一种系统监控方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开一种系统监控方法、装置、设备及存储介质，本申请通过获取预设决策树路由表和目标系统中任意数量个目标对象的第一监控数据；根据预设决策树路由表确定对应的预设时间序列预测模型；基于任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型，分别对任意数量个目标对象各自对应的第一时间序列进行预测分析，得到任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列；在预设时间间隔之后，获取任意数量个目标对象各自对应的第二实时时间序列；根据任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和第二实时时间序列，对系统进行监控，可以实现持续可靠的时间序列预测分析，提升系统监控的可靠性和稳定性，同时还能平衡整个服务的计算成本。个服务的计算成本。个服务的计算成本。

【技术实现步骤摘要】
一种系统监控方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及系统监控领域，尤其涉及一种系统监控方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]时间序列是指将一个统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史时间序列对未来进行预测。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。时间序列是按照时间排序的一组随机变量，它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势。
[0003]在对系统进行监控时，现有技术中通过传统时序建模，如移动平均法、指数平均法、自回归滑动平均模型、差分整合移动平均自回归模型等其一模型对系统进行预测分析，预测前需要对观测值序列进行平稳性检测，利用差分运算将非平稳序列转化成平稳序列。但是转化过程中设计到的模型参数在业务场景中难以调优，且依赖较强的统计假设，对于受到营销、故障等多种业务因素影响的时间序列，往往没有趋势，非平稳，预测效果不佳。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种系统监控方法、装置、设备及存储介质，可以实现持续可靠的时间序列预测分析，提升系统监控的可靠性和稳定性，同时还能平衡整个服务的计算成本。
[0005]为了达到上述申请的目的，本申请提供了一种系统监控方法，该方法包括：获取预设决策树路由表和目标系统中任意数量个目标对象的第一监控数据，所述第一监控数据包括任意数量个目标对象和所述任意数量个目标对象各自对应的第一时间序列，所述第一时间序列包括第一预设时间段内的历史时间序列和第二预设时间段对应的第一实时时间序列；根据所述预设决策树路由表确定所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型；基于所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型，分别对所述任意数量个目标对象各自对应的第一时间序列进行预测分析，得到所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列；在预设时间间隔之后，获取所述任意数量个目标对象各自对应的第二实时时间序列，所述第二实时时间序列包括所述第二预设时间段对应的实时时间序列；根据所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和所述第二实时时间序列，对系统进行监控。
[0006]另一方面，本申请还提供一种系统监控装置，该装置可以包括：第一数据获取模块，用于获取预设决策树路由表和目标系统中任意数量个目标对象的
第一监控数据，所述第一监控数据包括任意数量个目标对象和所述任意数量个目标对象各自对应的第一时间序列，所述第一时间序列包括第一预设时间段内的历史时间序列和第二预设时间段对应的第一实时时间序列；模型确定模块，用于根据所述预设决策树路由表确定所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型；预测模块，用于基于所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型，分别对所述任意数量个目标对象各自对应的第一时间序列进行预测分析，得到所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列；第二数据获取模块，用于在预设时间间隔之后，获取所述任意数量个目标对象各自对应的第二实时时间序列，所述第二实时时间序列包括所述第二预设时间段对应的实时时间序列；监控模块，用于根据所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和所述第二实时时间序列，对目标系统进行监控。
[0007]另一方面，本申请还提供一种系统监控设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现上述的系统监控方法。
[0008]另外，本申请还提供一种存储介质，该存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述任意一项的系统监控方法。
[0009]实施本申请，具有如下有益效果：本申请通过获取预设决策树路由表和目标系统中任意数量个目标对象的第一监控数据；根据预设决策树路由表确定任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型；基于任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型，分别对任意数量个目标对象各自对应的第一时间序列进行预测分析，得到任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列；在预设时间间隔之后，获取任意数量个目标对象各自对应的第二实时时间序列；根据任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和第二实时时间序列，对目标系统进行监控，可以基于预测时间序列难度的个性化模型匹配，实现持续可靠的时间序列预测分析，提升系统监控的可靠性和稳定性，同时还能平衡整个服务的计算成本。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0011]图1为本申请实施例提供的一种系统监控方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种对系统进行监控的流程示意图；图3为本申请另一实施例提供的一种系统监控方法的流程示意图；图4为本申请另一实施例提供的一种系统监控方法的流程示意图；图5为本申请另一实施例提供的一种系统监控方法的流程示意图；
图6为本申请另一实施例提供的一种系统监控方法的流程示意图；图7为本申请另一实施例提供的一种确定预设决策树路由表的流程示意图；图8为本申请实施例提供的一种系统监控装置的结构示意图。
具体实施方式
[0012]为了使本
的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0013]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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、产品或服务器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。
[0014]为了实现本申请的技术方案，让更多的工程技术工作者容易了解和应用本申请，将结合具体的实施例，进一步阐述本申请的工作原理。
[0015]本申请可应用于系统监控领域，对目标系统中的多个目标对象进行监控，目标系统可以包括服务系统或业务系统，目标系统中的多个目标对象是指不同标识的服务请求，该服务请求可以是由不同客户端、不同企业用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统监控方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设决策树路由表和目标系统中任意数量个目标对象的第一监控数据，所述第一监控数据包括任意数量个目标对象和所述任意数量个目标对象各自对应的第一时间序列，所述第一时间序列包括第一预设时间段内的历史时间序列和第二预设时间段对应的第一实时时间序列；根据所述预设决策树路由表确定所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型；基于所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型，分别对所述任意数量个目标对象各自对应的第一时间序列进行预测分析，得到所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列；在预设时间间隔之后，获取所述任意数量个目标对象各自对应的第二实时时间序列，所述第二实时时间序列包括所述第二预设时间段对应的实时时间序列；基于所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和所述第二实时时间序列，对所述目标系统进行监控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和所述第二实时时间序列，对所述目标系统进行监控包括：利用预设系统评估模型确定所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和所述第二实时时间序列的误差值；当所述误差值小于第一预设误差阈值时，确定所述目标系统的监控结果为运行正常。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和所述第二实时时间序列，对所述目标系统进行监控之后，所述方法还包括：根据所述预设决策树路由表确定所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型；基于所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型，分别对所述任意数量个目标对象各自对应的第二时间序列进行预测分析，得到所述任意数量个目标对象各自对应的第二目标时间序列，所述第二时间序列包括所述第一预设时间段内的历史时间序列和所述第二预设时间段对应的第二实时时间序列；在所述预设时间间隔之后，获取所述任意数量个目标对象各自对应的第三实时时间序列，所述第三实时时间序列包括所述第二预设时间段对应的实时时间序列；根据所述任意数量个目标对象各自对应的第二目标时间序列和所述第三实时时间序列，对所述目标系统进行监控。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于第二监控数据，对所述预设决策树路由表进行更新，得到更新后的决策树路由表，其中，所述第二监控数据包括所述任意数量个目标对象和所述任意数量个目标对象各自对应的第二时间序列，所述第二时间序列包括所述第一预设时间段内的历史时间序列和第二预设时间段对应的第二实时时间序列；所述根据所述预设决策树路由表确定所述任意数量个目标对象各自对应的预设时间序列预测模型包括：
根据所述更新后的决策树路由表确定所述任意数量个目标对象各自对应的目标时间序列预测模型；相应的，所述方法还包括：基于所述任意数量个目标对象各自对应的目标时间序列预测模型，分别对所述任意数量个目标对象各自对应的第二时间序列进行预测分析，得到所述任意数量个目标对象各自对应的第二目标时间序列；在所述预设时间间隔之后，获取所述任意数量个目标对象各自对应的第三实时时间序列；根据所述任意数量个目标对象各自对应的第二目标时间序列和所述第三实时时间序列，对所述目标系统进行监控。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任意数量个目标对象各自对应的第一目标时间序列和所述第二实时时间序列，对所述目标系统进行监控之后，所述方法还包括：按照预设周期获取第三监控数据，所述第三监控数据包括所述任意数量个目标对象和所述任意数量个目标对象各自对应的第三时间序列，所述第三时间序列包括所述第一预设时间段内的历史时间序列和第二预设时间段对应的第四实时时间序列；根据所述第三监控数据对所述预设决策树路由表进行周期性更新，得到更新后的决策树路由表，其中更新周期为所述预设周期；根据所述更新后的决策树路由表确定所述任意数量个目标对象各自对应的目标时间序列预测模型；基于所述任意数量个目标对象...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鑫亚，王化楠，王愚，
申请(专利权)人：连连杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：