CN110347561B - 监控告警方法及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于计算机应用技术领域,提供了一种监控告警方法、终端设备及计算机可读存储介质,包括:通过获取监控对象的运行数据;若运行数据中出现异常数据,则根据异常数据确定监控对象发生异常的异常等级并生成告警信息;根据预设的异常等级显示方式确定异常等级对应的显示方式并通过显示方式在预设的日历中显示告警信息。通过计算发生异常的监控对象的异常等级,根据异常等级和异常等级对应的显示方式在预设的日历中显示,并能根据用户选择的时间段,显示该时间段中对应的所有告警信息,用户可以方便快捷进行时间选择,查看某时间的历史告警,提高设备异常和告警信息处理的效率。
Description
技术领域
本发明属于计算机应用技术领域,尤其涉及一种监控告警方法、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机服务和数据的发展,需要对各种设备进行实时的监控和管理,现有技术中通过采集设备运行过程中的运行参数或者抓取传输过程中的数据,来检测当前设备的运行状态是否正常。现有技术中所展示监控告警数据的方式,多数为页面展示批量数据,数据量较多,并实时更新,浏览者眼花缭乱,分类不清晰,容易造成故障或告警信息显示混乱的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种监控告警方法、终端设备及计算机可读存储介质,以解决现有技术中分类不清晰,容易造成故障或告警信息显示混乱的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种监控告警方法,包括:
获取监控对象的运行数据;
若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;
根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。
本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取监控对象的运行数据;
若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;
根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备,包括:
获取单元,用于获取监控对象的运行数据;
生成单元,用于若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;
显示单元,用于根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是:
本发明实施例通过获取监控对象的运行数据;若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。通过监控对象运行数据,计算发生异常的监控对象的异常等级,根据异常等级和异常等级对应的显示方式在预设的日历中显示,并能根据用户选择的异常显示时间单位确定在日历显示界面上的时间单元网格,以在相应的时间单元网格中根据设定的显示样式显示对应的告警信息,用户可以方便快捷进行时间选择,查看某时间的历史告警,提高设备异常和告警信息处理的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的监控告警方法的流程图;
图2是本发明实施例二提供的监控告警方法的流程图;
图3是本发明实施例三提供的终端设备的示意图;
图4是本发明实施例四提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1,图1是本发明实施例一提供的监控告警方法的流程图。本实施例中监控告警方法的执行主体为终端。终端包括但不限于智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端,还可以是台式电脑等。如图所示的监控告警方法可以包括以下步骤:
S101:获取监控对象的运行数据。
确定需要监控的监控对象,并获取当前监控对象的对象标识,其中,该对象标识可以是监控对象的设备编号、互联网协议地址(Internet Protocol Address,IP)或者媒体访问控制地址(Media Access Control Address,MAC)等信息,通过对象标识作为记录和检测监控对象运行数据的索引。
在获取监控对象的运行数据时,可以通过网络爬虫的方式获取,通过编写脚本或者程序,按照一定的规则,自动地抓取万维网信息。其中,抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与统一资源定位符(Uniform Resource Locator,URL)搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可以是预先给定的初始抓取种子样本、预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本。通过用户行为确定的抓取目标样例,可以在用户浏览过程中显示标注的抓取样本、通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。
需要说明的是,本实施例中的监控对象可以是一个,也可以是同时监控多个监控对象,此处对监控对象的数量不做限定。并且,网页特征可以是网页的内容特征,也可以是网页的链接结构特征,等等。除此之外,还可以根据基于目标数据模式来获取监控对象的运行数据,基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据,所抓取的数据一般要符合一定的模式,或者可以转化或映射为目标数据模式。除此之外还可以获取当前监控对象硬件的工作情况,比如中央处理器(Central Processing Unit,CPU)使用率、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)使用率、网络带宽比、存储占用量等。
S102:若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息。
由于很多时候监控对象容易出现异常,因此其运行数据中也会出现异常数据,我们在获取到监控对象的运行数据之后,对运行数据进行检测,若运行数据中出现异常数据,则根据异常数据确定监控对象发生异常的异常等,并生成告警信息。
进一步的,在根据运行数据确定其中的异常数据时,可以通过预设数据阈值的方式来确定,通过根据预设的各个运行数据对应的数据阈值,来判定当前的运行数据是否正常,若运行数据不正常,则识别出发生异常的数据,并确定这些异常数据的异常等级。
具体的,在根据异常数据确定异常等级时,可以通过预设的异常等级区间来确定异常数据对应的异常等级。除此之外,还可以根据计算异常数据超出异常阈值的百分比来计算,示例性的,我们设定一级异常、二级异常以及三级异常的异常数据分别是超出正常阈值百分比的30%、50%以及80%,即当正常数据超出异常阈值的30%时,为一级异常的情况,当正常数据超出异常阈值的50%时,为二级异常的情况,当正常数据超出异常阈值的80%时,为三级异常的情况。同时需要说明的是,在本实施例中,按照异常程度由低到高分别是一级异常、二级异常以及三级异常,三级异常的情况最严重。
在根据异常数据确定了异常等级之后,我们根据异常数据和异常等级生成告警信息。本实施例中的告警信息可以包括异常数据的数据类型、发生异常的异常等级,除此之外,还可以包括发生异常的建议异常处理方式,此处不做限定。我们生成的告警信息的形式可以是文字的形式,还可以是图像的形式,此处不做限定。
S103:根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。
在确定了异常数据的异常等级之后,我们可以根据异常等级的显示方式确定当前的异常数据对应的显示方式,例如字体显示格式等。在本实施例中预设有不同异常等级对应的显示方式,通过确定出的异常等级,可以确定其对应的显示方式。
具体的,本实施例中的显示方式可以通过至少两个分支来确定,第一是通过用户设定的异常显示时间单位确定日历的时间排布方式,第二是通过异常等级来确定告警信息显示的字体格式。
其中,在确定告警信息的字体格式时,可以先确定不同异常等级对应的字体显示样式,通过先衡量告警信息的异常等级或者严重程度,来确定告警信息的字体显示样式。例如,可以是按照告警严重程度,可以增加四个复选框多选按钮,代表不同级别:“Critical”(红色)、“Major”(橙色)、“Warning”(黄色)、“Ignore”(绿色)。使用者可根据自己需求,快速对告警进行二维统计分类,快速定位告警。
在确定日历单元格显示方式时,可以通过设定异常显示时间单位来确定,异常显示时间单位用于确定日历中显示告警信息的时间网格,即根据异常显示时间单位确定各个告警信息在日历显示界面中对应的时间单元格位置,并确定各个告警信息对应的时间单元格,以将各个告警信息在其对应的时间单元格中显示。例如,若选定异常显示时间单位为月,则在日历中以月为单位生成单元格,并确定每个告警信息对应的时间单元格位置,将所有的告警信息以月为单位在其对应的时间单元格中显示。
示例性地,本实施例中在日历上新增了三个并排的快捷单选按钮:“年”、“月”、“日”;在日历上默认选中的时间为当天,并默认选中前三个较为严重级别的告警进行展示。如果选择日历上方的“年”或者上一年、下一年,则日历会分12个格展示某年12个月的告警统计数字,如果有告警数据,会在某个月上有数字统计显示。更进一步的,如果点击进入某个月份,或选择日历上方的“月”或上一月或下一月,则日历会按这一个月多少天,展示这一个月的告警统计数字,如果有告警数据,则在某天上的方格底部会有不同颜色的数字标识,不同颜色数字代表告警的不同级别。更进一步的,如果点击进入某天或选择日历上方的“日”,则日历会按24小时,展示不同背景颜色的告警信息,不同背景颜色代表告警的不同级别,点击这条告警信息,会展开新页面,显示告警详情。日历上方的四个告警级别选择,可以在日历展示“年”、“月”、“日”中任何一个时候进行,通过对告警级别过滤,运维人员可以优先处理最为严重“Critical”级别的红色告警。通过设定不同的显示时段和显示方式,本实施例中将不同异常等级的数据进行处理,保证了告警信息可以很清楚的显示。
上述方案,通过获取监控对象的运行数据;若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。通过监控对象运行数据,计算发生异常的监控对象的异常等级,根据异常等级和异常等级对应的显示方式在预设的日历中显示,并能根据用户选择的时间段,显示该时间段中对应的所有告警信息,用户可以方便快捷进行时间选择,查看某时间的历史告警,提高设备异常和告警信息处理的效率。
参见图2,图2是本发明实施例二提供的监控告警方法的流程图。本实施例中监控告警方法的执行主体为终端。终端包括但不限于智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端,还可以是台式电脑等。如图所示的监控告警方法可以包括以下步骤:
S201:获取监控对象的运行数据。
在对监控对象进行监控时,需要实时获取监控对象的运行数据,在获取运行数据时,可以通过埋点的方式获取,此处对监控对象运行数据的获取方式不做限定。
进一步的,本实施例中的步骤S201可以具体包括步骤S2011~S2012:
S2011:运行预先编写的脚本程序;所述脚本程序用于爬取所述监控对象的运行数据。
在实际应用中,开发人员可以预先编写好脚本程序,通过运行脚本程序来爬取监控对象的运行数据。需要说明的是,这种方式适用于软件处理或者网页应用的环境中,在其他应用环境下,例如硬件运行环境下,我们需要传感器类的方式来获取监控对象的运行数据。本实施例中的监控对象可以是一个或者多个,监控对象的类型可以是软件应用、网络页面等软件运行情况,还可以是服务器的进程、接口的运行情况,除此之外,还可以是硬件设备的运行情况,此处不做限定。
S2012:通过所述脚本程序获取所述监控对象的运行数据。
在运行脚本程序的过程中,索引擎建立网页索引,处理的对象是文本文件,抓取下来网页包括各种格式,包括网页、图片、文档、多媒体、动态网页及其它格式等。这些文件抓取下来后,需要把这些文件中的文本信息提取出来。准确提取这些文档的信息,一方面对搜索引擎的搜索准确性有重要作用,另一方面对于网络蜘蛛正确跟踪其它链接有一定影响。对于由专业厂商提供的软件生成的文档,厂商都会提供相应的文本提取接口。网络蜘蛛只需要调用这些插件的接口,就可以轻松的提取文档中的文本信息和文件其它相关的信息。
超文本链接标示语言(Hypertext Markup Language,HTML)与普通的文档类型不一样,HTML有一套自己的语法,通过不同的命令标识符来表示不同的字体、颜色、位置等版式,提取文本信息时需要把这些标识符都过滤掉。过滤标识符并非难事,因为这些标识符都有一定的规则,只要按照不同的标识符取得相应的信息即可。但在识别这些信息的时候,需要同步记录许多版式信息,例如文字的字体大小、是否是标题、是否是加粗显示、是否是页面的关键词等,这些信息有助于计算单词在网页中的重要程度。同时,对于HTML网页来说,除了标题和正文以外,会有许多广告链接以及公共的频道链接,这些链接和文本正文一点关系也没有,在提取网页内容的时候,也需要过滤这些无用的链接。例如某个网站有“产品介绍”频道,因为导航条在网站内每个网页都有,若不过滤导航条链接,在搜索“产品介绍”的时候,则网站内每个网页都会搜索到,无疑会带来大量垃圾信息。过滤这些无效链接需要统计大量的网页结构规律,抽取一些共性,统一过滤,来获取到监控对象的运行数据。
S202:若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息。
在获取到运行数据之后,我们需要识别出运行数据中的异常数据,并对异常数据进行对应的处理,以生成告警信息。
进一步的,本实施例中的步骤S202可以具体包括S2021~S2023:
S2021:根据预设的检测方式和所述运行数据,检测所述监控对象是否发生运行异常的情况。
本实施例中预设的检测方式,其中包括对运行数据的判断方式,本实施例中检测方式可以包括各种类型的数据的异常判断阈值。由于运行数据中的可能存储很多类型的数据,而每个数据对应的数值大小、数据类型以及每个数据对应的评价方式不同,因此,在检测监控数据的运行数据时,可以先识别所获取到的运行数据的数据类型,通过识别得到的数据类型,在预设的检测方式中查找该数据类型对应的异常阈值,并通过不同的异常阈值确定每个运行数据是否正常还是异常。
S2022:若所述监控对象发生所述异常情况,则根据预设的异常数据阈值识别出所述异常情况对应的异常数据,并根据所述异常数据计算所述监控对象的异常等级。
若监控对象发生了运行异常的情况,则根据异常数据计算监控对象的异常等级。在根据异常数据确定异常等级时,可以通过预设的异常等级区间来确定异常数据对应的异常等级。
由于监控对象发生异常的情况或者类型包括很多种,可能是某个应用程序发生异常、某次数据传输发生异常,或者是监控对象的硬件或者网络发生异常。一般认为,在设备监控过程中,网络的带宽是无限大的,因此暂时不考虑网络对监控对象带来的影响。在本方案中,对监控对象进行异常衡量时,最重要的影响因素是CPU和RAM。因此,在本方案中,将CPU和RAM作为异常等级计算的数据量。
设T(Pn)mem为监控对象Pn的内存资源的总量,U(Pn)mem、U(Pn)cpu分别用于表示监控对象Pn的内存资源和CPU的消耗量,Wmem、Wcpu分别用于表示表示监控对象Pn的内存资源和CPU的权重。计算监控对象Pn的CPU资源的负载率为:计算监控对象Pn的内存资源的负载率为:则可得到监控对象Pn的主机综合负载率为:L(Pn)=L(Pn)cpu+L(Pn)mem。
根据获取到的综合负载率确定当前监控对象的运行情况,在本方案中,可以设定至少两个异常阈值,通过两个异常阈值来衡量监控对象的异常等级,其中,二级异常比一级异常的情况验证,级别越高越严重。具体的,设定两个异常阈值为l1和l2,且l1<l2,若:L(Pn)<l1,则该监控对象运行正常;l1<L(Pn)<l2,则该监控对象运行异常,且异常等级为一级;l2<L(Pn),则该监控对象运行,且异常等级为二级。
S2023:根据所述异常数据和所述异常等级生成所述告警信息。
在确定了异常等级之后,我们根据异常数据和异常等级生成告警信息。本实施例中的告警信息可以包括异常数据的数据类型、发生异常的异常等级,除此之外,还可以包括发生异常的建议异常处理方式,此处不做限定。我们生成的告警信息的形式可以是文字的形式,还可以是图像的形式,此处不做限定。
S203:根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。
在确定了异常等级之后,根据本实施例中预设的异常等级显示方式,确定异常等级对应的显示方式,并通过显示方式在预设的日历中国显示告警信息。
进一步的,步骤S203中可以具体包括步骤S2031~S2033:
S2031:获取用户设定的异常显示时间单位;所述异常显示时间单位包括年、月或者日。
在确定日历单元格显示方式时,可以通过设定异常显示时间单位来确定,本方案中的日历可以根据用户选择的异常显示时间单位,显示每个异常显示时间单位中对应的所有告警信息。示例性地,异常显示时间单位可以是“年”、“月”、“日”等不同单位,此处不做限定。本实施例中的异常显示时间单位用于确定日历中显示告警信息的时间网格,即根据异常显示时间单位确定日历中对应的时间单元格。
S2032:根据所述异常显示时间单位和所述异常显示时间单位对应的显示方式,确定日历显示的时间网格排布方式;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式确定所述告警信息的字体格式。
在获取用户设定的异常显示时间单位之后,根据异常显示时间单位确定各个告警信息在日历显示界面中对应的时间单元格位置,以将各个告警信息在其对应的时间单元格中显示。例如,若选定异常显示时间单位为月,则在日历中以月为单位生成单元格,并确定每个告警信息对应的时间单元格位置,将所有的告警信息以月为单位在其对应的时间单元格中显示。
示例性地,本实施例中的日历显示界面上可以设定选择异常显示时间单位的界面组件,以供用户选择想要的异常显示时间单位,除此之外还可以设定异常显示时间单位的“上一时间单位”或者“下一时间单位”。例如,当选择日历上方的“年”或者上一年、下一年,则日历会分12个格展示某年12个月的告警统计数字,如果有告警数据,会在某个月上有数字统计显示;可选地,当点击进入某个月份,或选择日历上方的“月”或上一月或下一月,则日历会按这一个月多少天,展示这一个月的告警统计数字,如果有告警数据,则在某天上的方格底部会有不同颜色的数字标识,不同颜色数字代表告警的不同级别;可选地,当获取到用户通过点击日历显示界面中的“日”发出的异常显示时间单位时,则日历会按24小时,展示不同背景颜色的告警信息,不同背景颜色代表告警的不同级别,点击这条告警信息,会展开新页面,显示告警详情。
在确定告警信息的字体格式时,先确定不同异常等级对应的字体显示样式,通过先衡量告警信息的异常等级或者严重程度,并根据预设的不同等级的显示样式来确定告警信息的字体显示样式。进一步的,本实施例的日历显示界面中可以预设三个并排的快捷单选按钮:“年”、“月”、“日”,同时按照告警严重程度,在日历显示界面中预设四个复选框多选按钮,代表不同级别:“Critical”(红色)“Major”(橙色)、“Warning”(黄色)、“Ignore”(绿色)。当接收到用户通过点击日历显示界面触发的异常显示时间单位和显示样式之后,快速对告警信息进行二维统计分类,快速定位告警信息,并根据用户选定的异常显示时间单位和显示样式在日历中显示。
需要说明的是,本实施例中在日历上默认选中的时间为当天,并默认选中前三个较为严重级别的告警进行展示。
S2033:根据所述日历显示的时间网格排布方式和所述告警信息的字体格式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式。
在确定了日历显示的时间网格排布方式和所述告警信息的字体格式之后,我们根据所述日历显示的时间网格排布方式和所述告警信息的字体格式确定异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式。具体确定方式为:根据时间网格排布方式,通过告警信息的生成时间确定告警信息所属的时间网格,即告警信息在日历显示界面的网格中的显示位置,加上告警信息的字体格式,得到告警信息的显示方式。
S2034:根据所述告警信息的显示方式,在所述日历中显示所述异常显示时间单位对应告警信息。
在确定了告警信息的显示方式之后,即确定了告警信息的显示位置和字体格式,我们根据告警信息的显示位置和字体格式,在日历中生成对应的时间网格,并在时间网格中的对应显示位置处,以该字体格式显示高告警信息。
S204:获取历史运行数据,对所述历史运行数据进行训练得到异常预测模型。
对于一些设备故障,其性能劣化是一个逐渐劣化的过程,即存在“潜在故障一功能故障”间隔,这个过程也就是P-F间隔期,网络在网运行设备的性能也是一个逐渐劣化的过程,在经过一个时间点(潜在故障点“P”)后会产生告警信息和日志信息,如不及时进行及时的测试和维护,很快会导致设备故障(功能故障点“F”),因此,通过建立故障预测标准准确判断设备的“P”点,跟进设备的运行态势,在“F”点之前进行预防性的维修是很有必要的。
基于状态的故障预测模型分为设备的状态信息、提取故障特征、故障分级和故障预测四个模块,其中设备的状态信息为后续模块提供了基本信息,通过对其分析提取出与设备运行状态紧密相关的故障特征,故障分级根据故障的严重性划分为蓝、黄、橙、红四个级别,这样,通过判断设备运行状态处于何种级别,一方面可以更直观的显示设备的运行状态,比较清楚的展现设备的劣化趋势;另一方面也可以针对不同的级别分别进行故障预测,使得故障预测更准确。
本方案中的故障预测就是通过数学建模,预测出即将发生的故障特征,从而判断设备运行状态的未来走势。对设备进行基于状态的故障预测,其实质是利用预测模型对特征量进行预测,再通过预测的特征量的值来预测未来一段时间设备的健康状态,所以故障特征量的选择显得格外重要,要选择对设备运行状态影响较大的特征量,而对于在线运行的计算机网络设备来说,可以通过爬取数据获取其大量运行信息,比如:生产厂商、路由表、设备的运行时间、板卡的温度、CPU利用率、内存利用率、日志、端口流量、端口丢包率等,通常认为设备的运行时间、板卡的温度、CPU利用率、内存利用率和日志信息对设备的运行趋势影响较大
在基于历史运行数据建立异常对象预测模型时,对于所有的外界输入通过计算它们的能量值以及对原来记忆的权重,通过这些数值的综合计算得到一个到达另外一个节点的反应值,结合刺激函数的作用最后得到一个输出值。如果到达输出层则就将结果输出,否则这个结果将作为一个下一层的输入继续向下继续计算,直到输出结果。
S205:根据所述运行数据和所述异常预测模型,预测设定的预测对象在预设时段内发生异常的预测概率和预测异常等级。
在构建了异常预测模型时候,我们根据运行数据和异常对象预测模型,预测预设时间之内将发生异常的预测对象,并确定预测对象发生异常的概率,以根据预设的预测结果显示方式,在预设的日历中显示预测对象及其发生异常的预测概率和预测异常等级。其中,预测概率用于表示该异常情况可能发生的概率,预测异常等级用于表示若发生该异常情况,该异常情况对应的异常等级。
S206:根据所述预测异常等级、预设的预测结果显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的异常显示方式,并根据所述异常显示方式在所述日历中显示所述预测对象发生异常的所述预测概率。
与异常显示方式对应的,本实施例中同时预设有预测结果显示方式,我们在得到预测对象发生异常的概率之后,我们根据预设的预测结果显示方式,在日历中显示预测对方发生异常的概率。不仅在用户界面上标识出已经发生异常的异常情况,同时也标识出即将可能发生异常的异常状况,可以全方位、多时间的向用户体现出监控对象的运行情况,保证监控过程和监控结果的可靠性。具体的异常预测情况显示方式与步骤S103中发生异常的告警信息的显示方式相同。
上述方案,通过获取监控对象的运行数据;若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。获取历史运行数据,对所述历史运行数据进行训练得到异常预测模型;根据所述运行数据和所述异常预测模型,预测预设时间段内所述预测对象发生异常的概率;根据所述预测异常等级、预设的预测结果显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的异常显示方式,并根据所述异常显示方式在所述日历中显示所述预测对象发生异常的所述预测概率。
参见图3,图3是本发明实施例三提供的一种终端设备的示意图。终端设备包括的各单元用于执行图1~图2对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1~图2各自对应的实施例中的相关描述。为了便于说明,仅示出了与本实施例相关的部分。本实施例的终端设备300包括:
获取单元301,用于获取监控对象的运行数据;
生成单元302,用于若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;
显示单元303,用于根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。
进一步的,所述生成单元302可以包括:
根据预设的检测方式和所述运行数据,检测所述监控对象是否发生运行异常的情况;
若所述监控对象发生所述异常情况,则根据预设的异常数据阈值识别出所述异常情况对应的异常数据,并根据所述异常数据计算所述监控对象的异常等级;
根据所述异常数据和所述异常等级生成所述告警信息。
进一步的,所述终端设备还可以包括:
历史数据获取单元,用于获取历史运行数据,对所述历史运行数据进行训练得到异常预测模型;
预测单元,用于根据所述运行数据和所述异常预测模型,预测设定的预测对象在预设时段内发生异常的预测概率和预测异常等级;
日历显示单元,用于根据所述预测异常等级、预设的预测结果显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的异常显示方式,并根据所述异常显示方式在所述日历中显示所述预测对象发生异常的所述预测概率。
进一步的,所述显示单元303可以包括:
时段获取单元,用于获取用户设定的异常显示时间单位;所述异常显示时间单位包括年、月或者日;
字体排布单元,用于根据所述异常显示时间单位和所述异常显示时间单位对应的显示方式,确定日历显示的时间网格排布方式;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式确定所述告警信息的字体格式;
方式确定单元,用于用于根据所述日历显示的时间网格排布方式和所述告警信息的字体格式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式;
信息显示单元,用于根据所述告警信息的显示方式,在所述日历中显示所述异常显示时间单位对应告警信息。
进一步的,所述终端设备还可以包括:
程序运行单元,用于运行预先编写的脚本程序;所述脚本程序用于爬取所述监控对象的运行数据;
数据获取单元,用于通过所述脚本程序获取所述监控对象的运行数据。
上述方案,通过获取监控对象的运行数据;若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息。获取历史运行数据,对所述历史运行数据进行训练得到异常预测模型;根据所述运行数据和所述异常预测模型,预测预设时间段内所述预测对象发生异常的概率;根据所述预测异常等级、预设的预测结果显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的异常显示方式,并根据所述异常显示方式在所述日历中显示所述预测对象发生异常的所述预测概率。
图4是本发明实施例四提供的终端设备的示意图。如图4所示,该实施例的终端设备4包括:处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个监控告警方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤101至103。或者,所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图3所示单元301至303的功能。
示例性的,所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中,并由所述处理器40执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序42在所述终端设备4中的执行过程。
所述终端设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括,但不仅限于,处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解,图4仅仅是终端设备4的示例,并不构成对终端设备4的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述终端设备4的内部存储单元,例如终端设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述终端设备4的外部存储设备,例如所述终端设备4上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card,FC)等。进一步地,所述存储器41还可以既包括所述终端设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中。
以上所述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各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种监控告警方法,其特征在于,包括:
获取监控对象的运行数据;
若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;
根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息;
获取历史运行数据,对所述历史运行数据进行训练得到异常预测模型;
根据所述运行数据和所述异常预测模型,预测设定的预测对象在预设时段内发生异常的预测概率和预测异常等级;所述预测概率用于表示异常情况可能发生的概率,所述预测异常等级用于表示若发生异常情况,该异常情况对应的异常等级;
根据所述预测异常等级、预设的预测结果显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的异常显示方式,并根据所述异常显示方式在所述日历中显示所述预测对象发生异常的所述预测概率;
所述根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息,包括:
获取用户设定的异常显示时间单位;所述异常显示时间单位包括年、月或者日;
根据所述异常显示时间单位和所述异常显示时间单位对应的显示方式,确定日历显示的时间网格排布方式;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式确定所述告警信息的字体格式;
根据所述日历显示的时间网格排布方式和所述告警信息的字体格式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,包括:根据时间网格排布方式,通过告警信息的生成时间确定告警信息所属的时间网格,加上告警信息的字体格式,得到告警信息的显示方式;
根据所述告警信息的显示方式,在所述日历中显示所述异常显示时间单位对应告警信息。
2.如权利要求1所述的监控告警方法,其特征在于,所述若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息,包括:
根据预设的检测方式和所述运行数据,检测所述监控对象是否发生异常情况;
若所述监控对象发生所述异常情况,则根据预设的异常数据阈值识别出所述异常情况对应的异常数据,并根据所述异常数据计算所述监控对象的异常等级;
根据所述异常数据和所述异常等级生成所述告警信息。
3.如权利要求1或2所述的监控告警方法,其特征在于,所述获取监控对象的运行数据,包括:
运行预先编写的脚本程序;所述脚本程序用于爬取所述监控对象的运行数据;
通过所述脚本程序获取所述监控对象的运行数据。
4.一种终端设备,包括存储器以及处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
获取监控对象的运行数据;
若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;
根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息;
获取历史运行数据,对所述历史运行数据进行训练得到异常预测模型;
根据所述运行数据和所述异常预测模型,预测设定的预测对象在预设时段内发生异常的预测概率和预测异常等级;所述预测概率用于表示异常情况可能发生的概率,所述预测异常等级用于表示若发生异常情况,该异常情况对应的异常等级;
根据所述预测异常等级、预设的预测结果显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的异常显示方式,并根据所述异常显示方式在所述日历中显示所述预测对象发生异常的所述预测概率;
所述根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息,包括:
获取用户设定的异常显示时间单位;所述异常显示时间单位包括年、月或者日;
根据所述异常显示时间单位和所述异常显示时间单位对应的显示方式,确定日历显示的时间网格排布方式;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式确定所述告警信息的字体格式;
根据所述日历显示的时间网格排布方式和所述告警信息的字体格式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,包括:根据时间网格排布方式,通过告警信息的生成时间确定告警信息所属的时间网格,加上告警信息的字体格式,得到告警信息的显示方式;
根据所述告警信息的显示方式,在所述日历中显示所述异常显示时间单位对应告警信息。
5.如权利要求4所述的终端设备,其特征在于,所述若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息,包括:
根据预设的检测方式和所述运行数据,检测所述监控对象是否发生运行异常的情况;
若所述监控对象发生所述异常情况,则根据预设的异常数据阈值识别出所述异常情况对应的异常数据,并根据所述异常数据计算所述监控对象的异常等级;
根据所述异常数据和所述异常等级生成所述告警信息。
6.一种终端设备,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取监控对象的运行数据;
生成单元,用于若所述运行数据中出现异常数据,则根据所述异常数据确定所述监控对象发生异常的异常等级,并生成告警信息;
显示单元,用于根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,并通过所述显示方式在预设的日历中显示所述告警信息;
历史数据获取单元,用于获取历史运行数据,对所述历史运行数据进行训练得到异常预测模型;
测单元,用于根据所述运行数据和所述异常预测模型,预测设定的预测对象在预设时段内发生异常的预测概率和预测异常等级;所述预测概率用于表示异常情况可能发生的概率,所述预测异常等级用于表示若发生异常情况,该异常情况对应的异常等级;
日历显示单元,用于根据所述预测异常等级、预设的预测结果显示方式、用户设定的异常显示时间单位以及预设的异常显示时间单位对应的显示方式,确定所述异常显示时间单位对应的异常显示方式,并根据所述异常显示方式在所述日历中显示所述预测对象发生异常的所述预测概率;
所述显示单元,包括:
时段获取单元,用于获取用户设定的异常显示时间单位;所述异常显示时间单位包括年、月或者日;
字体排布单元,用于根据所述异常显示时间单位和所述异常显示时间单位对应的显示方式,确定日历显示的时间网格排布方式;根据所述异常等级、预设的异常等级显示方式确定所述告警信息的字体格式;
方式确定单元,用于根据所述日历显示的时间网格排布方式和所述告警信息的字体格式,确定所述异常显示时间单位对应的告警信息的显示方式,包括:根据时间网格排布方式,通过告警信息的生成时间确定告警信息所属的时间网格,加上告警信息的字体格式,得到告警信息的显示方式;
信息显示单元,用于根据所述告警信息的显示方式,在所述日历中显示所述异常显示时间单位对应告警信息。
7.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述方法的步骤。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108965826A (zh) * | 2018-08-21 | 2018-12-07 | 北京旷视科技有限公司 | 监控方法、装置、处理设备及存储介质 |
CN109639450A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-04-16 | 平安壹钱包电子商务有限公司 | 基于神经网络的故障告警方法、计算机设备及存储介质 |
Family Cites Families (8)
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---|---|---|---|---|
JP2005284982A (ja) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Matsushita Electric Works Ltd | 異常診断装置、異常診断方法、発電装置監視システム、及び燃料切れ報知装置 |
JP5996384B2 (ja) * | 2012-11-09 | 2016-09-21 | 株式会社東芝 | プロセス監視診断装置、プロセス監視診断プログラム |
CN103150612A (zh) * | 2013-03-11 | 2013-06-12 | 广州从兴电子开发有限公司 | 预测告警方法及装置 |
CN105005578A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-10-28 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 多媒体目标信息可视化分析*** |
US20170329477A1 (en) * | 2016-05-16 | 2017-11-16 | Microsoft Technology Licensing, Llc. | Interactive glanceable information |
CN107391341A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-11-24 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种故障预警方法及装置 |
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CN108280013B (zh) * | 2018-02-05 | 2021-07-23 | 中国银行股份有限公司 | 一种环境资源监测页面的展示方法及装置 |
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---|---|---|---|---|
CN108965826A (zh) * | 2018-08-21 | 2018-12-07 | 北京旷视科技有限公司 | 监控方法、装置、处理设备及存储介质 |
CN109639450A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-04-16 | 平安壹钱包电子商务有限公司 | 基于神经网络的故障告警方法、计算机设备及存储介质 |
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