【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及服务器监控，特别是涉及一种基于服务器传感器的告警处理方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速发展，服务器监控作为一种监控工具，可以实时监控服务器的性能数据、组件状态和统计数据，以保障服务器的稳定安全。
2、对于服务器监控来说，其服务器告警占有重要的角色，一般通过服务器的各种传感器对服务器监控，以此会间隔多长时间抓取服务器的传感器采集的数据，基于采集的数据分析处理后产生告警。间隔时间越短，采集的数据越多其相应产生告警也会增多，但是会增加服务器的运维成本。因此，通过在一定的间隔时间，如5分钟内，将该间隔时间内的数据平均处理后进行告警合并；或者在5分钟内只要采集的数据都符合告警要求进行的告警合并。上述第一种方案无法真实体现传感器的数据，第二种方案对于多传感器来说无法实现真正的告警合并。
3、故，如何实现告警合并的同时体现传感器的具体数据以此减少运维成本是本领域技术人员亟需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于服务器传感器的告警处理方法、装置、设备及介质，以解决当前为实现真正的告警合并和传感器具体数据导致增加运维成本的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于服务器传感器的告警处理方法，包括：
3、获取服务器内各传感器在预设时间段内对应的告警概率信息，其中，所述告警概率信息是由各所述传感器采集的数据超过阈值确定的概率信息；
4、根据各所述传感器的告警概率信
5、根据各所述目标传感器的关联度确定各当前目标传感器的告警处理类型，并根据确定的告警处理类型对各所述当前目标传感器进行告警处理。
6、一方面，所述根据各所述传感器的告警概率信息确定两两传感器的耦合度，包括：
7、获取两两传感器内的第一传感器和第二传感器在多个所述预设时间段内对应的所述告警概率信息，并将各所述告警概率信息作为对应的耦合度值；
8、确定所述第一传感器对应的耦合度平均值和所述第二传感器对应的耦合度平均值；
9、将多个所述预设时间段对应的所述第一传感器的耦合度值分别与所述第一传感器对应的耦合度平均值进行差值处理确定所述第一传感器的各耦合度差值；
10、将多个所述预设时间段对应的所述第二传感器的耦合度值分别与所述第二传感器对应的耦合度平均值进行差值处理确定所述第二传感器的各耦合度差值；
11、根据所述第一传感器的各耦合度差值与所述第二传感器的各耦合度差值确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的耦合度。
12、另一方面，所述根据所述两两传感器的耦合度和预设耦合度的关系确定所述服务器内的各目标传感器之间的关联度，包括：
13、统计各所述传感器内的所述两两传感器的耦合度；
14、判断各所述耦合度是否大于所述预设耦合度；
15、若存在所述耦合度大于所述预设耦合度，则将大于所述预设耦合度的耦合度对应的目标两两传感器的关联度进行保留；
16、若不存在所述耦合度大于所述预设耦合度，则将所述耦合度对应的目标两两传感器的关联度删除；
17、将保留后的各目标两两传感器的关联度组合为所述服务器内各所述目标传感器之间的关联度。
18、另一方面，所述获取服务器内各传感器在预设时间段内对应的告警概率信息，包括：
19、在时序数据库内获取各所述传感器内标记告警的标志位信息和采集次数，其中，所述标志位信息是基于传感器内采集的数据超过阈值时确定的告警的标志信息；
20、统计各所述预设时间段内对应的各所述传感器的标志位信息的个数和所述采集次数；
21、根据各所述预设时间段内的所述标志位信息的个数和所述采集次数确定各所述预设时间段内的告警概率信息。
22、另一方面，所述在时序数据库内获取各所述传感器内标记告警的标志位信息和采集次数，包括：
23、通过通信协议和按照采集周期抓取各所述传感器的传感器数据；
24、根据数据转换格式对抓取到的所述传感器数据进行转换得到转换后的所述传感器数据；
25、将转换后的所述传感器数据与对应的阈值规则内的阈值进行比较；
26、若所述传感器数据超过所述阈值，则修改所述传感器数据对应的标志位信息，并将所述传感器数据和修改后的标志位信息存储至所述时序数据库内以获取所述标志位信息的个数和所述采集次数。
27、另一方面，所述告警处理类型包括事件告警处理类型和实时告警处理类型，所述告警处理类型的确定过程，包括：
28、获取当前传感器与其他传感器对应的关联度的关联目标传感器个数和当前的实时告警列表，其中所述当前的实时告警列表内存储当前的多个传感器采集的数据超出所述阈值的告警列表；
29、若所述关联目标传感器个数超过一个时，获取以所述当前传感器关联的各初始第一目标传感器；
30、判断各所述初始第一目标传感器采集的数据是否超过所述阈值；
31、若存在超过所述阈值，则将超出所述阈值的所述初始第一目标传感器作为第一目标传感器；
32、在所述当前的实时告警列表内判断是否存在所述第一目标传感器；
33、若存在，则统计在所述当前的实时告警列表内的所述第一目标传感器的第一数量；
34、确定所述第一数量与所述当前传感器和所述第一目标传感器的总个数之间的第一占比；
35、判断所述第一占比是否超出占比阈值；
36、若超出所述占比阈值，则在所述当前的实时告警列表内对所述当前传感器和所述第一目标传感器的告警信息进行更新；确定所述当前传感器和所述第一目标传感器为各所述当前目标传感器，且将各所述当前目标传感器的告警处理类型为所述实时告警处理类型；
37、若未超出所述占比阈值，则将所述当前传感器和所述第一目标传感器的告警信息从所述当前的实时告警列表内移除，并加入至事件告警列表内以确定所述当前传感器和所述第一目标传感器为各所述当前目标传感器，且将各所述当前目标传感器的告警处理类型为所述事件告警处理类型；
38、若所述关联传感器个数为一个时，获取以所述当前传感器关联的初始第二目标传感器；
39、在所述当前的实时告警列表内判断是否存在所述初始第二目标传感器；
40、若存在，则将所述当前传感器和所述初始第二目标传感器的告警信息在所述当前的实时告警列表内进行更新，确定所述当前传感器和所述第一目标传感器为各所述当前目标传感器，且将各所述当前目标传感器的告警处理类型为所述实时告警处理类型；
41、若所述关联传感器个数为零时，在所述当前传感器超出所述阈值的情况下，确定所述当前传感器为当前目标传感器，且将所述当前目标传感器的告警处理类型为所述实时告警处理类型本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述根据各所述传感器的告警概率信息确定两两传感器的耦合度，包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述根据所述两两传感器的耦合度和预设耦合度的关系确定所述服务器内的各目标传感器之间的关联度，包括：
4.根据权利要求2所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述获取服务器内各传感器在预设时间段内对应的告警概率信息，包括：
5.根据权利要求4所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述在时序数据库内获取各所述传感器内标记告警的标志位信息和采集次数，包括：
6.根据权利要求3所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述告警处理类型包括事件告警处理类型和实时告警处理类型，所述告警处理类型的确定过程，包括：
7.根据权利要求6所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述告警处理类型还包括历史告警类型，所述历史告警类
8.根据权利要求7所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，在所述根据各所述目标传感器的关联度确定各当前目标传感器的告警处理类型之后，在所述根据确定的告警处理类型对各所述当前目标传感器进行告警处理之前，还包括：
9.一种基于服务器传感器的告警处理装置，其特征在于，包括：
10.一种基于服务器传感器的告警处理设备，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质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如权利要求1至8任一项所述的基于服务器传感器的告警处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述根据各所述传感器的告警概率信息确定两两传感器的耦合度，包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述根据所述两两传感器的耦合度和预设耦合度的关系确定所述服务器内的各目标传感器之间的关联度，包括：
4.根据权利要求2所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述获取服务器内各传感器在预设时间段内对应的告警概率信息，包括：
5.根据权利要求4所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述在时序数据库内获取各所述传感器内标记告警的标志位信息和采集次数，包括：
6.根据权利要求3所述的基于服务器传感器的告警处理方法，其特征在于，所述告警处理类型包括事...
【专利技术属性】
技术研发人员：董金波，
申请(专利权)人：济南浪潮数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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