一种告警阈值生成方法、业务性能指标监控方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种告警阈值生成方法、业务性能指标监控方法及装置，包括：采用非对称阈值概念，在对称阈值的基础上，以预测基值为基准，将大于预测基值的样本形成上阈值样本空间，将小于预测基值的样本点形成下阈值样本空间；然后根据偏离度最大样本点的分布，对不存在最大偏离样本点的样本空间进行二次阈值计算，打破原来动态阈值的对称分布特性，得到更合理的告警阈值取值范围，因此，在用于业务性能的监控时，会告警的准确性，增强监控的有效性,及时有效的监控到性能指标突变。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络管理
，尤其涉及一种告警阔值生成方法、业务性能指标 监控方法及装置。
技术介绍
目前网络技术应用越来越广泛，人们很多的日常工作和娱乐活动都离不开网络。 为提高网络的服务质量，满足人们对网络的需求，网络运营商对网络的运行维护提出了更 高的要求。 在传统的维护模式中，维护人员主要关注设备状态。判断一台设备是否运转正常， 主要依赖于设备告警。但客户对业务的感知是非常敏感的，传统的W设备状态为中也，基于 网络、设备告警的监控维护模式存在诸多问题。无法及时发现已导致业务质量下降，但设备 无告警的故障，无法保证先于客户发现故障。因此，在日常的监控维护工作中，对业务性能 指标监控变得越来越重要，已成为帮助维护人员判断系统运行是否正常的重要保证。 在对业务性能指标的监控中，告警阔值的设置是性能指标监控的关键，如何设置 合理的告警阔值，直接决定性能指标的监控效果。现有技术中采用静态告警阔值或分时段 的静态告警阔值，即针对所监控的指标设置静态唯一告警阔值，此时，具体业务性能指标监 控方法如图1所示。 步骤101;提取监控原始数据； 步骤102 ;将提取的数据与静态告警阔值进行对比； 步骤103;判断提取的数据是否大于静态告警阔值；若是，则执行步骤104,并返回 步骤101 ;若否，则返回步骤101 ;[000引步骤104 ;触发告警。 然而，在实际中，很多业务性能指标呈现出具有时间周期特征的动态变化的特征， 采用静态阔值设置方法或分时段的静态阔值设置方法对呈现出具有时间周期特征的动态 变化的特征的性能指标进行监控时，无法体现动态的变化，若告警阔值设置较低，则无法监 控业务质量变化，告警敏感度低；若告警阔值设置较高，虽能相对提升业务质量监控的告警 敏感度，但在业务闲时，特别是晚间，过高的告警阔值会触发大量误告警。静态的告警阔值 设置方法无法及时有效的监控到性能指标的突变，无法及时触发告警。 例如；选取如图2所示的具有明显时间周期特征的无线局域网（WLAN)中的接入控 制器（AccessController,AC)在线用户数指标进行分析： 从图2中（其横轴为时间，纵轴为在线用户个数，通过每隔5分钟对在线用户个数 进行采样得到)可W看出WLANAC在线用户数指标有明显的时间周期特征，忙闲时指标数值 差异较大，且具有明显指标上升和下降阶段。在监控中往往为了避免误告警出现，无论静态 阔值还是分时段阔值设置都会较为宽泛，无法有效实时跟踪指标变化状态。例如当出现图 中状态指标发生异常时，由于指标设置过于宽泛，无法及时触发告警。 为了克服上述静态的告警阔值设置方法存在的缺点，实际应用中采用动态阔值， 目前计算动态阔值技术的基本方法是通过历史数据预测当前基准阔值，然后结合概率算法 得到一个认为合理的阔值范围。该阔值范围的上下阔值的选择相对于预测的基准阔值是对 称的。 上述采用动态阔值对业务性能指标进行监控，可W实现对指标变化的动态跟踪， 但上述阔值范围的上下阔值的选择相对于预测基准值是对称的，该种阔值范围对业务性能 的监控存在告警准确性不高的缺点，具体分析如下： 动态阔值算法主要采用对称概念，上阔值和下阔值相对于预测基值的偏离度是相 同的。但实际上，从样本空间的分布看，W预测的基准阔值为基线，其上部和下部的历史样 本点对基线的偏离度是不同的，且预测的基准阔值上部和下部的样本点数量也是不同的。 也即对于预测的基准阔值而言，样本的可能空间范围相对于预测的基准阔值应该为非对称 的。而上述动态阔值的计算在偏差计算上是统一计算的。在所有样本点中，偏离最大的样 本点对阔值空间范围的影响较大，而不考虑其位于预测基值的上部还是下部。从预测指标 值可能范围角度，具备有一定意义。但从形成动态阔值，用于实际监控操作角度讲，该样就 会扩大指标值的可能范围，导致由于告警阔值设置过大，无法准确告警的情况。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种告警阔值生成方法、业务性能指标监控方法 及装置，用W解决采用现有技术中的动态阔值确定方法得到的告警阔值带来的告警不准确 的问题。 一种告警阔值生成方法，所述方法包括： 根据性能指标的历史样本空间中的各样本点和预测算法，对当前的业务性能指标 值进行预测，得到预测基值； 根据历史样本空间，确定当前的业务性能指标值的分布范围，并将表示该分布范 围的上限值和下限值分别作为阔值基准的上限值和阔值基准的下限值；并 将历史样本空间划分为上阔值样本空间和下阔值样本空间，其中，上阔值样本空 间中的各样本点的值大于等于所述预测基值，下阔值样本空间中的各样本点的值小于所述 预测基值； 在历史样本空间中偏离预测基值最大的样本点存在于所述上阔值样本空间中时， 根据下阔值样本空间，确定下阔值空间的分布范围，将表示下阔值空间的分布范围的上限 值和下限值分别作为下阔值的上限值和下阔值的下限值； 将阔值基准的下限值和下阔值的下限值中的最大值作为告警阔值的下限值，将阔 值基准的上限值作为告警阔值的上限值。 较优的，在历史样本空间中偏离预测基值的最大的样本点存在于所述下阔值样本 空间中时，根据上阔值样本空间，确定上阔值空间的分布范围，将表示上阔值空间中的分布 范围的上限值和下限值分别作为上阔值的上限值和上阔值的下限值； 将阔值基准的上限值和上阔值的上限值中的最小值作为告警阔值的上限值，将阔 值基准的下限值作为告警阔值的下限值。 较优的，所述方法还包括：使用下述公式对告警阔值的上限值进行优化，得到优化后的告警阔值的上限值； 优化后的告警阔值的上限值=告警阔值的上限值*(1+x); 其中，X表示设定的告警阔值的上限值的容忍度系数。 较优的，所述方法还包括： 使用下述公式对告警阔值的下限值进行优化，得到优化后的告警阔值的下限值； 优化后的告警阔值的下限值=告警阔值的下限值* (1-y); 其中，y表示设定的告警阔值的下限值的容忍度系数。 一种业务性能指标监控方法，所述方法包括： 利用上述任一所述的告警阔值生成方法生成告警阔值； 将当前的业务性能指标值与所述告警阔值进行比较； 当当前的业务性能指标值不在告警阔值的上限值和下限值之间时，触发告警。 一种告警阔值生成装置，所述装置包括： 预测基值生成单元，用于根据性能指标的历史样本空间中的各样本点和预测算 法，对当前的业务性能指标值进行预测，得到预测基值； 阔值基准确定单元，用于根据历史样本空间，确定当前的业务性能指标值的分布 范围，并将表示该分布范围的上限值和下限值分别作为阔值基准的上限值和阔值基准的下 限值； 样本空间划分单元，用于将历史样本空间划分为上阔值样本空间和下阔值样本空 间，其中，上阔值样本空间中的各样本点的值大于等于所述预测基值，下阔值样本空间中的 各样本点的值小于所述预测基值； 分布范围确定单元，在历史样本空间中偏离预测基值最大的样本点存在于所述上 阔值样本空间中时，根据下阔值样本空间，确定下阔值空间的分布范围，将表示下阔值空间 的分布范围的上限值和下限值分别作为下阔值的上限值和下阔值的下限值； 告警阔值确定单元，用于将阔值基准的下限值和下阔值的下限值中的最大值作为 告警阔值的下限值，将阔值基准的上限值作为告警阔值的上限值。较优的，分布范围确定单元，还本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种告警阈值生成方法，其特征在于，所述方法包括：根据性能指标的历史样本空间中的各样本点和预测算法，对当前的业务性能指标值进行预测，得到预测基值；根据历史样本空间，确定当前的业务性能指标值的分布范围，并将历史样本空间划分为上阈值样本空间和下阈值样本空间，其中，上阈值样本空间中的各样本点的值大于等于所述预测基值，下阈值样本空间中的各样本点的值小于所述预测基值；在历史样本空间中偏离预测基值最大的样本点存在于所述上阈值样本空间中时，根据下阈值样本空间，确定下阈值空间的分布范围，将表示下阈值空间的分布范围的上限值和下限值分别作为下阈值的上限值和下阈值的下限值；将阈值基准的下限值和下阈值的下限值中的最大值作为告警阈值的下限值，将阈值基准的上限值作为告警阈值的上限值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李巍，李欣，武智晖，杨金伟，邹生根，李静，霍晓华，毕旻，
申请(专利权)人：中国移动通信集团北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11