本发明专利技术提供的一种基于规则引擎的告警方法、系统、存储设备及终端，所述方法包括：采集多个设备的实时数据，并将实时数据发送到Kafka中；设置每个设备的告警规则并进行配置形成相应设备的规则数据，并将规则数据发送到Kafka中；以及将全部规则数据存储至元数据库中；数据流引擎Flink从Kafka中订阅实时数据与规则数据，对实时数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；数据流引擎Flink将告警消息发送到Kafka中；告警存储和消息推送引擎从Kafka中订阅告警消息；按照已配置的消息推送策略，推送给用户；本发明专利技术具有数据处理效率较高的有益效果，适用于监控告警领域。适用于监控告警领域。适用于监控告警领域。
【技术实现步骤摘要】
一种基于规则引擎的告警方法、系统、存储设备及终端
[0001]本专利技术涉及监控告警的
，具体涉及一种基于规则引擎的告警方法、系统、存储设备及终端。
技术介绍
[0002]当前市面上的电力监控告警系统，多以设置阈值对比判断是否告警，因电力数据瞬时波动频繁，这种判断方式容易触发大量越限告警；因此，单纯依赖瞬时越限，难以判断设备是否真正存在故障，告警功能的有效性极低。
[0003]此外，设置阈值的告警方式导致系统中积累数万甚至数十万的告警数据，需要依靠人为经验进行甄别，不仅告警有效性依赖于人员素质，且极大降低运维人员工作效率。
技术实现思路
[0004]针对相关技术中存在的不足，本专利技术所要解决的技术问题在于：提供一种数据处理效率较高的基于规则引擎的告警方法、系统、存储设备及终端。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种基于规则引擎的告警方法，包括如下步骤：
[0007]S10，采集多个设备的实时数据，并将实时数据发送到Kafka中；
[0008]S20，设置每个设备的告警规则并进行配置形成相应设备的规则数据，并将规则数据发送到Kafka中；以及将全部规则数据存储至元数据库中；
[0009]其中，所述设备的规则数据包括：形成设备告警消息的规则条件、收敛条件和复归条件；
[0010]所述的规则条件包括：告警类型，与告警类型对应的至少一个告警级别，以及与每个告警级别对应的触发条件；
[0011]所述的收敛条件包括：为不同告警类型、不同告警级别的告警消息分别设置相应的告警推送频次；
[0012]所述的复归条件包括：在告警触发后的设定时间段内未再次触发告警后，将该告警标记为复归状态；
[0013]S30，数据流引擎Flink从Kafka中订阅实时数据与规则数据，对实时数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；
[0014]S40，数据流引擎Flink将告警消息发送到Kafka中；
[0015]S50，告警存储和消息推送引擎从Kafka中订阅告警消息；
[0016]S60，按照已配置的消息推送策略，推送给用户。
[0017]优选地，还包括：存储订阅的告警消息至MongoDB中，以使用户进行查询、分析和挖掘。
[0018]优选地，所述步骤S30，具体包括：
[0019]S301，规则引擎将规则数据的字符内容动态加载为Drools规则处理器，并缓存至
缓存系统库中；
[0020]S302，实时数据流入时，将不同设备的实时数据匹配至相应的规则处理器，对数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；
[0021]S303，自动记录告警消息的行为事件明细，并入库。
[0022]优选地，所述步骤S30，根据触发条件、收敛条件生成告警消息，具体包括：
[0023]判断是否满足触发条件，如满足，则生成预告警；
[0024]根据生成的预告警，判断是否满足收敛条件，如满足，则不发出告警消息，不满足，则生成告警消息；
[0025]或根据生成的预告警，在设定时间内，判断是否再次生成预告警，如生成，则，不生成，则，判定该预告警为临时告警，将其标记为复归状态。
[0026]优选地，所述的告警规则，包括：基础规则、由基础规则形成的规则组、以及收敛规则；
[0027]所述的基础规则包括：
[0028]事实：表示被判断的主体和属性；
[0029]条件：表示判断的逻辑，包括：大于、小于、等于、大于等于、小于等于、连续上升、连续下降；
[0030]阈值：表示判断的依据；
[0031]统计规则：表示计数、求和、最大值、最小值、平均；
[0032]时间要素：涉及的时间范围、时长；
[0033]告警级别：表示告警的重要程度；
[0034]告警类型：表示告警的主体内容；
[0035]所述的规则组由一个或多个基础规则组成；
[0036]所述的收敛规则包括：收敛时间和收敛时长。。
[0037]相应地，还包括：一种基于规则引擎的告警系统，包括：
[0038]数据采集模块，用于采集多个设备的实时数据，并将实时数据发送到Kafka中；
[0039]规则配置模块，用于设置每个设备的告警规则并进行配置形成相应设备的规则数据，并将规则数据发送到Kafka中；以及将全部规则数据存储至元数据库中；其中，所述设备的规则数据包括：形成设备告警消息的规则条件、收敛条件和复归条件；
[0040]所述的规则条件包括：告警类型，与告警类型对应的至少一个告警级别，以及与每个告警级别对应的触发条件；所述的收敛条件包括：为不同告警类型、不同告警级别的告警消息分别设置相应的告警推送频次；所述的复归条件包括：在告警触发后的设定时间段内未再次触发告警后，将该告警标记为复归状态；
[0041]匹配模块，用于从Kafka中订阅实时数据与规则数据，对实时数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；
[0042]告警模块，用于将告警消息发送到Kafka中，以及从Kafka中订阅告警消息，按照已配置的消息推送策略，推送给用户。
[0043]优选地，还包括：存储模块，用于存储订阅的告警消息，以使用户进行查询、分析和挖掘。
[0044]优选地，所述匹配模块包括：
[0045]加载模块，用于将规则数据的字符内容动态加载为Drools规则处理器，并缓存至缓存系统库中；
[0046]处理模块，用于当实时数据流入时，将不同设备的实时数据匹配至相应的规则处理器，对数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；
[0047]记录模块，用于自动记录告警消息的行为事件明细，并入库。
[0048]相应地，还包括：存储设备，其中存储有多条指令，其特征在于：所述指令适于由处理器加载并执行如上所述的一种基于规则引擎的告警方法。
[0049]相应地，还包括：终端，：包括：
[0050]处理器，适于实现各指令；以及
[0051]存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上所述的一种基于规则引擎的告警方法。
[0052]本专利技术的有益技术效果在于：
[0053]1、本专利技术中，通过设置每个设备的告警规则并进行配置形成相应设备的规则数据，使得规则数据的设置可根据不同类型企业及用户需求进行呈现多样化的趋势，并通过引入数据流引擎Fl ink从Kafka中订阅实时数据与规则数据，对实时数据进行规则匹配，进而将告警消息发送到Kafka中，以及通过告警存储和消息推送引擎从Kafka中订阅告警消息；实现将业务从应用数据中分离，大大提升数据处理的灵活性和处理效率，实用性极强。
[0054]2、本专利技术中，针对不同级别、类型本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：包括如下步骤：S10，采集多个设备的实时数据，并将实时数据发送到Kafka中；S20，设置每个设备的告警规则并进行配置形成相应设备的规则数据，并将规则数据发送到Kafka中；以及将全部规则数据存储至元数据库中；其中，所述设备的规则数据包括：形成设备告警消息的规则条件、收敛条件和复归条件；所述的规则条件包括：告警类型，与告警类型对应的至少一个告警级别，以及与每个告警级别对应的触发条件；所述的收敛条件包括：为不同告警类型、不同告警级别的告警消息分别设置相应的告警推送频次；所述的复归条件包括：在告警触发后的设定时间段内未再次触发告警后，将该告警标记为复归状态；S30，数据流引擎Flink从Kafka中订阅实时数据与规则数据，对实时数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；S40，数据流引擎Flink将告警消息发送到Kafka中；S50，告警存储和消息推送引擎从Kafka中订阅告警消息；S60，按照已配置的消息推送策略，推送给用户。2.根据权利要求1所述的一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：还包括：存储订阅的告警消息至MongoDB中，以使用户进行查询、分析和挖掘。3.根据权利要求1所述的一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：所述步骤S30，具体包括：S301，规则引擎将规则数据的字符内容动态加载为Drools规则处理器，并缓存至缓存系统库中；S302，实时数据流入时，将不同设备的实时数据匹配至相应的规则处理器，对数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；S303，自动记录告警消息的行为事件明细，并入库。4.根据权利要求1所述的一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：所述步骤S30，根据触发条件、收敛条件生成告警消息，具体包括：判断是否满足触发条件，如满足，则生成预告警；根据生成的预告警，判断是否满足收敛条件，如满足，则不发出告警消息，不满足，则生成告警消息；或根据生成的预告警，在设定时间内，判断是否再次生成预告警，如生成，则，不生成，则，判定该预告警为临时告警，将其标记为复归状态。5.根据权利要求1所述的一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：所述的告警规则，包括：基础规则、由基础规则形成的规则组、以及收敛规则；所述的基础规则包括：事实：表示被判断的主体和属性；条件：表示判断的逻辑，包括：大于、小于、等于、大于等...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭亮，刘岚，杜俊莲，赵微，王彦超，白芸实，王立盛，常丽萍，杨黎，
申请(专利权)人：山西合力创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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