一种数据过滤方法及监控服务器技术

本申请实施例提供了一种数据过滤方法及监控服务器，用于提高监控服务器监控CPU利用率的精准性。本申请实施例方法包括：监控服务器对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值；所述监控服务器基于小波和所述基准值，对所述各CPU利用率瞬时峰值进行方差计算得到所述预设时间段内的方差值；所述监控服务器判断所述方差值是否小于方差阈值，所述方差阈值用于指示所述预设时间段内的所述各CPU利用率瞬时峰值的预设正常波动范围；当所述方差值不小于所述方差阈值时，所述监控服务器将所述各CPU利用率瞬时峰值丢弃。

【技术实现步骤摘要】
一种数据过滤方法及监控服务器
本申请涉及涉及服务器监控、监控数据过滤领域，具体涉及一种数据过滤方法及监控服务器。
技术介绍
随着互联网的飞速发展，监控服务器对数据中心的监控变得必不可少，例如一个万级服务器规模的数据中心中，一方面，所有服务器在运行过程中，会出现不同程度的出现卡顿或因其他外部因素造成的瞬时负载满载，另一方面，对于同一台服务器而言，所处的时间段不同，不同业务应用承担的访问压力也会有所不同。现有服务器监控中由于上述两方面的原因，导致服务器中中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)的CPU利用率出现瞬时的、波动性不在正常波动范围内的峰值，或者出现较大范围的非正常波动，使得监控服务器监控到的CPU利用率变得不准确，无法对各CPU利用率进行有效的监控。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种数据过滤方法及监控服务器，用于提高监控服务器监控CPU利用率的精准性。本申请实施例的第一方面提供了一种数据过滤方法及监控服务器，包括：监控服务器对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值；所述监控服务器基于小波和所述基准值，对所述各CPU利用率瞬时峰值进行方差计算得到所述预设时间段内的方差值；所述监控服务器判断所述方差值是否小于方差阈值，所述方差阈值用于指示所述预设时间段内的所述各CPU利用率瞬时峰值的预设正常波动范围；当所述方差值不小于所述方差阈值时，所述监控服务器将所述各CPU利用率瞬时峰值丢弃。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：可以理解的是，基于小波计算各CPU利用率瞬时峰值的方差值，由于小波是采用高时间分辨率对高频信息进行分析，才低时间分辨率对低频信息进行分析，更加有针对性，因此得到的基于小波得到的方差值更加准确，并且预设时间段内均有对应的方差阈值，根据预设时间段对应的方差阈值来与预设时间段内的小波方差值进行比较，对各CPU利用率瞬时峰值进行过滤，可以使得未被过滤掉的各CPU利用率瞬时峰值变得更加准确，因此，本申请实施例可以有效提高各CPU利用率瞬时峰值的准确性，从而实现对各CPU利用率瞬时峰值更精准的监控。本申请实施例的第二方面提供了一种监控服务器，包括：第一计算单元，用于对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值；第二计算单元，用于基于小波和所述基准值，对所述各CPU利用率瞬时峰值进行方差计算得到所述预设时间段内的方差值；判断单元，用于判断所述方差值是否小于方差阈值，所述方差阈值用于指示所述预设时间段内的所述各CPU利用率瞬时峰值的预设正常波动范围；丢弃单元，用于当所述方差值不小于所述方差阈值时，将所述各CPU利用率瞬时峰值丢弃。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：可以理解的是，第二计算单元基于小波计算各CPU利用率瞬时峰值的方差值，由于小波是采用高时间分辨率对高频信息进行分析，才低时间分辨率对低频信息进行分析，更加有针对性，因此得到的基于小波得到的方差值更加准确，并且预设时间段内均有对应的方差阈值，判断单元根据预设时间段对应的方差阈值来与预设时间段内的小波方差值进行比较，对各CPU利用率瞬时峰值进行过滤，可以使得未被过滤掉的各CPU利用率瞬时峰值变得更加准确，因此，本申请实施例可以有效提高各CPU利用率瞬时峰值的准确性，从而实现对各CPU利用率瞬时峰值更精准的监控。本申请实施例的第三方面提供了一种监控服务器，包括：输入设备，输出设备，存储器和处理器；所述存储器，用于存储操作指令；所述处理器，用于通过调用所述操作指令，执行如下操作：对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值；基于小波和所述基准值，对所述各CPU利用率瞬时峰值进行方差计算得到所述预设时间段内的方差值；判断所述方差值是否小于方差阈值，所述方差阈值用于指示所述预设时间段内的所述各CPU利用率瞬时峰值的预设正常波动范围；当所述方差值不小于所述方差阈值时，将所述各CPU利用率瞬时峰值丢弃。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：可以理解的是，处理器基于小波计算各CPU利用率瞬时峰值的方差值，由于小波是采用高时间分辨率对高频信息进行分析，才低时间分辨率对低频信息进行分析，更加有针对性，因此得到的基于小波得到的方差值更加准确，并且预设时间段内均有对应的方差阈值，处理器根据预设时间段对应的方差阈值来与预设时间段内的小波方差值进行比较，对各CPU利用率瞬时峰值进行过滤，可以使得未被过滤掉的各CPU利用率瞬时峰值变得更加准确，因此，本申请实施例可以有效提高各CPU利用率瞬时峰值的准确性，从而实现对各CPU利用率瞬时峰值更精准的监控。附图说明图1为本申请实施例中数据过滤方法的一个实施例示意图；图2为本申请实施例中监控服务器取样示意图；图3为本申请实施例中各CPU利用率瞬时峰值的方差计算示意图；图4为本申请实施例中基于方差的过滤策略数据库示意图；图5为本申请实施例中基于小波分析的服务器CPU利用率瞬时峰值过滤原理示意图；图6为本申请实施例中分布式CPU利用率瞬时峰值传输示意图；图7为本申请实施例中监控服务器的一个实施例示意图；图8为本申请实施例中监控服务器的另一个实施例示意图；图9为本申请实施例中监控服务器的另一个实施例示意图；图10为本申请实施例中监控服务器的另一个实施例示意图；图11为本申请实施例中监控服务器的另一个实施例示意图。具体实施方式本申请实施例提供了一种数据过滤方法及监控服务器，用于提高监控服务器监控CPU利用率的精准性。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。为了便于理解本申请实施例中的数据过滤方法，下面将从以下几个方面对本申请实施例中的数据过滤方法进行详细说明。请参阅图1对本申请实施例中的数据过滤方法进行说明，包括：101、监控服务器对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到预设时间段内的基准值。本实施例中，监控服务器对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行计算得到该预设时间段内各CPU利用率瞬时峰值对应的平均CPU利用率即基准值，该预设时间可以根据实际CPU的运行情况进行设置。还需要说明的是，一种可能的实现方式中，首先，监控服务器先对各CPU利用率瞬时峰值进行取样，得到一定数量的预设时间段内的CPU利用率样本，最后，监控服务器对该预设时间段内的CPU利用率样本进行平均值计算得到该基准值。如图2所示为监控服务器具体地取样过程示意图，如计算1：00到3：00这段时间的基准值，监控服务器取样本时每10分钟取一个点，共取12个点作为基准值计算的样本，然后取这组样本值的平均值，此平均本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据过滤方法，其特征在于，包括：监控服务器对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值；所述监控服务器基于小波和所述基准值，对所述各CPU利用率瞬时峰值进行方差计算得到所述预设时间段内的方差值；所述监控服务器判断所述方差值是否小于方差阈值，所述方差阈值用于指示所述预设时间段内的所述各CPU利用率瞬时峰值的预设正常波动范围；当所述方差值不小于所述方差阈值时，所述监控服务器将所述各CPU利用率瞬时峰值丢弃。

【技术特征摘要】
1.一种数据过滤方法，其特征在于，包括：监控服务器对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值；所述监控服务器基于小波和所述基准值，对所述各CPU利用率瞬时峰值进行方差计算得到所述预设时间段内的方差值；所述监控服务器判断所述方差值是否小于方差阈值，所述方差阈值用于指示所述预设时间段内的所述各CPU利用率瞬时峰值的预设正常波动范围；当所述方差值不小于所述方差阈值时，所述监控服务器将所述各CPU利用率瞬时峰值丢弃。2.根据权利要求1所述的数据过滤方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述方差值小于所述方差阈值时，所述监控服务器将所述各CPU利用率瞬时峰值存入目标数据库。3.根据权利要求1所述的数据过滤方法，其特征在于，所述监控服务器对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值，包括：所述监控服务器对所述各CPU利用率瞬时峰值进行取样，获取所述预设时间段内的CPU利用率样本；所述监控服务器对所述预设时间段内的CPU利用率样本进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值。4.根据权利要求1至3中任一项所述的数据过滤方法，其特征在于，在所述监控服务器对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值之前，还包括：所述监控服务器采用多对多的分布式方法接收所述各CPU利用率瞬时峰值。5.一种监控服务器，其特征在于，包括：第一计算单元，用于对预设时间段内的各CPU利用率瞬时峰值进行平均值计算得到所述预设时间段内的基准值；第二计算单元，用于基于小波和所述基准值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆峰，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41