CN108092849A - 业务数据监控方法、装置及*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种业务数据监控方法、装置及***，该方法包括：获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果；若所述判断结果为是，则发出报警。本发明实施例提供的业务数据监控方法、装置及***，通过获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段，对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量，将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断满足触发条件时，发出报警，实现实时生效实时分析，易于扩展变更。

Description

业务数据监控方法、装置及***
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种业务数据监控方法、装置及***。
背景技术
现在的业务监控***可以说并没有一个规范，通用的框架。因为每个公司业务不同，导致不能复用，相同的公司不同的业务线同样不能直接复用业务监控。这样导致开发和维护的成本过高。
大部分现存的业务监控只是做报警提示，这样这是开发了业务监控的很小一部分功能，在业务监控实现过程中必然会收集业务数据，当前存在两种方式：
1.收集日志，可定制化比较低
2.收集埋点，灵活，可定制，虽然侵入性相对高但是通过一些技术手段会规避一部分，
当大量的数据收集之后需要进行计算，按照规则设置阈值达到监控报警的目的。现有业务监控***存在的问题有一下几个方面：
1.实时性差，因为存储以及计算功能的限制导致数据的收集计算有延时，这样对于监控***报警功能来说是大打折扣的。
2.功能单薄，当前监控***报警作为主要功能也是唯一功能。
3.定位问题困难，当发现线上存在问题时，只能定位到一个范围而没有详细的错误信息，这样导致定位问题困难，响应缓慢。
4.阴跌告警，***中存在持续缓慢下跌，但是没有到达阈值，没有报警很难发现这种情况。
5.报警规则配置，当前采用比较生硬的硬编码配置，如果规则发生变更需要重新部署，设计不灵活不能快速响应。
发明内容
本发明提供一种业务数据监控方法、装置及***，用于解决现有技术中监控功效低的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种业务数据监控方法，包括：
获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果；
若所述判断结果为是，则发出报警。
可选地，还包括：
根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量；
根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
可选地，还包括：在解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段之前，将所述业务数据进行Kafka消息排列。
可选地，还包括：若所述判断结果为否，则不发出报警。
第二方面，本发明实施例提供一种业务数据监控装置，包括解析模块、统计模块、判断模块和执行模块，其中：
解析模块，用于获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
统计模块，用于对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
判断模块，用于将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果；
执行模块，用于若所述判断结果为是，则发出报警。
可选地，还包括分析模块，用于：根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量；根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
可选地，所述解析模块还用于：在解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段之前，将所述业务数据进行Kafka消息排列。
可选地，所述执行模块还用于：若所述判断结果为否，则不发出报警。
第三方面，本发明实施例提供一种业务数据监控***，包括Kafka分布式消息***、Storm流式处理***和报警***，其中：
Kafka分布式消息***，用于获取预设时间段内的业务数据，将所述业务数据进行Kafka消息排列并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
Storm流式处理***，用于对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
报警***，用于将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果，在所述判断结果为是时，则发出报警。
可选地，还包括Hadoop分布式分析***，用于根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量，根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
由上述技术方案可知，本发明实施例提供的业务数据监控方法、装置及***，通过获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段，对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量，将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断满足触发条件时，发出报警，实现实时生效实时分析，易于扩展变更。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的业务数据监控方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的业务数据监控方法的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的业务数据监控装置的结构示意图；
图4为本发明一实施例提供的业务数据监控装置的结构示意图；
图5为本发明一实施例提供的业务数据监控***的结构框架图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1示出了本发明一实施例提供一种业务数据监控方法，包括：
S11、获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段。
在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，对业务数据的监控主要是对网站业务的访问数据的监控。如链家网网站，对房源、客源、人事等网页地址的访问。而对于访问事件来说，可统计访问总量、访问成功量、访问失败量等。由此，该业务类型可为总数、成功率、失败率等。统计字段为对业务数据的归类字段。如房源的URL的统计字段为{"productId":"house","url":"fang.lianjia.com"...}。
另外，在解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段之前，可采用Kafka分布式消息的处理方式对业务数据进行Kafka消息排列，并将处理后的业务数据进行后续处理。此目的是为了减少业务端压力保证产生的消息及时发送，避免产生堆积影响上线服务性能，并且将监控***与业务***解耦。
S12、对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量。
在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，***会根据所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量。访问量包括总数、成功率、失败率等。
在统计过程中，可采用storm流式处理框架在接收到Kafka数据之后统计数据，例如房源统计每个URL的请求次数，将该URL存放在数据库中并设置过期时间，每次收到该URL对其计数加1。另外storm框架是拓扑结构的流式计算框架，当第一个blot节点接收到数据后持久化到数据库，然后将数据传输到第二个blot节点以此类推直到计算完成。
S13、将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果。
S14、若所述判断结果为是，则发出报警。
针对步骤S13-步骤S14，需要说明的是，在本发明实施例中，将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果。该触发条件可以是访问量大于阈值，也可以是访问量低于阈值。如当前接口上一分钟URL请求量下降了30％，那么会去数据库中取出业务***对应的URL进行统计，发现如果触发了阈值那么就会触发报警。另外，若所述判断结果为否，则不发出报警。
本发明实施例提供的业务数据监控方法，通过获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段，对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量，将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断满足触发条件时，发出报警，实现实时生效实时分析，易于扩展变更。
图1示出了本发明一实施例提供一种业务数据监控方法，包括：
S21、获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
S22、对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
S23、将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果，并在所述判断结果为是时，发出报警；
S24、根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量，并根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
针对步骤S21-步骤S22，这些步骤与上述实施例步骤S11-步骤S13的原理相同，在此不再赘述。
针对步骤S24，需要说明的是，在本发明实施例中，根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量，并根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。即针对连续时间段内的各个时间段的访问量，看是否一直处于下跌的状况。
本发明实施例提供的业务数据监控方法，通过获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段，对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量，将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断满足触发条件时，发出报警，以及根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量，并根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态，实现实时生效实时分析，易于扩展变更。
图3示出了本发明一实施例提供的一种业务数据监控装置，包括解析模块31、统计模块32、判断模块33和执行模块34，其中：
解析模块31，用于获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
统计模块32，用于对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
判断模块33，用于将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果；
执行模块34，用于若所述判断结果为是，则发出报警。
由于本发明实施例所述装置与上述实施例所述方法的原理相同，对于更加详细的解释内容在此不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现相关功能模块。
本发明实施例提供的业务数据监控装置，通过获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段，对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量，将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断满足触发条件时，发出报警，实现实时生效实时分析，易于扩展变更。
图4示出了本发明一实施例提供的一种业务数据监控装置，包括解析模块41、统计模块42、判断模块43、执行模块44和分析模块45，其中：
解析模块41，用于获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
统计模块42，用于对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
判断模块43，用于将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果；
执行模块44，用于若所述判断结果为是，则发出报警；
分析模块45，用于根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量；根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
由于本发明实施例所述装置与上述实施例所述方法的原理相同，对于更加详细的解释内容在此不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现相关功能模块。
本发明实施例提供的业务数据监控装置，通过获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段，对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量，将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断满足触发条件时，发出报警，以及根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量，并根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态，实现实时生效实时分析，易于扩展变更。
图5示出了本发明一实施例提供的一种业务数据监控***，包括Kafka分布式消息***、Storm流式处理***和报警***，其中：
Kafka分布式消息***，用于获取预设时间段内的业务数据，将所述业务数据进行Kafka消息排列并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
Storm流式处理***，用于对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
报警***，用于将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果，在所述判断结果为是时，则发出报警。
还包括Hadoop分布式分析***，用于根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量，根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
本发明实施例提供的业务数据监控***，通过获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段，对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量，将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断满足触发条件时，发出报警，以及根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量，并根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态，实现实时生效实时分析，易于扩展变更。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本领域普通技术人员可以理解：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (10)

1.一种业务数据监控方法，其特征在于，包括：
获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果；
若所述判断结果为是，则发出报警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量；
根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段之前，将所述业务数据进行Kafka消息排列。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：若所述判断结果为否，则不发出报警。
5.一种业务数据监控装置，其特征在于，包括解析模块、统计模块、判断模块和执行模块，其中：
解析模块，用于获取预设时间段内的业务数据，并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
统计模块，用于对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
判断模块，用于将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果；
执行模块，用于若所述判断结果为是，则发出报警。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括分析模块，用于：根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量；根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述解析模块还用于：在解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段之前，将所述业务数据进行Kafka消息排列。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述执行模块还用于：若所述判断结果为否，则不发出报警。
9.一种业务数据监控***，其特征在于，包括Kafka分布式消息***、Storm流式处理***和报警***，其中：
Kafka分布式消息***，用于获取预设时间段内的业务数据，将所述业务数据进行Kafka消息排列并解析获得所述业务数据的业务类型和统计字段；
Storm流式处理***，用于对所述统计字段进行处理获得对应所述业务类型的访问量；
报警***，用于将所述访问量与所述业务类型对应的触发阈值进行判断是否满足触发条件，获得判断结果，在所述判断结果为是时，则发出报警。
10.根据权利要求9所述的***，其特征在于，还包括Hadoop分布式分析***，用于根据所述访问量获得多个连续时间段的子访问量，根据所述子访问量进行分析判断所述业务数据的阴跌状态。
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