[发明专利]一种基于链路跟踪的性能预测告警方法及系统

权利要求书

1.一种基于链路跟踪的性能预测告警方法，其特征在于，该包括以下步骤：

基于链路跟踪数据生成性能指标数据，采集端收集应用的调用链数据上报到服务侧；

将接口维度的每分钟调用次数及接口响应时间聚合为服务维度的每分钟调用次数及服务响应时间指标；

使用三次指数平滑法分别处理服务每分钟调用次数及服务响应时间数据，提前预测出一定时间段的数据点，并将预测数据转存写入专门的时序数据库中；

将预测值与观测值进行join，通过RMSE均方根误差进行曲线拟合计算，对曲线偏差进行预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于链路跟踪的性能预测告警方法，其特征在于：服务侧对收集到的调用链数据进行解析，根据Trace数据的StartTime及EndTime计算得出Trace的响应耗时，并记录当前每分钟下接口的调用次数，以及每个链路执行过程中响应时间，服务的性能指标数据来源于每一次链路的数据；

设定存放服务每分钟调用次数的数据表为service_cpm,存放服务响应时间指标数据的数据表为service_resp_time。

3.根据权利要求2所述的一种基于链路跟踪的性能预测告警方法，其特征在于：设定定时执行周期变量为cronstr，值为“0 60***”，即为数据处理方法每60分钟执行一次，每次分别处理服务每分钟调用次数及服务响应时间数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于链路跟踪的性能预测告警方法，其特征在于：均方根误差，其定义为，i＝1,2,3,…n，在有限的测量次数中，均方根误差用以下表达式表示：

√[di*2/(n-1)]＝Re，其中n为测量次数，di为一组测量值与实际值的偏差；

获取当前观测值作为告警的基准数据，通过查询时序数据库中service_cpm数据表获得服务每分钟请求次数的数据；获取第一阶段通过三次指数平滑法生成的预测值数据，作为参考数据，通过查询时序数据库中forecast_service_cpm数据表获得；di为service_cpm与forecast_service_cpm每个数据点之间的偏差值，设定偏差值的阈值为limit，当Relimit时触发告警，偏差值越大告警级别越高；当Relimit时，表示预测值与观测值之间偏差处于可容忍范围之内，即链路跟踪数据预测较为准确。

5.根据权利要求1所述的一种基于链路跟踪的性能预测告警方法，其特征在于：应用的每次调用生成链路数据，服务端收集到链路数据之后按照分析聚合规则将数据生成性能指标数据，性能指标预测程序周期执行，按照每60分钟执行一次的频率，定期生成服务每分钟请求次数的预测数据；预测数据生成后，同样按照相同的计算周期，比较预测数据与实际观测数据之间的均方根误差；服务每分钟请求次数指标数据以及服务响应时间指标数据的关联计算结果最终转存与新的数据表中，该数据作为告警的计算来源。

6.一种如上述权利要求1-5任意一项所述的基于链路跟踪的性能预测告警系统，其特征在于：该系统由采集模块、聚合模块、计算模块以及预警模块构成；

采集模块，基于链路跟踪数据生成性能指标数据，采集端收集应用的调用链数据上报到服务侧；

聚合模块，将接口维度的每分钟调用次数及接口响应时间聚合为服务维度的每分钟调用次数及服务响应时间指标；

计算模块，使用三次指数平滑法分别处理服务每分钟调用次数及服务响应时间数据，提前预测出一定时间段的数据点，并将预测数据转存写入专门的时序数据库中；

预警模块，将预测值与观测值进行join，通过RMSE均方根误差进行曲线拟合计算，对曲线偏差进行预警。