一种基于流量监控的告警方法以及电子设备技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于流量监控的告警方法以及电子设备，所述方法包括：获取当前监控点上报的采样数据，获取目标采样点的采样值，通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签，根据所述告警标签发送告警信息。本实施例所示的方法基于所述告警标签进行异常的目标采样点的告警，且所述告警标签包括脱轨标签outFlag以及波动突变标签violentFlag，从而能够兼顾全局脱离历史、局部剧烈突变的特性，使得业务运营无论是局部异常，还是全局异常，都能被监控到；在异常统计阶段，解决了传统监控系统没法解决的某个采样点的毛刺并非真正异常所带来的误告警骚扰，同时能把告警收敛，减少对运营系统、运维团队的压力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于流量监控的告警方法以及电子设备
本专利技术涉及通信
，尤其涉及的是一种基于流量监控的告警方法以及电子设备。
技术介绍
随着网络通信的发展，为了对通信过程中的数据进行管理和控制，以及对通信过程进行优化与限制，则需要对通信过程进行流量监控，以实现数据的高效传输。对于流量监控，现有技术在不同的应用场景有不同的算法，大致可为如下所示几种，比如车流量监控，有单车道流量监控的基于DSP方法的流量监控算法；对于网络流量的流量监控，有非常成熟的基于预测模型估算和稳态拥塞率求解的流量监控算法；对于互联网业务流量的流量监控，最常用的方法是人工配置波动阈值、历史同比与环比法等。通过分析现有技术所提供的各个流量监控方案，可以发现其方法在云业务系统中有很多不足，比如针对基于DSP方法的流量监控算法，通过数据信号处理后，原始数据信息完全丢失，脱离业务特性；对于网络流量监控的基于预测模型估算与稳态拥塞率求解方法，有模型存储浪费空间问题，而且在云业务上，计算稳态拥塞率需要耗费更多时间，不同的业务特性完全不同，会有更多的拥塞率公式，这会带来拥塞率公式选择不但耗费时间问题，还会导致不同拥塞率会计算出完全不同的结果，导致监控准确性受影响，会带来更多的误告警、假告警、丢失告警等问题。对于人工配置波动阈值、历史同比与环比法，完全依赖有经验的人员才能配置出比较合理的阈值，这是要耗费极大的人力投入，而且不一定收到比较合理的效果，这种方法在云业务系统中是不可取的；而历史同比与环比，对采样数据存储要求很高，需要保存完整的历史采样数据，不然没办法计算同比环比增长率、下降率等相关参数。专利技术内容本专利技术实施例提供了一种提高算法效率，减少空间浪费，解决了误告警问题的基于流量监控的告警方法以及电子设备。本专利技术实施例第一方面提供了一种基于流量监控的告警方法，包括：获取当前监控点上报的采样数据；获取目标采样点的采样值，所述目标采样点为所述采样数据中的任一采样点；通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签，所述波动轨迹线集合包括由预置的目标样本数据集以及波动率序列进行训练得到的波动轨迹线，所述波动率序列为所述目标样本数据集所包括的任一采样点的波动率所形成的序列；根据所述告警标签发送告警信息。本专利技术实施例第二方面提供了一种电子设备，包括：第一获取单元，用于获取当前监控点上报的采样数据；第二获取单元，用于获取目标采样点的采样值，所述目标采样点为所述采样数据中的任一采样点；第三获取单元，用于通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签，所述波动轨迹线集合包括由预置的目标样本数据集以及波动率序列进行训练得到的波动轨迹线，所述波动率序列为所述目标样本数据集所包括的任一采样点的波动率所形成的序列；发送单元，用于根据所述告警标签发送告警信息。本专利技术实施例第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器单元、存储单元、总线系统、以及一个或多个程序，所述处理器单元和所述存储单元通过所述总线系统相连；其中所述一个或多个程序被存储在所述存储单元中，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述电子设备执行时使所述电子设备执行如本专利技术实施例第一方面所提供的所述方法。本专利技术实施例第四方面提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被电子设备执行时使所述电子设备执行如本专利技术实施例第一方面所提供的所述方法。本专利技术实施例公开了一种基于流量监控的告警方法以及电子设备，所述方法包括：获取当前监控点上报的采样数据，获取目标采样点的采样值，通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签，根据所述告警标签发送告警信息。本实施例所示的方法基于所述告警标签进行异常的目标采样点的报警，且所述告警标签包括脱轨标签outFlag以及波动突变标签violentFlag，从而能够兼顾全局脱离历史、局部剧烈突变的特性，使得业务运营无论是局部异常，还是全局异常，都能被监控到；在异常统计阶段，解决了传统监控系统没法解决的某个采样点的毛刺并非真正异常所带来的误告警骚扰，同时能把告警收敛，减少对运营系统、运维团队的压力。附图说明图1为本专利技术所提供的电子设备的一种实施例结构示意图；图2为本专利技术所提供的通信系统的一种实施例结构示意图；图3为本专利技术所提供的处理器单元的一种实施例结构示意图；图4所示为本专利技术所提供的基于流量监控的告警方法的一种实施例步骤流程图；图5所示为本专利技术所提供的基于流量监控的告警方法的另一种实施例步骤流程图；图6所示为本专利技术所提供的电子设备的一种实施例结构示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种基于流量监控的告警方法，为更好理解本专利技术实施例，以下首先结合图1所示对能够实现本专利技术实施例所提供的所述流量监控的告警方法的电子设备的具体结构进行说明：所述电子设备包括输入单元105、处理器单元103、输出单元101、通信单元107、存储单元104、射频电路108等组件。这些组件通过一条或多条总线进行通信。本领域技术人员可以理解，图1中示出的电子设备的结构并不构成对本专利技术的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本专利技术实施方式中，所述电子设备包括但不限于服务器、智能终端、等。所述电子设备包括：输出单元101，用于输出待显示的图像。具体的，所述输出单元101包括但不限于影像输出单元和声音输出单元。所述影像输出单元用于输出文字、图片和/或视频。所述影像输出单元可包括显示面板，例如采用液晶显示器(英文全称：LiquidCrystalDisplay，英文简称：LCD)、有机发光二极管(英文全称：OrganicLight-EmittingDiode，英文简称：OLED)、场发射显示器(英文全称：fieldemissiondisplay，英文简称FED)等形式来配置的显示面板。或者所述影像输出单元可以包括反射式显示器，例如电泳式(electrophoretic)显示器，或利用光干涉调变技术(英文全称：InterferometricModulationofLight)的显示器。在本专利技术具体实施方式中，所述影像输出单元包括滤波器及放大器，用来将处理器单元103所输出的视频滤波及放大。声音输出单元包括数字模拟转换器，用来将处理器单元103所输出的音频信号从数字格式转换为模拟格式。处理器单元103，用于运行相应的代码，对接收信息进行处理，以生成并输出相应的界面。具体的，所述处理器单元103为电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储单元内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储单元内的数据，以执行电子设备的各种功能和/或处理数据。所述处理器单元103可以由集成电路(英文全称：IntegratedCircuit，英文简称：IC)组成，例如可以由单颗封装的IC所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，所述处理器单元103可以仅包括中央处理器(英文全称：CentralProcessingUnit，英文简称：CPU)，也可以是图形处理器(英文全称：GraphicsProcessi本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于流量监控的告警方法，其特征在于，包括：获取当前监控点上报的采样数据；获取目标采样点的采样值，所述目标采样点为所述采样数据中的任一采样点；通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签，所述波动轨迹线集合包括由预置的目标样本数据集以及波动率序列进行训练得到的波动轨迹线，所述波动率序列为所述目标样本数据集所包括的任一采样点的波动率所形成的序列；根据所述告警标签发送告警信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于流量监控的告警方法，其特征在于，包括：获取当前监控点上报的采样数据；获取目标采样点的采样值，所述目标采样点为所述采样数据中的任一采样点；通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签，所述波动轨迹线集合包括由预置的目标样本数据集以及波动率序列进行训练得到的波动轨迹线，所述波动率序列为所述目标样本数据集所包括的任一采样点的波动率所形成的序列；根据所述告警标签发送告警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签之前，所述方法还包括：获取所述当前监控点的所述目标样本数据集；获取所述目标样本数据集的波动率序列，所述波动率序列包括向上波动率序列以及向下波动率序列，所述向上波动率序列为所述目标样本数据集所包括的所有采样点的向上波动率所形成的序列，所述向下波动率序列为所述目标样本数据集所包括的所有采样点的向下波动率所形成的序列；对所述目标样本数据集以及所述波动率序列进行训练以获取所述波动轨迹线集合，所述波动轨迹线集合包括由所述目标样本数据集以及所述向上波动率序列进行训练以得到的向上波动轨迹线，所述波动轨迹线集合还包括由所述目标样本数据集以及所述向下波动率序列进行训练以得到的向下波动轨迹线。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签包括：根据第一公式计算脱轨标签outFlag；所述第一公式为：其中，i＝1,2,…,n表示所述目标采样点，所述samp(i)为所述目标采样点的采样值，所述OrbitUp(i)为所述波动轨迹线集合所包括的向上波动轨迹线与所述目标采样点对应的值，所述OrbitDown(i)为所述波动轨迹线集合所包括的向下波动轨迹线与所述目标采样点对应的值；若连续N0个所述目标采样点的所述脱轨标签outFlag等于1，则生成所述告警标签，其中，所述N0为预先设置的毛刺点个数阈值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标采样点的采样值以及预置的波动轨迹线集合获取告警标签包括：根据第二公式计算波动突变标签violentFlag；所述第二公式为：其中，所述γi为所述目标采样点的波动率，所述up_limit为所述目标采样点的波动率上极限值，所述down_limit为所述目标采样点的波动率下极限值；若连续M0个所述目标采样点的所述波动突变标签violentFlag等于1，则生成所述告警标签，其中，所述M0为预先设置的波动率计算延时。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据第二公式计算波动突变标签violentFlag之前，所述方法还包括：判断所述目标采样点是否小于或等于所述M0；若所述目标采样点小于或等于所述M0，则在预设统计周期内的前M0个目标采样点中，确定所述波动突变标签violentFlag＝0；若所述目标采样点大于所述M0，则根据第三公式计算所述目标采样点的所述波动率γi；所述第三公式为：其中，所述samp(i)为所述目标采样点的采样值；根据第四公式计算所述目标采样点的所述波动率上极限值up_limit；所述第四公式为：up_limit＝MIN{1,|VolatyUp(i)·(1+N0·α0)|}，其中，所述VolatyUp(i)为所述向上波动率序列，所述N0为预先设置的毛刺点个数阈值，所述α0为预设的初始算法精度值；根据第五公式计算所述目标采样点的波动率下极限值down_limit；所述第五公式为：down_limit＝MIN{1,|VolatyDown(i)·(1-N0·α0)|}，其中，所述VolatyDown(i)为所述向下波动率序列。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述当前监控点的初始样本数据集；对所述初始样本数据集中的所有样本通过预处理方式进行预处理以获取预处理后的样本数据集；所述预处理方式为以下所示的至少一种：数据还原、通过移动平均法进行缺失数据补齐、对所述初始样本数据集所包括的毛刺子序列所包括的任一采样点进行光滑化处理；根据所述预处理后的样本数据集获取所述目标样本数据集。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本数据集的波动率序列包括：根据第六公式计算向上波动率序列VolatyUp(i)；所述第六公式为：其中，i为在所述样本数据集所包括的任一采样点，所述maxi＝MAX(Xi)，所述Xi为在所述样本数据集所包括的所有样本在采样点i处的采样值，所述所述为在所述样本数据集所包括的所有样本在采样点i-M0处的采样值，所述M0为预先设置的波动率计算延时。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本数据集的波动率序列包括：根据第七公式计算向上波动率序列Vol...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈爱明，蔺绍祝，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44