本发明专利技术公开了一种应用性能风险预测方法、装置和系统，该方法包括：根据目标应用的指定负载指标的历史数据预测目标应用的指定负载指标在未来指定时间段内的平均值；根据目标应用的标识确定与目标应用对应的预测分析模型；确定平均值所属的取值区间，将平均值所属的取值区间确定为指定负载指标在指定时间段内的目标取值区；利用预测分析模型确定当指定负载指标在目标取值区间取值的情况下，被指定负载指标影响的负载指标中的风险指标。能够解决现有技术中无法关联有影响关系的多个指标进行风险预测的问题，实现在了对应用的各项指标进行风险预测时，能够结合多个指标之间的影响关系对这多个指标一起进行风险预测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应用性能管理领域，尤其涉及一种应用性能风险预测方法、装置和系 统。
技术介绍
应用性能是反映应用程序（Application，以下简称应用）面向客户提供服务质量 的关键指标。应用性能的风险将直接导致用户体验下降，甚至服务中断。近来新技术、新需 求的涌现促使企业拥有的应用数量和应用复杂度快速膨胀，使得企业应用运维不堪重负。 由于应用性能问题导致企业客户流失和经济损失的案例也逐渐增加。而传统应用性能管理 (Application Performance Management，APM)的被动响应式风险处理机制已难以应对，实 现主动预防的风险预测机制，是构建面向未来的APM平台的关键。 现有的主动预测应用性能风险的方法通常是针对应用的当个指标进行预测，无法 关联有影响关系的多个指标进行风险预测。
技术实现思路
本专利技术提供一种应用性能风险预测方法、装置和系统，用于解决现有技术中无法 关联有影响关系的多个指标进行风险预测的问题。 为了实现上述目的，第一方面，本专利技术提供一种应用性能风险预测方法，所述方法 包括： 根据目标应用的指定负载指标的历史数据预测所述指定负载指标在未来指定时 间段内的平均值； 根据所述目标应用的标识确定与所述目标应用对应的预测分析模型，所述预测分 析模型中包括所述目标应用的多个负载指标之间的影响关系，以及所述多个负载中每个负 载指标的条件概率表； 确定所述平均值所属的取值区间，将所述平均值所属的取值区间确定为所述指定 负载指标在所述指定时间段内的目标取值区间； 利用所述预测分析模型确定当所述指定负载指标在所述目标取值区间取值的情 况下，被所述指定负载指标直接影响或者间接影响的负载指标中的风险指标。 可选的，所述利用所述预测分析模型确定当所述指定负载指标在所述目标取值区 间取值的情况下，被所述指定负载指标直接影响或者间接影响的负载指标中的风险指标包 括： 利用所述预测分析模型确定当所述指定负载指标在所述目标取值区间取值的情 况下，被所述指定负载指标直接影响或者间接影响的每个负载指标在所述每个负载指标的 各个取值区间的概率； 当第一负载指标的第一取值区间的概率超过所述第一取值区间对应的概率阈值 时，将所述第一负载指标确定为风险指标；所述第一负载指标为被所述指定负载指标直接 影响或者间接影响的负载指标中的任一负载指标，所述第一取值区间为所述第一负载指标 的任一取值区间。 可选的，所述根据目标应用的指定负载指标的历史数据预测所述指定负载指标在 未来指定时间段内的平均值包括： 利用回归算法对所述指定负载指标的历史数据进行处理，得到所述指定负载指标 的变化趋势模型； 利用所述变化趋势模型获取所述指定负载指标在未来指定时间段内的平均值。 可选的，在所述根据所述目标应用的标识确定与所述目标应用对应的预测分析模 型之前，所述方法还包括： 根据所述目标应用的标识获取所述目标应用的预定义的多个目标负载指标的历 史数据； 根据获取的所述目标应用的预定义的多个目标负载指标的历史数据创建所述与 所述目标应用对应的预测分析模型。 可选的，所述根据获取的所述目标应用的预定义的多个目标负载指标的历史数据 创建所述与所述目标应用对应的预测分析模型，包括： 将获取的所述目标应用的预定义的多个目标负载指标的历史数据转换为元组数 据集，所述元组数据集中包括至少一个元组数据； 利用贝叶斯网络结构学习算法处理所述元组数据集，获取所述多个目标负载指标 之间的影响关系，并根据所述影响关系生成有向无环图，所述有向无环图中包括多个节点， 以及所述多个节点之间的影响关系，所述多个节点与所述多个目标负载指标一一对应； 利用等概率分布原则处理所述元组数据集，将所述多个目标负载指标的每个取值 连续的取值区间转换为指定个数的离散取值区间； 利用条件概率表生成算法获取所述有向无环图中每个节点的条件概率表，其中任 一节点的条件概率表包括在所述任一节点对应的目标负载指标在该目标负载指标的各个 离散取值区间中取值的条件概率； 将所述有向无环图和所述有向无环图中每个节点的条件概率表作为所述目标应 用的预测分析模型。 可选的，所述利用所述预测分析模型确定当所述指定负载指标在所述目标取值区 间取值的情况下，被所述指定负载指标直接影响或者间接影响的每个负载指标在所述每个 负载指标的各个取值区间的概率包括： 根据所述有向无环图中的所述多个节点之间的影响关系，确定被所述指定负载指 标直接影响或者间接影响的负载指标； 根据所述直接影响或者间接影响的负载指标对应的节点的条件概率表，确定当所 述指定负载指标在所述目标取值区间取值的情况下，所述直接影响或者间接影响的负载指 标中的每个负载指标在该负载指标的各个取值区间的概率。 第二方面，本专利技术还提供另一种应用性能风险预测装置，所述装置包括： 负载预测模块，用于根据目标应用的指定负载指标的历史数据预测所述目标应用 的指定负载指标在未来指定时间段内的平均值； 模型管理模块，用于根据所述目标应用的标识确定与所述目标应用对应的预测分 析模型，所述预测分析模型中包括所述目标应用的多个负载指标之间的影响关系，以及所 述多个负载中每个负载指标的条件概率表； 推理分析模块，用于确定所述平均值所属的取值区间，将所述平均值所属的取值 区间确定为所述指定负载指标在所述指定时间段内的目标取值区间； 所述推理分析模块，还用于利用所述预测分析模型确定当所述指定负载指标在所 述目标取值区间取值的情况下，被所述指定负载指标直接影响或者间接影响的负载指标中 的风险指标。 可选的，所述推理分析模块包括： 概率分析子模块，用于利用所述预测分析模型确定当所述指定负载指标在所述目 标取值区间取值的情况下，被所述指定负载指标直接影响或者间接影响的每个负载指标在 所述每个负载指标的各个取值区间的概率； 风险识别子模块，用于当第一负载指标的第一取值区间的概率超过所述第一取值 区间对应的概率阈值时，将所述第一负载指标确定为风险指标；所述第一负载指标为被所 述指定负载指标直接影响或者间接影响的负载指标中的任一负载指标，所述第一取值区间 为所述第一负载指标的任一取值区间。 可选的，所述负载预测模块包括： 建模子模块，用于利用回归算法对所述指定负载指标的历史数据进行处理，得到 所述指定负载指标的变化趋势模型； 预测子模块，用于利用所述变化趋势模型获取所述指定负载指标在未来指定时间 段内的平均值。 可选的，所述装置还包括： 数据导入模块，用于在所述根据所述目标应用的标识确定与所述目标应用对应的 预测分析模型之前，根据所述目标应用的标识获取所述目标应用的预定义的多个目标负载 指标的历史数据； 预测模型生成模块，用于根据获取的所述目标应用的预定义的多个目标负载指标 的历史数据创建所述与所述目标应用对应的预测分析模型。 可选的，所述预测模型生成模块包括： 预处理子模块，用于将获取的所述目标应用的预定义的多个目标负载指标的历史 数据转换为元组数据集，所述元组数据集中包括至少一个元组数据； 网络创建子模块，用于利用贝叶斯网络结构学习算法处理所述元组数据集，获取 所述多个目标负载指标之间的影响关系，并根据所述影响关系生成有向无环图，所述有向 无环图中包括多个节点，本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种应用性能风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标应用的指定负载指标的历史数据预测所述指定负载指标在未来指定时间段内的平均值；根据所述目标应用的标识确定与所述目标应用对应的预测分析模型，所述预测分析模型中包括所述目标应用的多个负载指标之间的影响关系，以及所述多个负载中每个负载指标的条件概率表；确定所述平均值所属的取值区间，将所述平均值所属的取值区间确定为所述指定负载指标在所述指定时间段内的目标取值区间；利用所述预测分析模型确定当所述指定负载指标在所述目标取值区间取值的情况下，被所述指定负载指标直接影响或者间接影响的负载指标中的风险指标。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：许力，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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