【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及业务监控，尤其涉及一种电商系统业务异常的实时监控方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在当今日益数字化的时代，企业和组织正在经历快速的业务转型和技术革新。在这样的背景下，业务系统的运行稳定性与效率成为了关键的成功因素。然而，随着系统复杂性的增加，业务级别的异常情况也变得越来越常见。这些异常直接关系到业务流程的核心环节，例如在电子商务环境下的“下单失败”，”支付失败”等异常，这可能对企业的运行造成严重影响。为了能够及时发现并解决这些问题，企业需要对这些业务级别的异常进行实时的监控和通知。
2、当前的异常监控系统主要集中在系统级别的异常上，例如错误日志分析等。但这些方案往往难以有效捕获和处理业务级别的异常。现有的方法主要依赖在代码中添加错误处理逻辑或使用日志分析工具，这些手段在一定程度上能够帮助企业发现并解决问题，但它们往往无法实时发现并处理异常。尤其是在处理大规模系统时，由于日志信息的海量性，异常信息可能会被遗漏，导致无法及时响应和处理。
3、现有的异常监控技术主要依赖于日志分析来识别问题，但这...
【技术保护点】
1.一种电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，所述基于AOP捕获机制对所述异常业务数据进行捕获包括：
3.如权利要求1所述的电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，所述基于elasti c以及归类算法对捕获到的所述异常业务数据进行异常检测包括：
4.如权利要求3所述的电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，所述采用Logstash或Elasticsearch自身的IngestPipelines功能进行数据清洗和转换包括：
5.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，所述基于aop捕获机制对所述异常业务数据进行捕获包括：
3.如权利要求1所述的电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，所述基于elasti c以及归类算法对捕获到的所述异常业务数据进行异常检测包括：
4.如权利要求3所述的电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，所述采用logstash或elasticsearch自身的ingestpipelines功能进行数据清洗和转换包括：
5.如权利要求1所述的电商系统业务异常的实时监控方法，其特征在于，所述基于elasti c以及归类算法对捕获到...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱英俊，刘志成，刘国亮，
申请(专利权)人：上海百秋新网商数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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