【技术实现步骤摘要】
一种服务端软件健康检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及软件监测
，特别涉及一种服务端软件健康检测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着互联网和云计算的快速发展，很多行业都将软件运行到云环境，企业拥有的服务端软件越来越多，一个完整的软件服务系统由多个服务端软件组成，同时由于用户量巨大以及分布式技术的广泛应用，任何一个服务端软件出现异常状态，都会出现给企业造成极大的损失。所以一个可靠、灵活的软件健康评价模型至关重要。
[0003]在现有技术中，专利CN102508771A公开了一种软件运行状态检测方法，用于对全网内可监控的软件建立评价模型，实时获取软件运行健康指数，其方式是通过多因子预设建立评价模型，根据软件的参数指标构建可靠性指标、效率指标、环境指标和服务依存指标，然后通过这几种指标进行对应的计算，得出软件的健康状态。上述方法虽然有一定的灵活性，但是其采集部分是实时采集，对软件运行环境的性能要求极高；此外，使用实时采集方式会在混合云或云环境上占用大量的网络I/O资源，因此上述方法仅适合企业子网环境或小范围...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种服务端软件健康检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取服务端软件的若干个分布式节点的节点信息参数；基于漏斗模型，依据单个所述节点的节点信息参数获取节点健康状态值；依据所有所述节点的节点健康状态值，计算所述服务端软件的软件健康状态值，对照健康参考量表得到所述服务端软件的软件健康状态等级。2.根据权利要求1所述的服务端软件健康检测方法，其特征在于，所述获取服务端软件的若干个分布式节点的节点信息参数，包括：定义预设参数类型；获取所述服务端软件在集群上的所述节点数量及对应的负载系数；依据所述预设参数类型，获取所有所述节点的所述节点信息参数。3.根据权利要求1所述的服务端软件健康检测方法，其特征在于，所述基于漏斗模型依据单个所述节点的节点信息参数获取节点健康状态值包括：基于所述节点对应的负载系数，依据所述节点信息参数计算所述节点的资源限定上限；将所述节点的资源限定上限与所述漏斗模型进行比较，得到所述节点的第二健康度扣分值和第三健康度扣分值；基于所述节点的初始健康状态值，减去所述第二健康度扣分值和所述第三健康度扣分值，得到所述节点的健康状态值；所述节点的健康状态值Sorce
i
为：Sorce
i
＝Sorce
i0
‑
Sorce
i2
‑
Sorce
i3
；其中，Sorce
i0
为第i个节点的初始健康状态值，Sorce
i2
为所述第二健康度扣分值，Sorce
i3
为所述第三健康度扣分值；所述节点信息参数包括：CPU资源、内存资源、网络I/O、磁盘I/O、软件子进程、软件子线程、软件子协程，所述第二健康度扣分值与所述CPU资源、内存资源、网络I/O、磁盘I/O相关，所述第三健康度扣分值与所述软件子进程、所述软件子线程、所述软件子协程相关。4.根据权利要求3所述的服务端软件健康检测方法，其特征在于，所述依据所述节点信息参数计算所述节点的资源限定上限之前，还包括：获取与采集所述节点信息参数对应的信息采集时间；当所述信息采集时间小于或等于第一预设时长，则判定所述节点的第一健康度扣分值为零；当所述信息采集时间大于所述第一预设时长且小于或等于第二预设时长时，则判定所述节点的第一健康度扣分值为预设低分值；当所述信息采集时间大于所述第二预设时长且小于或等于第三预设时长时，判定所述节点的第一健康状态值为预设高分值；当所述信息采集时间大于所述第三预设时长时，则直接判定所述节点的软件健康状态值为0；所述节点的健康状态值Sorce
i
为：Sorce
i
＝Sorce
i0
‑
Sorce
i1
‑
Sorce
i2
‑
Sorce
i3
；其中，Sorce
i1
为所述第一健康度扣分值。
5.根据权利要求3所述的服务端软件健康检测方法，其特征在于，所述节点的第二健康度扣分值Sorce
i2
为：Sorce
i2
＝Sorce
i
‑
cpu
+Sorce
i
‑
mem
+Sorce
i
‑
net
+Sorce
i
‑
block
；所述CPU健康度扣分值Sorce
i
‑
cpu
为：所述内存健康度扣分值Sorce
i
‑
mem
为：所述网络I/O健康度扣分值Sorce
i
‑
net
为：所述磁盘I/O健康度扣分值Sorce
i
【专利技术属性】
技术研发人员：王显宇，姜向前，张东升，姚纪卫，
申请(专利权)人：安芯网盾北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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