一种内网应用负载在线监测系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种内网应用负载在线监测系统，包括：获取若干个监测时刻的响应时间数据和每个监测时刻的用户人数值；获取每个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度；根据每个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量

【技术实现步骤摘要】
一种内网应用负载在线监测系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种内网应用负载在线监测系统
。

技术介绍

[0002]在企业和组织的内网环境中，存在着复杂的应用系统和网络架构，对应用负载的实时监测和管理需求日益增长；内网应用负载通常涉及多个应用服务
、
数据库
、
网络设备等，而且受限于内网的隔离性，无法直接访问外部的云服务或公共网络资源
。
内网应用负载监测是企业管理和运维中的一项重要任务，在线监测内网应用负载时，对于应用响应时间的监测通常会使用应用程序性能监测工具，这些工具专注于实时监测和分析应用程序的性能指标，以评估其在内网中的负载情况
。
[0003]现有的技术在监测内网应用负载时，只可以笼统地监测分析出异常的数据点，在利用应用响应时间来反应对内网应用负载的检测情况时，网络延迟对应用响应时间造成影响与内网应用负载异常时造成影响，在直观体现上较为相似，在现有的相关技中术无法监测分析出更准确的异常数据
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种内网应用负载在线监测系统，以解决现有的问题
。
[0005]本专利技术的一种内网应用负载在线监测系统采用如下技术方案：包括以下模块：数据采集模块，用于获取若干个监测时刻的响应时间数据和每个监测时刻的用户人数值；数据特征获取模块，用于根据若干个监测时刻的响应时间数据获取每个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度；数据特征分析模块，用于根据每个监测时刻的响应时间数据和每个监测时刻的用户人数值获取每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性；根据每个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度获取每个监测时刻的加权因子；根据每个监测时刻的加权因子和每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性，获取每个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量；获取每个监测时刻响应时间数据函数曲线；根据每个监测时刻响应时间数据函数曲线获取每个监测时刻的响应时间数据稳定因子；根据每个监测时刻的响应时间数据稳定因子获取每个监测时刻的数据影响时间变化程度的稳定性；根据每个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量
、
每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性以及每个监测时刻的数据影响时间变化程度的稳定性，获取每个监测时刻的响应时间不稳定程度；数据监测结果模块，用于根据每个监测时刻的响应时间不稳定程度对每个监测时刻的内网应用负载进行监测
。
[0006]优选的，所述根据若干个监测时刻的响应时间数据获取每个监测时刻的响应时间
数据自身的变化程度具体公式为：
[0007]式中，表示第个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度；表示第个监测时刻的响应时间数据；表示第个监测时刻的响应时间数据；表示所有监测时刻的响应时间数据的总数量；表示取绝对值
。
[0008]优选的，所述根据每个监测时刻的响应时间数据和每个监测时刻的用户人数值获取每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性的具体公式为：
[0009]式中，表示第个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性；表示第个监测时刻的响应时间数据；表示第个监测时刻的响应时间数据；表示第个监测时刻的用户人数值；表示第个监测时刻的用户人数值；表示取绝对值
。
[0010]优选的，所述根据每个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度获取每个监测时刻的加权因子，包括的具体方法为：将第个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度的倒数与第个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度的倒数的和作为第个监测时刻的加权因子
。
[0011]优选的，所述根据每个监测时刻的加权因子和每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性，获取每个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量的具体公式为：
[0012]式中，表示第个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量；表示第个监测时刻之前所有监测时刻的总数量；表示第个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度；表示第个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度；表示第个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性；表示取绝对值；表示第个监测时刻的加权因子
。
[0013]优选的，所述获取每个监测时刻响应时间数据函数曲线，包括的具体方法为：对于第个监测时刻，根据第个监测时刻之前所有监测时刻的响应时间数据，构建第个监测时刻响应时间数据函数曲线，其中，自变量为监测时刻，函数值为每个监测时刻对应的响应时间数据；同理，获取每个监测时刻响应时间数据函数曲线
。
[0014]优选的，所述根据每个监测时刻响应时间数据函数曲线获取每个监测时刻的响应时间数据稳定因子，包括的具体方法为：将第个监测时刻响应时间数据函数曲线的极值点数量作为第个监测时刻的响应
时间数据稳定因子；同理，获取每个监测时刻的响应时间数据稳定因子
。
[0015]优选的，所述根据每个监测时刻的响应时间数据稳定因子获取每个监测时刻的数据影响时间变化程度的稳定性具体公式为：
[0016]式中，表示第个监测时刻的数据影响时间变化程度的稳定性；表示第个监测时刻的响应时间数据稳定因子；表示第个监测时刻之前所有监测时刻的总数量；表示第个监测时刻响应时间数据函数曲线上第个数据点的斜率；表示第个监测时刻响应时间数据函数曲线上第个数据点的斜率；表示第个数据点的序号；表示取绝对值；表示线性归一化函数
。
[0017]优选的，所述根据每个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量
、
每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性以及每个监测时刻的数据影响时间变化程度的稳定性，获取每个监测时刻的响应时间不稳定程度的具体公式为：
[0018]式中，表示第个监测时刻的响应时间不稳定程度；表示第个监测时刻的数据影响时间变化程度的稳定性；表示第个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性；表示线性归一化函数
。
[0019]优选的，所述根据每个监测时刻的响应时间不稳定程度对每个监测时刻的内网应用负载进行监测，包括的具体方法为：对于任意一个监测时刻，若所述监测时刻的响应时间不稳定程度大于等于预设阈值
,
则所述监测时刻的内网应用负载情况发生异常；若所述监测时刻的响应时间不稳定程度小于预设阈值，则所述监测时刻的内网应用负载情况未发生异常
。
[0020]本专利技术的技术方案的有益效果是：针对在利用应用响应时间来反应对内网应用负载的检测情况时，网络延迟对应用响应时间造成影响与内网应用负载异常时造成影响，在直观体现上较为相似，在现有的相关技中术无法监测分析出更准确的异常数据的问题；本专利技术通过对响应时间进行监测，利用对应用响应时间的变化特征以及应用响应时间同用户人数变化的相关性分析得到应用响应时间的不稳定程度，通过这一指标可以对网络延迟因素和内网应用负载异常因素造成的影响进行区分，最终达到对内网应用负载异常检测的目的
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种内网应用负载在线监测系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据采集模块，用于获取若干个监测时刻的响应时间数据和每个监测时刻的用户人数值；数据特征获取模块，用于根据若干个监测时刻的响应时间数据获取每个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度；数据特征分析模块，用于根据每个监测时刻的响应时间数据和每个监测时刻的用户人数值获取每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性；根据每个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度获取每个监测时刻的加权因子；根据每个监测时刻的加权因子和每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性，获取每个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量；获取每个监测时刻响应时间数据函数曲线；根据每个监测时刻响应时间数据函数曲线获取每个监测时刻的响应时间数据稳定因子；根据每个监测时刻的响应时间数据稳定因子获取每个监测时刻的数据影响时间变化程度的稳定性；根据每个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量
、
每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性以及每个监测时刻的数据影响时间变化程度的稳定性，获取每个监测时刻的响应时间不稳定程度；数据监测结果模块，用于根据每个监测时刻的响应时间不稳定程度对每个监测时刻的内网应用负载进行监测
。2.
根据权利要求1所述一种内网应用负载在线监测系统，其特征在于，所述根据若干个监测时刻的响应时间数据获取每个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度具体公式为：；式中，表示第个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度；表示第个监测时刻的响应时间数据；表示第个监测时刻的响应时间数据；表示所有监测时刻的响应时间数据的总数量；表示取绝对值
。3.
根据权利要求1所述一种内网应用负载在线监测系统，其特征在于，所述根据每个监测时刻的响应时间数据和每个监测时刻的用户人数值获取每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性的具体公式为：；式中，表示第个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性；表示第个监测时刻的响应时间数据；表示第个监测时刻的响应时间数据；表示第个监测时刻的用户人数值；表示第个监测时刻的用户人数值；表示取绝对值
。4.
根据权利要求1所述一种内网应用负载在线监测系统，其特征在于，所述根据每个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度获取每个监测时刻的加权因子，包括的具体方法为：将第个监测时刻的响应时间数据自身的变化程度的倒数与第个监测时刻的响应
时间数据自身的变化程度的倒数的和作为第个监测时刻的加权因子
。5.
根据权利要求1所述一种内网应用负载在线监测系统，其特征在于，所述根据每个监测时刻的加权因子和每个监测时刻的响应时间数据和用户人数相关性，获取每个监测时刻的响应时间数据和用户人数整体真实变化量的...

【专利技术属性】
技术研发人员：范好运，孙艺梦，王先锋，尤沛，苏雪，
申请(专利权)人：山东五棵松电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：