基于云平台的移动APP集中性能分析方法技术

本发明专利技术公开了基于云平台的移动APP集中性能分析方法，属于通信技术领域。本发明专利技术方法包括：a)通过手机客户端软件抓取手机APP运行过程中的Netstat数据和流量数据；b)根据步骤a获取达到的Netstat数据和流量数据上传到云端系统，构建APP特征库；c)根据步骤b的流量数据和APP特征库对APP进行性能分析和数据流量分析，并进一步输出APP的运行质量。本发明专利技术方法可用于手机APP的故障诊断和日常感知分析，通过移动APP集中性能分析系统，分析APP故障原因及获取APP感知质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及移动互联网APP，尤其涉及在移动互联网APP的故障排除和质量分析。属于通信

技术介绍
随着4G网络覆盖的完善和普及率的提升，移动互联网APP的应用越来越广泛，APP的类型也越来越多，当APP发生故障或质量下降时的时候，如何进行排查故障？如何确认是移动互联网问题还是APP资源服务器网络问题？如何分析APP运行感知质量？现有的APP测试分析工具主要有APP的仿真拨测和APP资源域名或IP的网络测试两种。前者可以获取到APP用户感知指标包括资源的连接时间、发送时间等等，但需要根据不同的APP不同的手机终端制定拨测脚本，故可拨测的APP、获取到的指标、拨测的终端都是有限制的；后者拨测效率较高、适用性较广，但是需要先人工抓取APP相关的域名或IP地址而且只能简单获取从测试源网络到APP域名或IP地址的时延、丢包等网络指标，无法更深入的分析对APP实际用户感知做分析。本专利技术结合了现有两种测试手段的优点，提出基于云平台的移动APP集中性能分析系统的全新方法。通过手机APPNetstat及抓包工具自动抓取APP相关域名和IP地址，并结合APP数据流分析工具和APP特征数据库对APP的抓包数据进行自动化的分析，同时也具备主动测试功能，可以主动发起APP相关域名和IP地址的网络和业务质量测试，测试结果自动汇总在APP集中性能分析系统中通过移动APP集中性能分析系统既可以解决APP仿真测试对于手机APP类型和手机终端的限制，以及手机仿真测试脚本的编写效率低下的问题，又可以解决人工获取APP域名和IP地址及拨测指标较少无法深入分析APP质量感知的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的手机APP拨测限制多、效率低、拨测内容单一的问题，提供一种更加专业、更加深入的移动APP集中性能分析系统，实现对APP网络和业务质量的深入分析。和现有技术中APP仿真测试和APP域名或IP地址网络测试的方法相比，这种方法具有效率高、成本低、分析内容丰富的特点，更加符合现网情况和客户需求。具体来说，本专利技术方法包括：a)一个自动化的APPnetState及抓包工具，可以在手机或者安卓虚拟机上执行netState和抓包，自动识别并记录APP相关的进程，以及每个进程相关的源IP/目的IP，这个数据可以被自动添加到一个中心服务器的APP特征库中。抓包后数据可以通过QQ、数据线等方式上传到用户PC。b)APP数据流分析工具，当输入一个数据流文件，或者自己捕获一个数据流以后(PCAP格式)，软件可以自动将其中的APP相关的数据流识别出来，这一点是基于和APP特征库的同步做到的。c)对APP数据流进行分析，最基础的是TCP和UDP流分析工具，从而做出基础性能分析。同时提供Web，视频HLS等高层应用的性能分析功能。d)对APP进行资源服务器性能分析，针对每个APP使用的资源服务器，软件可以自动进行多种主动性能测量，包括Ping，Trace，TCPConnect，Web，视频等。e)对APP进行资源统计分析，如服务器位置，性能，数据文件类别统计等。f)对APP域名或IP地址进行拨测，自动对APP流量数据抓取到域名或IP地址进行网络和业务质量的拨测，实现APP质量7*24小时的主动监控。本专利技术的积极效果是：通过移动APP集中性能分析系统实现对APP运行过程中的所有流量的分析，并自动对抓取到域名或IP地址进行主动监控。本专利技术的好处是可以主动的对APP的Netstat数据和流量数据进行自动化的分析，不会受到手机APP或手机终端类型、网络类型的影响，分析APP实际数据流的同时实现对关键域名或IP地址的主动监控，与传统的APP分析手段相比，更加灵活、高效、深入、准确。附图说明图1表示本专利技术移动APP集中性能分析系统的软件系统架构。具体实施方式下面通过具体软件系统架构图对本专利技术作进一步说明。图1表示本专利技术移动APP集中性能分析系统的软件系统架构，如图1所示，移动APP集中性能分析系统主要由手机端程序、APP特征库、APP性能分析工具、数据流分析工具和服务器主动测试工具组成。手机端程序负责主动抓取手机APP运行过程中的Netstat数据和流量抓包数据，然后上传到云端系统，云端系统包括APP特征库、APP性能分析工具、数据流分析工具和服务器主动测试工具。通过APP特征库、APP性能分析工具、数据流分析工具自动完成对手机APP运行过程中的数据流量进行分析。数据的分析原理主要基于Netstat数据可以获取到APP对应的进程，每个进程的协议、端口号、对端服务器，吞吐率、字节数、包数量等。通过Netstat数据对APP进行归类，形成APP特征库，APP特征库信息包括：APP名称、APP类别【必须选择一个类别】、进程对应的类别【如果可以区分】、本地特征库的IP地址【APP雷达PC端地址】、远程特征库的域名【核心服务器地址】，将APP运行过程的数据流量抓包数据与APP特征库进行匹配对应，再进行以下内容和指标的分析：a)上下行数据流的分析，包括上下行比特速率，上下行包速率等b)上下行TCP事件分析，报告重传，乱序，窗口过小，窗口为零，RST，FIN，TCP连接不成功等c)上下行TCP数据流分析，包括上下行比特速率，上下行包速率等d)UDP数据流分析e)综合感知评分，基于TCP或UDP模型进行的基础评分f)APP相关域名、服务器IP地址、URL等g)Web性能分析，如果这个数据流是HTTP的话h)视频性能分析，如果这个数据流是HLS的话分析后的数据会自动汇总在移动APP集中性能分析系统的APP数据流量可视化界面进行展示，同时服务器主动测试工具也会自动抓取服务器的关键域名、IP地址等进行网络和业务质量的主动监控测试。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于云平台的移动APP集中性能分析方法，包括：a)自动化的APP Netstat及抓包工具b)APP性能分析工具c)APP数据流分析工具d)APP特征数据库e)服务器主动测试工具。

【技术特征摘要】
1.基于云平台的移动APP集中性能分析方法，包括：a)自动化的APPNetstat及抓包工具b)APP性能分析工具c)APP数据流分析工具d)APP特征数据库e)服务器主动测试工具。2.根据权利要求1所述的基于云平台的移动APP集中性能分析方法，其特征在于，所述的自动化的APPNetstat及抓包工具可以在手机或者安卓虚拟机上执行netState和抓包，自动识别并记录APP相关的进程，以及每个进程相关的源IP/目的IP，这个数据可以被自动添加到一个中心服务器的APP特征库中。抓包后数据可以通过QQ、数据线等方式上传到用户PC。3.根据权利要求1所述的基于云平台的移动APP集中性能分析方法，其特征在于，所述的APP性能分析工具主要通过手机上的Netstat数据分析手机APP的性能数据，包括：进程、端口、协议、源目IP地址、3)吞吐...

【专利技术属性】
技术研发人员：施德群，
申请(专利权)人：飞思达技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11