数据监控响应方法、计算机可读存储介质及数据驱动平台技术

本发明专利技术提供一种数据监控响应方法，包括如下步骤：A.从外部数据源持续对多个数据进行实时采集，从而获取所述多个数据的数据信息；B.识别出达到预设阈值的数据信息，在有多个数据信息都达到预设阈值的情况下，分析出这多个数据信息都达到预设阈值所对应发生的事件，对该事件进行响应并向外部系统发出消息信号，从而指挥外部系统执行预设的响应策略。所以数据驱动平台能直观地反映出数据源的具体事件状况，用户无需自行结合多个数据信息来分析发生的事件。

Data monitoring response method, computer readable storage medium and data drive platform

【技术实现步骤摘要】
数据监控响应方法、计算机可读存储介质及数据驱动平台
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及数据监控响应方法、计算机可读存储介质及数据驱动平台。
技术介绍
数据驱动平台通过移动互联网或者其他的相关软件为手段从外部数据源采集海量的数据，将数据进行组织以形成流数据，然后对流数据进行流计算以捕捉多个数据信息，根据数据信息形成自动化的决策模型，利用决策模型科学地进行自动决策或优化产品、运营等。传统的数据驱动平台通常需对数据信息进行监控响应，从而及时反映数据源中对应发生的事件，具体地，若某项数据信息达到其预设阈值，则数据驱动平台就该数据信息对应的事件进行响应，但是，对于结合了多个数据信息的复杂事件，其是否发生是以多个数据信息是否同时达到预设阈值作为判断依据，例如，将数据驱动平台运用到交通系统中时，需对塞车这一事件进行响应，而判断是否塞车通常是以道路上的车辆数量、车辆的平均车速和平均车距这三个数据信息作为依据的，在车辆数量、平均车速和平均车距这三项数据信息当中,只有一项或两项达到预设阈值时，数据驱动平台是无需对塞车事件进行响应的，因此为避免报错，数据驱动平台通常只对达到预设阈值的数据信息进行响应，而不直接对具体事件进行响应，这样数据驱动平台不能直观地反映出数据源的具体事件状况，用户需自行结合多个数据信息来分析发生的事件。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是如何令数据驱动平台直观地反映出数据源的具体事件状况。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种数据监控响应方法，包括如下步骤：A.从外部数据源持续对多个数据进行实时采集，从而获取所述多个数据的数据信息；B.识别出达到预设阈值的数据信息，在有多个数据信息都达到预设阈值的情况下，分析出这多个数据信息都达到预设阈值所对应发生的事件，对该事件进行响应，向外部系统，如告警系统、营销系统发出消息指令，从而指挥外部系统执行预设的响应策略。优选地，在步骤B之前执行步骤A1.实时接收用户输入的自定义数据，获取所述自定义数据的数据信息及相应的预设阈值。优选地，在步骤B之前执行步骤A2.实时接收用户对预设阈值的设置。优选地，所述自定义数据是用户通过事件源管理器输入的，并通过SQL编辑器编写SQL语句对自定义数据执行加、减、乘、除、布尔运算、字符串运算等数据计算运算，产生经过转换加工的数据信息。优选地，在所述步骤A中，从外部数据源持续对多个数据进行实时采集后形成流数据，对所述流数据进行流计算从而获取所述多个数据的数据信息。优选地，在所述步骤A中，根据外部数据源中的用户数据分类，采用不同的数据采集组件对多个数据进行实时采集。优选地，所述数据信息是对决策出营销方案有用的信息。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的步骤。本专利技术还提供一种数据驱动平台，包括相互连接的处理器和计算机可读存储介质，计算机可读存储介质如上所述。本专利技术具有以下有益效果：在识别出达到预设阈值的数据信息后，在有多个数据信息都达到预设阈值的情况下，分析出这多个数据信息都达到预设阈值所对应发生的事件，对该事件进行响应并向外部系统发出消息信号，从而指挥外部系统执行预设的响应策略，因此，数据驱动平台能直观地反映出数据源的具体事件状况，用户无需自行结合多个数据信息来分析发生的事件。具体实施方式：下面将更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然描述了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反地，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。本实施例中，数据驱动平台包括数据接入层、Kafka架构、数据处理层、数据分析层和应用层，其中数据处理层连接有供用户输入自定义事件的SQL编辑器。数据接入层设有多个不同的数据采集组件，例如数据埋点、LogAgent组件、Restful接口、文件接口和MQ接口，数据接入层根据外部数据源中的用户数据分类，采用不同的数据采集组件从外部数据源中持续实时采集多个用户数据以形成流数据，再将流数据写入至Kafka架构中。其中，流数据是一组按序、大量、快速、连续的数据序列，一般情况下，流数据可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合；Kafka架构是一个高吞吐的分布式消息队列系统，其默认将数据直接存储在磁盘中，Kafka架构用作数据驱动平台的数据存储结构。数据处理层通过流计算引擎从Kafka架构中抽取流数据后进行流计算，在进行流计算时，数据处理层能对流数据实时地进行分析，从而捕捉到对自动决策或优化产品、运营等有用的数据信息，在数据处理层从流数据中捕捉到对自动决策或优化产品、运营等有用的数据信息后，结合这些数据信息建立决策模型，再把决策模型发送到数据分析层，数据分析层根据来自数据处理层的决策模型进行自动决策或优化产品、运营等，并在应用层显示供用户查看。在将数据驱动平台运用至不同场景中时，数据处理层进行流计算时所捕捉到的数据信息是不同的，每个数据信息的预设阈值也是不同的，数据驱动平台根据多个数据信息及其预设阈值的不同组合来定义不同事件，若某个事件对应的数据信息都达到预设阈值，则对该事件进行响应并向外部系统，如告警系统、营销系统发出消息信号，指挥外部系统执行预设的响应策略，从而令数据驱动平台能直观地反映出数据源的具体事件状况，用户无需自行结合多个数据信息来分析发生的事件。以不同的场景为例：(1)在将数据驱动平台运用至计算机运行状况判断场景中时，流数据中的数据信息包括CPU使用率、运行内存使用率和CPU温度；本实施例中，CPU使用率预设阈值定为70％，运行内存使用率预设阈值定为80％，CPU温度预设阈值定为65℃。因此，把CPU使用率大于70％，运行内存使用率大于80％，且CPU温度大于65℃的事件定义为事件1：计算机运行状况危险；把CPU使用率大于70％，运行内存使用率小于80％，且CPU温度大于65℃的事件定义为事件2：计算机后台运行进程过多导致CPU温度过高；把CPU使用率小于70％，运行内存使用率大于80％，且CPU温度大于65℃的事件定义为事件3：计算机运行时存在异常进程导致CPU温度过高。因此，在数据驱动平台捕捉到的数据信息中，若CPU使用率大于70％，运行内存使用率大于80％，且CPU温度大于65℃，则数据驱动平台执行预设的响应策略：对“事件1.计算机运行状况危险”这一事件发出预警；若CPU使用率大于70％，运行内存使用率小于80％，且CPU温度大于65℃，则数据驱动平台执行预设的响应策略：对“事件2.计算机后台运行进程过多导致CPU温度过高”这一事件发出预警；若CPU使用率小于70％，运行内存使用率大于80％，且CPU温度大于65℃，则数据驱动平台执行预设的响应策略：对“事件3.计算机运行时存在异常进程导致CPU温度过高”这一事件发出预警。(2)在将数据驱动平台运用至道路交通状况判断场景中时，流数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.数据监控响应方法，包括如下步骤：/nA.从外部数据源持续对多个数据进行实时采集，从而获取所述多个数据的数据信息；/n其特征是，还包括如下步骤：/nB.识别出达到预设阈值的数据信息，在有多个数据信息都达到预设阈值的情况下，分析出这多个数据信息都达到预设阈值所对应发生的事件，对该事件进行响应并向外部系统发出消息信号，从而指挥外部系统执行预设的响应策略。/n

【技术特征摘要】
1.数据监控响应方法，包括如下步骤：
A.从外部数据源持续对多个数据进行实时采集，从而获取所述多个数据的数据信息；
其特征是，还包括如下步骤：
B.识别出达到预设阈值的数据信息，在有多个数据信息都达到预设阈值的情况下，分析出这多个数据信息都达到预设阈值所对应发生的事件，对该事件进行响应并向外部系统发出消息信号，从而指挥外部系统执行预设的响应策略。


2.根据权利要求1所述的数据监控响应方法，其特征是：在步骤B之前执行步骤A1.实时接收用户输入的自定义数据，获取所述自定义数据的数据信息及相应的预设阈值。


3.根据权利要求1或2所述的数据监控响应方法，其特征是：在步骤B之前执行步骤A2.实时接收用户对预设阈值的设置。


4.根据权利要求2所述的数据监控响应方法，其特征是：所述自定义数据是用户通过事件源管理器输入的，并通过SQL编辑器编写SQL语句对输入的自定义数据进行计算运...

【专利技术属性】
技术研发人员：李劲松，黎展宏，许仙邦，庞日海，丘志新，吴冬铭，
申请(专利权)人：广州信安数据有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44