CN110515805A - 性能监测方法、装置、通信设备及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种性能监测方法、装置、通信设备及计算机存储介质。前述方法包括：获取传输数据中的各目标性能数据；分别根据各目标性能数据的类型，将各目标性能数据放入对应类型的各性能队列；分别对各性能队列中的目标性能数据进行KPI计算处理，得到各目标性能数据对应的性能指标值；将各性能指标值分别存储到各相应内存表格；各性能指标值用于指示客户端进行性能展示。通过在近端机、远端机上对各需要监测的目标性能数据进行独立收集，并采用队列的方式分别进行KPI计算处理，然后将分别得到的各相应性能指标值保存到对应的内存表格中。客户端可以读取各内存表格中的性能指标值后，进行相应的性能展示，达到了大幅提高性能监测效率的目的。

Description

性能监测方法、装置、通信设备及计算机存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种性能监测方法、装置、通信设备及计算机存储介质。

背景技术

随着通信技术的发展，在基于微波的多路数据通信网络中，一个近端机通常会连接多个远端机，通过监测链路中的性能数据，可以实现对近端机、远端机和微波链路等的性能监测，从而能够有效获知通信网络的性能状态。在传统的通信网络中，近端机自身性能数据量加上接入的各远端机的性能数据量会非常庞大，且随着接入远端机的不断增加，近端机的性能数据吞吐量会不断增大，如此会使得近端机和远端机等通信设备的时延增大，严重影响设备的软件性能。

传统性能监测方式是结合网关设备或者数据库，依据各网元上报的性能数据进行监测。然而，在实现过程中，发明人发现上述传统性能监测方式至少存在着监测效率较低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述传统性能监测方式中存在的问题，提供一种能够大幅提高性能监测效率的性能监测方法、一种性能监测装置、一种通信设备和一种计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本发明实施例提供以下技术方案：

一方面，本发明实施例提供一种性能监测方法，包括：

获取传输数据中的各目标性能数据；

分别根据各目标性能数据的类型，将各目标性能数据放入对应类型的各性能队列；

分别对各性能队列中的目标性能数据进行KPI计算处理，得到各目标性能数据对应的性能指标值；

将各性能指标值分别存储到各相应内存表格；各性能指标值用于指示客户端进行性能展示。

在其中一个实施例中，获取传输数据中的各目标性能数据的步骤，包括：

根据需要收集的各性能数据，通过性能探针从传输数据中读取对应于各性能数据的各目标性能数据。

在其中一个实施例中，获取传输数据中的各目标性能数据的步骤，还包括：

接收远端机通过微波空口传输过来的各目标性能数据。

在其中一个实施例中，将各性能指标值分别存储到各相应内存表格的步骤后，还包括：

在当前监测周期结束时，根据各内存表格中的各性能指标值生成相应的历史性能文件；历史性能文件用于指示客户端进行历史性能展示。

在其中一个实施例中，在当前监测周期结束时，根据各内存表格中的各性能指标值生成相应的历史性能文件的步骤后，还包括：

将各内存表格中的各性能指标值清空，并返回执行获取传输数据中的各目标性能数据的步骤。

在其中一个实施例中，获取传输数据中的各目标性能数据的步骤前，还包括：

根据预配置的性能参数文件，在内存表中分别为各目标性能数据分配对应的内存表格并初始化；性能参数文件包括各目标性能数据的数据名、数据类型、ID号和KPI计算函数。

在其中一个实施例中，将各性能指标值分别存储到各相应内存表格的步骤，包括：

分别根据各性能指标值对应的ID号，将各性能指标值分别存储到相应ID号的各内存表格。

在其中一个实施例中，性能展示包括表格显示和/或实时曲线图显示；

历史性能展示包括表格显示和/或历史曲线图显示。

另一方面，提供一种性能监测装置，包括：

获取模块，用于获取传输数据中的各目标性能数据；

队列处理模块，用于分别根据各目标性能数据的类型，将各目标性能数据放入对应类型的各性能队列；

性能处理模块，用于分别对各性能队列中的目标性能数据进行KPI计算处理，得到各目标性能数据对应的性能指标值；

缓存处理模块，用于将各性能指标值分别存储到各相应内存表格；各性能指标值用于指示客户端进行性能展示。

再一方面，还提供一种通信设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述性能监测方法的步骤。

再一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述性能监测方法的步骤。

上述性能监测方法、装置、通信设备及计算机存储介质，通过在近端机、远端机上对各需要监测的目标性能数据进行独立收集，并采用队列的方式分别进行KPI计算处理，然后将分别得到的各相应性能指标值保存到对应的内存表格中。客户端可以读取各内存表格中的性能指标值后，进行相应的性能展示。如此，采用队列的方式分别进行KPI计算处理，可以将数据收集和处理流程分离，减少计算处理前的等待时间，从而有效降低性能监测过程中性能数据量巨大时过高的CPU占用率，提高性能数据的计算与呈现速率，减少设备的时延，达到大幅提高性能监测效率的目的。

附图说明

图1为一个实施例中性能监测方法的一种应用环境示意图；

图2为一个实施例中性能监测方法的第一流程示意图；

图3为一个实施例中性能监测方法的第二流程示意图；

图4为一个实施例中性能监测方法的第三流程示意图；

图5为一个实施例中性能监测方法的第四流程示意图；

图6为一个实施例中性能监测方法的第五流程示意图；

图7为一个实施例中性能监测方法的第六流程示意图；

图8为一个实施例中性能监测方法的具体应用流程示意图；

图9为一个实施例中性能监测装置的模块结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体地实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

如图1所示的是在通信网络中近端机与远端机之间的链路示意图。其中虚线表示空口通信链路。该通信网络可以是普通移动通信网络，也可以是基于微波的多路数据通信网络。在通信网络中对设备(如前述的近端机和远端机)的性能进行监测，对于通信网络的网络性能的快速感知以及运维具有着重要的意义，不同的性能指标可以通过相应的不同性能数据进行监测。为便于说明，下面以基于微波的多路数据通信网络为例进行说明，则图1中的虚线表示微波传输链路。

针对传统性能监测方式中所存在的监测效率较低的问题，本申请提供的性能监测方法可以应用于如图1所示的应用环境中。在通信设备(如图1中的近端机或远端机)中，获取传输数据中的各目标性能数据；分别根据各目标性能数据的类型，将各目标性能数据放入对应类型的各性能队列；分别对各性能队列中的目标性能数据进行KPI计算处理，得到各目标性能数据对应的性能指标值；将各性能指标值分别存储到各相应内存表格；各性能指标值用于指示客户端进行性能展示。如此，将数据收集和处理流程分离，减少计算处理前的等待时间，从而有效降低性能监测过程中性能数据量巨大时过高的CPU占用率，提高性能数据的计算与呈现速率，减少设备的时延，达到大幅提高性能监测效率的目的。

请参阅图2，在一个实施例中，提供了一种性能监测方法，以应用于上述的通信设备为例，包括如下步骤S12和S14：

S12，获取传输数据中的各目标性能数据。

可以理解，传输数据是指通过通信设备在通信网络中传输的数据。目标性能数据是指事先确定所需监测的性能指标所对应的性能数据，所需要监测的性能指标可以根据整个通信***中，从数据进来到传输出去的每一个环节的运行过程、期间的数据传输与交换等需要考察的性能进行确定。各目标性能数据的获取可以是实时连续获取的，也可以是周期性获取的，还可以是定期收到指示后执行获取流程而获取的，具体可以根据实际应用的需要灵活选择。

具体的，通信设备也即近端机或者远端机，可以从经过的传输数据中获取各目标性能数据，例如但不限于按照预先配置的性能数据表中的目标性能数据名，从传输数据中读取所需的目标性能数据；或者按照预设的性能指示，从传输数据中读取目标性能数据；又或者是直接接收传输数据中已经标示目的地址(也即近端机或远端机的网络地址)的目标性能数据。前述从传输数据中获取所需的各目标性能数据的实现示例并非是全部示例，还可以有其他实现方式，只要能够实现各目标性能数据的获取均可。

S14，分别根据各目标性能数据的类型，将各目标性能数据放入对应类型的各性能队列。

可以理解，不同的性能数据的数据结构类型可以是不同的，因此，可以预先根据所需监测的各性能指标对应的各目标性能数据的数据结构类型，配置不同类型的性能队列。例如一种数据结构类型的目标性能数据，对应于一种类型的性能队列，如此，可以通过不同的线程来分别处理各性能队列中的目标性能数据，减少目标性能数据获取后到计算处理之间的等待时间，从而减少数据传输链路上的损耗。

具体的，获取各目标性能数据后，即可以按照各目标性能数据的数据结构类型，将各目标性能数据放入到各自相应的类型的性能队列中，以便后续的计算处理和结果存储，还可以防止目标性能数据丢失的情况发生。

S16，分别对各性能队列中的目标性能数据进行KPI计算处理，得到各目标性能数据对应的性能指标值。

可以理解，KPI计算也即是指关键性能指标(Key Performance Indicators,简称KPI)计算，是本领域中常用的性能数据计算处理手段，用于监测通信网络性能的好坏、评价网络质量以及评估网络服务的好坏等,以更好地提升服务质量。KPI计算中，不同的性能数据所对应的计算算法会有所不同，其中主要的计算算法有加减乘除四则运算，数据合并以及其他一些稍复杂一些的计算算法等。

性能指标值是指由目标性能数据经过KPI计算处理后得到的新的数据值，用于表征相应的网络性能。不同类型的目标性能数据，分别经过对应的KPI计算处理后，可以对应得到不同类型的性能指标值，用于指示不同类型的网络性能。目标性能数据的类型可以有int数据类型、Boolean数据类型和Uint数据类型等，可以根据实际应用场景来指定。

具体的，将各目标性能数据放入各自对应类型的性能队列后，也即实现不同的目标性能数据由不同的线程进行获取，从而可以互不影响。此后，对于不同性能队列中的目标性能数据，各自分别进行KPI计算处理，以得到各目标性能数据所对应的性能指标值。

S18，将各性能指标值分别存储到各相应内存表格；各性能指标值用于指示客户端进行性能展示。

可以理解，不同类型的性能数据可以分配对应的内存表格，例如每一种类型的性能数据分配一组内存表格，用于对应存储该类型的性能数据的性能指标值。各内存表格可以在性能监测开始前进行事先分配，也可以是在性能数据监测其间进行临时分配，如获取各目标性能数据后与进行KPI计算处理前临时分配，还可以通过其他分配方式来为不同类型的性能数据分配对应的内存表格，只要能够确保各性能指标值的存储需要即可。客户端是指对所需监测的性能指标进行可视化展示的终端或者是安装于终端的应用，例如基站的WEB端、网管设备安装的客户端或者其他终端的CLI端(command-line interface，命令行界面)。

具体的，得到各目标性能数据对应的性能指标值后，即可以将各性能指标值保存到相应的内存表格。如此，各内存表格中的性能指标值可以通过主动或者被动的方式传输到客户端进行可视化的性能展示，例如近端机或者远端机，将得到的各目标性能数据对应的性能指标值，从相应内存表格中实时或者定时地，输出到客户端上，以使客户端通过图文或者动态画面等形式进行可视化性能展示。又例如客户端在需要展示网络性能、近端机或者远端机的设备性能时，可以直接读取内存表格中的性能指标值，以便通过图文或者动态画面等形式进行可视化性能展示。

需要说明的是，上述的处理步骤是对于任一近端机或者远端机而言的，不同的远端机和近端机之间的性能数据的获取、处理与性能监测，可以相互独立。也即是说，各远端机之间的性能数据的获取、处理与性能监测是异步进行的，例如，不同远端机的性能数据的收集不会影响到其他远端机或近端机的性能数据收集的速率。

上述性能监测方法，通过在近端机、远端机上对各需要监测的目标性能数据进行独立收集，并采用队列的方式分别进行KPI计算处理，然后将分别得到的各相应性能指标值保存到对应的内存表格中。客户端可以读取各内存表格中的性能指标值后，进行相应的性能展示。如此，采用队列的方式分别进行KPI计算处理，可以将数据收集和处理流程分离，减少计算处理前的等待时间，从而有效降低性能监测过程中性能数据量巨大时过高的CPU占用率，提高性能数据的计算与呈现速率，减少设备的时延，达到大幅提高性能监测效率的目的。

请参阅图3，在一个实施例中，关于上述的步骤S12之前，还可以包括如下处理步骤S10：

S10，根据预配置的性能参数文件，在内存表中分别为各目标性能数据分配对应的内存表格并初始化；性能参数文件包括各目标性能数据的数据名、数据类型、ID号和KPI计算函数。

可以理解，在本实施例中，近端机和远端机均可以在获取各自的各目标性能数据前，根据预先配置的性能参数文件进行相应的初始化处理，以便对应于各类型所需监测的性能数据，形成各自相应的内存表格，用于后续的数据存储需要。近端机和远端机可以在接入通信网络上电时，进行一次前述的初始化处理，也可以在运行过程中的每一个性能监测周期开始前，进行一次前述的初始化处理，具体的初始化策略可以根据应用需要进行设定。

具体的，在开始目标性能数据的获取前，可以根据预配置的性能参数文件，为所需监测的各目标性能数据分配对应的内存表格并进行初始化：在内存表中，根据性能参数文件中的数据名形成相应的内存表格，将对应数据名的KPI计算函数(如上述的四则运算或其他算法)、数据类型及性能展示样式进行初始化，也即为每一内存表格指定对应的KPI计算函数、数据类型及性能展示样式，并为每一内存表格配置ID号作为标识。

通过上述的初始化处理，可以确保各目标性能数据对应的性能指标值的存储，无需通过数据库或者网管设备实现数据存取，减少性能数据对数据库的内存损耗。

请参阅图4，在一个实施例中，关于上述的步骤S12，具体可以包括如下处理步骤S122：

S122，根据需要收集的各性能数据，通过性能探针从传输数据中读取对应于各性能数据的各目标性能数据。

可以理解，在上述的初始化过程中，所需要收集的、用于性能监测的哪些性能数据已经确定，在从传输数据中读取对应于需要收集的各性能数据时，在本实施了中，可以采用探针技术进行收集。其中，性能探针也即设置在近端机和远端机内部的数据传输链路上的虚拟传感器，在确定需要收集的各性能数据后，通过性能探针即可从传输数据中匹配到对应的目标性能数据并读取出来。

通过上述的步骤S122，当性能探针从传输数据中匹配到对应于需要收集的任一性能数据的实时性能数据(也即在传输数据中传输的性能数据)时，即可以将该实时性能数据作为目标性能数据进行读出。如此，不同性能数据可以通过不同线程进行收集，使得各目标性能数据的收集处理也可实现异步收集处理，且数据读取效率更高。

请参阅图5，在一个实施例中，关于上述的步骤S12，具体还可以包括如下处理步骤S124：

S124，接收远端机通过微波空口传输过来的各目标性能数据。

可以理解，在本实施例中，近端机在进行目标性能数据收集的过程中，还会收集通过微波通信链路连接的某一远端机、部分远端机或者全部远端机的目标性能数据，以便在近端机上进行性能监测，从而在近端机对应的客户端上能够监测到近端机自身的网络性能外，还能监测到接入的远端机的网络性能。而远端机则负责各自监测各自的网络性能，而无需获取近端机或其他远端机的目标性能数据。传输给近端机的远端机的各目标性能数据，可以是远端机的部分目标性能数据，也可以是远端机实时收集到的全部目标性能数据，具体可以根据近端机所需监测的远端机的性能指标来确定。

具体的，近端机从传输数据中收集各目标性能数据时，还会通过微波空口接收来自远端机的各目标性能数据。再对收集到的所有目标性能数据进行性能队列入队处理，以及后续的其他各处理步骤后，即可得到近端机对应的各性能指标值，以及远端机的各性能指标值；如此，在近端机对应的客户端上能够监测到近端机自身的网络性能外，还能监测到接入的远端机的网络性能。而远端机上则可以通过对自身的各目标性能数据进行性能队列入队处理，以及后续的其他各处理步骤后，即可得到远端机对应的各性能指标值，以供远端机对应的客户端进行性能展示。

通过上述的处理步骤S124，在近端机和各远端机在进行异步的性能数据收集时，远端机实时收集到的各目标性能数据在供自身进行性能监测处理同时，还会通过微波空口传输到近端机上。近端机接收各远端机发送的各目标性能数据，即可实现在监测近端机自身的网络性能同时，监测各远端机的网络性能，性能数据基于微波传输，损耗少。近端机和远端机的网络性能监测实时性更强。

在一个实施例中，关于上述的步骤S18，具体可以包括如下处理步骤：

分别根据各性能指标值对应的ID号，将各性能指标值分别存储到相应ID号的各内存表格。

可以理解，在内存表格初始化过程中，不同类型的性能数据对应的不同内存表格以分配相应的ID号作为唯一标识。因此，近端机和远端机在对各目标性能数据进行KPI计算处理后，得到的各性能指标值，可以直接根据分配的ID号，存储到相应ID号的内存表格中。各性能指标值的存储速率高，无需占用数据库的内存，还能节省CPU的计算资源，可以更好地解决性能数据量较大时，导致耗设备内存的问题，减少设备时延。其中，此处所说的设备也即上述的近端机或者远端机。

请参阅图6，在一个实施例中，关于上述的步骤S18之后，还可以包括如下处理步骤S20：

S20，在当前监测周期结束时，根据各内存表格中的各性能指标值生成相应的历史性能文件；历史性能文件用于指示客户端进行历史性能展示。

可以理解，监测周期是指近端机和远端机在进行性能监测时的设定周期。监测周期可以通过网管设备、本地设备的WEB端或者CLI方式，根据监测需要进行配置，例监测周期的周期时间可以是统一的时间长度，也可以是多种不同的时间长度，例如15分钟、30分钟和60分钟等三种时长的监测周期。当前监测周期是指当前时间下正在进行的监测周期。历史性能文件为长期存储的性能文件，例如可以存储在Flash闪存中，可以长期存取使用。前述的各内存表格均属于临时表，不会对各性能指标值进行永久存储。

历史性能展示是指客户端读取历史性能文件后，根据读取的历史性能文件进行性能展示时，可以展示当前监测周期结束时间点以前的历史性能状态的变化，例如前述的当前监测周期内从历史性能，或者前述的当前监测周期以及历史其他监测周期的历史性能。不同的监测周期在时间上可以是连续的，也可以是不连续的，例如执行完当前监测周期后，等待一段时间后再开始下一个监测周期的性能监测，或者是执行完当前监测周期后，即停止性能监测，具体可以根据监测需要进行选择。

具体的，近端机和远端机分别进行性能监测时，是按照设定的监测周期来执行。在当前监测周期内，近端机和远端机从各自的传输数据中实时收集各目标性能数据，进行队列和KPI计算处理时，会实时获得对应的各性能指标值，并暂存到各相应的内存表格中。客户端可以从各相应的内存表格中读取各性能指标值，用于实时展示相应近端机和远端机的网络性能。在当前监测周期结束时，近端机和远端机会将当前监测周期内存储在各内存表格中的所有性能指标值读出，并生成对应的历史性能文件进行长期存储，实现一次性可以抓取到监测的全部性能数据。

如此，客户端在当前监测周期结束时，可以读取历史性能文件进行历史性能展示，从而可以展示出近端机和远端机在过去一段时间内的性能状况。通过上述近端机和远端机异步性能监测，采用队列的方式进行数据处理，以及前述的数据存储方式，也即根据目录树最优算法来对获得的性能指标值进行存储，有效解决了性能数据吞吐量较大时设备内存消耗巨大的问题，大大减少时延。同时，实时的性能监测与展示，以及周期性的历史性能监测，可以更加及时地监测网络性能的异常状况，提高客户端在网络性能异常时的告警与提示的及时性和准确性，利于提高维护效率。

请参阅图7和图8所示，在一个实施例中，关于上述的步骤S20之后，还可以包括如下处理步骤S22：

S22，将各内存表格中的各性能指标值清空，并返回执行上述的步骤S12。

具体的，在本实施例中，当前监测周期结束后，将会进入下一个监测周期的性能监测，如图8所示。近端机和远端机分别进行性能监测的过程中，在当前监测周期结束并生成相应的历史性能文件后，还会将各内存表格中的各性能指标值清空以便下一个监测周期的各目标性能数据对应的各性能指标值的存储。可以理解，各内存表格中分别记录着各项性能指标，各性能指标值分别对应存储至各项性能指标所在的内存表格；在清空的处理过程中，只需将各性能指标对应的当前已存入的性能指标值清空，清空值后的各性能指标所在的各内存表格即可用于存储下一个监测周期中获得的新的各性能指标值。

通过上述的步骤S22，可以在当前监测周期结束后，自动进入下一个监测周期的性能监测处理，能够提高近端机和远端机的性能监测的可靠性和实时性。

在一个实施例中，如图8所示，性能展示包括表格显示和/或实时曲线图显示。历史性能展示包括表格显示和/或历史曲线图显示。

可以理解，表格显示是指将各性能指标值以表格的形式进行显示，表格显示可以采用各内存表格中的各性能指标值，进行实时的性能显示；也可以采用历史性能文件中的历史性能指标值，进行历史性能显示。实时曲线图显示是指根据监测周期内的各性能指标值，按性能指标的类型生成各性能指标的性能曲线并显示，各性能指标的性能曲线可以随着当前监测周期的时间推移，而跟随实时获得的各新的性能指标值而演变。历史曲线图显示是指根据历史性能文件中的各性能指标值，按性能指标的类型生成各性能指标的性能曲线并显示，用于显示历史网络性能。不同性能指标对应的性能呈现方式可以在初始化过程中对应指定。

具体的，近端机和远端机在获得各性能指标值后，可以通过相应的客户端进行多样化的性能呈现。例如在实时进程性能监测的过程中，客户端可以读取各内存表格中的性能指标值，以表格显示的方式或实时曲线图显示的方式，实时显示当前的网络性能；或者是同时以表格显示的方式和实时曲线图显示的方式，实时显示当前的网络性能。

又例如，在一个监测周期结束后，客户端读取生成的历史性能文件，并根据历史性能文件通过表格显示的方式或历史曲线图显示的方式，显示历史一段时间内的网络性能的变化状况；或者是同时以表格显示的方式和历史曲线图显示的方式，实时显示当前的网络性能，还可以在进行实时的性能显示同时，显示当前监测周期以前的历史性能状况。客户端在进行性能展示时，还可以根据操作用户的行为特征(也即操作用户对显示方式的默认设置或偏好设置等)进行个性化的性能展示。例如客户端通过记录操作用户最近的一次选择的显示方式，不同显示方式的搭配等，在下一次操作用户登录客户端后，可以在客户端的显示页面中显示搭配的历史显示方式，从而无需操作用户另行选择，客户端即可快速根据内存表格中的性能指标值进行实时的性能展示，或者根据历史性能文件进行历史性能展示。

应该理解的是，虽然图2至图8的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2至图8中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

请参阅图9，在一个实施例中，还提供一种性能监测装置100，包括获取模块11、队列处理模块13、性能处理模块15和缓存处理模块17。获取模块11用于获取传输数据中的各目标性能数据。队列处理模块13用于分别根据各目标性能数据的类型，将各目标性能数据放入对应类型的各性能队列。性能处理模块15用于分别对各性能队列中的目标性能数据进行KPI计算处理，得到各目标性能数据对应的性能指标值。缓存处理模块17用于将各性能指标值分别存储到各相应内存表格；各性能指标值用于指示客户端进行性能展示。

上述性能监测装置100，通过各模块的协作，使得各需要监测的目标性能数据在近端机、远端机上对进行独立收集，并采用队列的方式分别进行KPI计算处理，然后将分别得到的各相应性能指标值保存到对应的内存表格中。客户端可以读取各内存表格中的性能指标值后，进行相应的性能展示。如此，采用队列的方式分别进行KPI计算处理，可以将数据收集和处理流程分离，减少计算处理前的等待时间，从而有效降低性能监测过程中性能数据量巨大时过高的CPU占用率，提高性能数据的计算与呈现速率，减少设备的时延，达到大幅提高性能监测效率的目的。

在一个实施例中，上述性能监测装置100还包括初始化模块。初始化模块用于根据预配置的性能参数文件，在内存表中分别为各目标性能数据分配对应的内存表格并初始化；性能参数文件包括各目标性能数据的数据名、数据类型、ID号和KPI计算函数。

在一个实施例中，缓存处理模块17具体可以用于分别根据各性能指标值对应的ID号，将各性能指标值分别存储到相应ID号的各内存表格。

在一个实施例中，获取模块11在实现性能数据获取时，具体可以用于根据需要收集的各性能数据，通过性能探针从传输数据中读取对应于各性能数据的各目标性能数据。

在一个实施例中，获取模块11在实现性能数据获取时，具体还可以用于接收远端机通过微波空口传输过来的各目标性能数据。

在一个实施例中，上述性能监测装置100还包括文件处理模块。文件处理模块用于在当前监测周期结束时，根据各内存表格中的各性能指标值生成相应的历史性能文件；历史性能文件用于指示客户端进行历史性能展示。

在一个实施例中，上述性能监测装置100还包括周期处理模块。周期处理模块用于将各内存表格中的各性能指标值清空，并返回执行获取传输数据中的各目标性能数据的步骤。

关于性能监测装置100的具体限定可以参见上文中对于性能监测方法的相应限定，在此不再赘述。上述性能监测装置100中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于通信设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于通信设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。此处的通信设备例如上述的近端机或远端机，还可以是基于微波的多路数据通信网络中其他需要进行性能监测的网元设备。

在一个实施例中，还提供一种通信设备，例如上述的近端机或远端机。该通信设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取传输数据中的各目标性能数据；分别根据各目标性能数据的类型，将各目标性能数据放入对应类型的各性能队列；分别对各性能队列中的目标性能数据进行KPI计算处理，得到各目标性能数据对应的性能指标值；将各性能指标值分别存储到各相应内存表格；各性能指标值用于指示客户端进行性能展示。

本领域技术人员可以理解，本实施例中的通信设备除上述的存储器和处理器外，还可以包括其他的组成部分，具体可以根据实际应用通信设备的结构组成及其功能确定，本说明书中不再一一展开说明。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还可以实现上述性能监测方法各实施例中的增加的步骤或者子步骤。

在一个实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取传输数据中的各目标性能数据；分别根据各目标性能数据的类型，将各目标性能数据放入对应类型的各性能队列；分别对各性能队列中的目标性能数据进行KPI计算处理，得到各目标性能数据对应的性能指标值；将各性能指标值分别存储到各相应内存表格；各性能指标值用于指示客户端进行性能展示。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，还可以实现上述性能监测方法各实施例中的增加的步骤或者子步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种性能监测方法，其特征在于，包括：

获取传输数据中的各目标性能数据；

分别根据各所述目标性能数据的类型，将各所述目标性能数据放入对应类型的各性能队列；

分别对各所述性能队列中的所述目标性能数据进行KPI计算处理，得到各所述目标性能数据对应的性能指标值；

将各所述性能指标值分别存储到各相应内存表格；各所述性能指标值用于指示客户端进行性能展示。

2.根据权利要求1所述的性能监测方法，其特征在于，获取传输数据中的各目标性能数据的步骤，包括：

根据需要收集的各性能数据，通过性能探针从所述传输数据中读取对应于各所述性能数据的各所述目标性能数据。

3.根据权利要求2所述的性能监测方法，其特征在于，获取传输数据中的各目标性能数据的步骤，还包括：

接收远端机通过微波空口传输过来的各所述目标性能数据。

4.根据权利要求1或2所述的性能监测方法，其特征在于，将各所述性能指标值分别存储到各相应内存表格的步骤后，还包括：

在当前监测周期结束时，根据各所述内存表格中的各所述性能指标值生成相应的历史性能文件；所述历史性能文件用于指示所述客户端进行历史性能展示。

5.根据权利要求4所述的性能监测方法，其特征在于，在当前监测周期结束时，根据各所述内存表格中的各所述性能指标值生成相应的历史性能文件的步骤后，还包括：

将各所述内存表格中的各所述性能指标值清空，并返回执行所述获取传输数据中的各目标性能数据的步骤。

6.根据权利要求1所述的性能监测方法，其特征在于，获取传输数据中的各目标性能数据的步骤前，还包括：

根据预配置的性能参数文件，在内存表中分别为各所述目标性能数据分配对应的内存表格并初始化；所述性能参数文件包括所述各所述目标性能数据的数据名、数据类型、ID号和KPI计算函数。

7.根据权利要求6所述的性能监测方法，其特征在于，将各所述性能指标值分别存储到各相应内存表格的步骤，包括：

分别根据各所述性能指标值对应的ID号，将各所述性能指标值分别存储到相应ID号的各所述内存表格。

8.根据权利要求4所述的性能监测方法，其特征在于，所述性能展示包括表格显示和/或实时曲线图显示；

所述历史性能展示包括表格显示和/或历史曲线图显示。

9.一种性能监测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取传输数据中的各目标性能数据；

队列处理模块，用于分别根据各所述目标性能数据的类型，将各所述目标性能数据放入对应类型的各性能队列；

性能处理模块，用于分别对各所述性能队列中的所述目标性能数据进行KPI计算处理，得到各所述目标性能数据对应的性能指标值；

缓存处理模块，用于将各所述性能指标值分别存储到各相应内存表格；各所述性能指标值用于指示客户端进行性能展示。

10.一种通信设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述性能监测方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述性能监测方法的步骤。