得分较低的监控项，通过得分进行降序排序，在海量资源下将异常对象检索出来供定位和分析问题用，同时基于敏捷快速的健康度得分可以在接受到告警前提前发现隐患。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案包括：

一种基于指标数据的健康度测试方法，所述检测方法包括以下步骤：

S1,接入指标；

S2，构建对象健康度模型；

S3,发现监控与巡检问题。

优选地，所述步骤S1具体为：

S11，定义接入指标数据来源，设定指标与对象映射；

S12，根据接入数据源添加原始指标进入平台，定义指标元信息；

S13，进行衍生指标的定义。

优选地，所述步骤S2具体为：

S21，根据监控对象种类，设定相关指标的阈值规则作为指标评估的标准，支持手动阈值及智能算法阈值；

S22，针对模型或对象设定参与到健康度计算的元素及各自的权重；

S23，根据构建模型及阈值规则对实时接入的指标数据进行评估计算健康得分。

优选地，所述步骤S21中，所述阈值规则还支持静态阈值和同环比等比较方式。

优选地，所述步骤S3中的健康度定为80分即表征指标正常情况下的最低分。

优选地，当检测值大于上界或小于下界时，健康度从80分开始快速下降，当检测值接近基线或上下无穷极限时，健康度得分会随着指标数值的变化缓慢变化，使用sigmoid函数构建计算健康度的模型，计算检测值与基线的差距，并利用上下界进行归一化得到单个指标的健康得分。