CN112506754A - 一种***性能监测方法及平台 - Google Patents

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CN112506754A CN202011465640.1A CN202011465640A CN112506754A CN 112506754 A CN112506754 A CN 112506754A CN 202011465640 A CN202011465640 A CN 202011465640A CN 112506754 A CN112506754 A CN 112506754A
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刘广辉
邢志坤
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赵树军
唐宝锋
刘杰
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赵路新
刘瑞麟
李振伟
连浩然
闫浩然
张宁
李如锋
张海涛
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Abstract

本发明实施例涉及计算机技术领域，公开了一种***性能监测方法及平台，该方法包括：启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，该实时性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标；对比实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值；当差异值超过预设阈值时，进行异常预警；通过性能采集线程能够自动对***性能进行监控，完成对***的全局性能监控和分析，以在异常时进行预警，提高运维效果。

Description

一种***性能监测方法及平台
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种***性能监测方法及平台。
背景技术
随着信息化进程的飞速发展，各行业业务的操作也越来越集中于信息***或信息平台，同时，互联网技术(Internet Technology，IT)运维难度也越来越大，IT运维也逐步实现从人工运维到计算机管理的转变，但是其中很多企业的IT运维管理还是处于“半自动化”的运维状态。
在实践中发现，IT运维涉及到数据采集与评估的相关工作人员、容量规划人员、技术专家及流程负责人等多种职责和部门，现有的“半自动化”运维管理还更多依靠运维人员，而运维人员很难从全局角度判断IT环境的健康程度，直接影响信息***或信息平台的运维效果。
发明内容
本发明实施例公开了一种***性能监测方法及平台，用于实现信息***或信息平台的全局性能监测和分析，提高运维效果。
本发明实施例第一方面公开了一种***性能监测方法，可包括：
启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，所述实时性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标；
对比所述实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值；
当所述差异值超过预设阈值时，进行异常预警。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述方法还包括：
获取通过所述目标性能采集线程采集到的指定监控时间内的所述被监控模块的性能指标样本，所述性能指标样本包括所述***的基础性能指标样本和/或进程性能指标样本；
利用变分编码器(Variational Auto-encoder，VAE)算法对所述性能指标样本进行训练，以获得若干个周期及将每个所述周期与对应的参考性能指标关联存储。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，包括：
启动第一性能采集线程作为所述目标采集线程，采集所述被监控模块下的所述***的基础性能指标，所述***的基础性能指标至少包括所述***的中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)使用率、硬盘占用率及流量；
和/或，针对所述被监控模块的已启动进程启动所述第二性能采集线程作为所述目标采集线程，采集所述进程的进程性能指标；
根据所述基础性能指标和/或所述进程性能指标，获得所述被监控模块的实时性能指标。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，所述方法还包括：
按照预设存储格式对所述实时性能指标进行格式化处理，以获得待存储性能指标，以及保存所述待存储性能指标，所述预设存储格式为：性能指标名+网络协议(InternetProtocol，IP)地址+性能指标值+设备名称+标签tag。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，所述方法还包括：
在用户使用页面上关联显示所述实时性能指标与对应模块。
本发明实施例第二方面公开了一种***性能监测平台，可包括：
采集模块，用于启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，所述实时性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标；
对比模块，用于对比所述实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值；
预警模块，用于当所述差异值超过预设阈值时，进行异常预警。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述平台还包括：
所述获取模块，用于获取通过所述目标性能采集线程采集到的指定监控时间内的所述被监控模块的性能指标样本，所述性能指标样本包括所述***的基础性能指标样本和/或进程性能指标样本；
训练模块，用于利用变分编码器VAE算法对所述性能指标样本进行训练，以获得若干个周期及将每个所述周期与对应的参考性能指标关联存储。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述采集模块，具体用于启动第一性能采集线程作为所述目标采集线程，采集所述被监控模块下的所述***的基础性能指标，所述***的基础性能指标至少包括所述***的CPU使用率、硬盘占用率及流量；以及，和/或，针对所述被监控模块的已启动进程启动所述第二性能采集线程作为所述目标采集线程，采集所述进程的进程性能指标；以及，根据所述基础性能指标和/或所述进程性能指标，获得所述被监控模块的实时性能指标。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述平台还包括：
保存模块，用于所述采集模块启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，按照预设存储格式对所述实时性能指标进行格式化处理，以获得待存储性能指标，以及保存所述待存储性能指标，所述预设存储格式为：性能指标名+网络协议IP地址+性能指标值+设备名称+标签tag。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述平台还包括：显示模块，用于所述采集模块启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，在用户使用页面上关联显示所述实时性能指标与对应模块。
本发明实施例第三方面公开了一种电子设备，可包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的一种***性能监测方法。
本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的一种***性能监测方法。
本发明实施例第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
本发明实施例第六方面公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
在本发明实施例中，通过目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，其中，实施性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标，然后对比所采集的实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值，在差异值超过预设阈值时，进行异常预警；可见，本发明实施例通过性能采集线程能够自动对***性能进行监控，完成对***的全局性能监控和分析，以在异常时进行预警，提高运维效果。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一公开的***性能监测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二公开的***性能监测方法的流程示意图；
图3为本发明实施例一公开的***性能监测平台的结构示意图；
图4为本发明实施例二公开的***性能监测平台的结构示意图；
图5为本发明实施例公开的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”及“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明实施例公开了一种***性能监测方法及平台，用于完成对信息***或信息平台的全局性能监控和分析，以在异常时进行预警，提高运维效果。
实施例一
请参阅图1，图1为本发明实施例一公开的***性能监测方法的流程示意图；如图1所示，该***性能监测方法可包括：
101、启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，该实时性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标。
其中，***的基础性能指标可以包括CPU使用率、硬盘占用率及流量等；进程性能指标可以包括进程的CPU使用率、磁盘I/O速率等。可以理解的，进程的CPU使用率可以在很大程度上反应该进程的运行情况，因此，可以将进程的CPU使用率作为监控进程运行情况的性能指标。
其中，性能采集线程是指用于采集性能指标所启动的线程，本发明中提及到的任意用于采集性能指标的性能采集线程都可以作为目标性能采集线程，如后续提到的第一性能采集线程和第二性能采集线程，有关第一性能采集线程和第二性能采集线程的更多说明将在后面实施例进行详细介绍。
在本发明实施例中，被监控模块具体可以是某一信息***的某一模块，某一信息***的某一模块可包含若干设备，通过对某一信息***进行模块化划分，然后通过本发明实现对该某一信息***提供了中心化的模块化管理，提高运维效果。例如，某一信息***可以是电力信息***、核电信息***或电网信息***等。举例来说，若某一信息***为电力信息***，某一模块为电力信息***中的若干设备，通过对电力信息***进行模块化划分，实现对电力信息***模块化管理，利用本发明对电力信息***实现性能全局监控和分析，以提高运维效果。
可选的，上述目标性能采集线程在启动之后，可以间隔一定时间采集一次实时性能指标，例如，间隔一分钟采集一次。采集之后的实时性能指标直接加入发送队列。
作为一种可选的实施方式，上述在启动性能采集线程采集***的实时性能指标之后，还可以执行以下步骤：
按照预设存储格式对采集的实时性能指标进行格式化处理，以获得待存储性能指标，以及保存该待存储性能指标，该预设存储格式为：性能指标名+网络协议IP地址+性能指标值+设备名称+标签tag。
其中，预设存储格式为：性能指标名+IP地址+性能指标值+设备名称+标签tag，其中，性能指标名为性能指标的名称，例如，性能指标名为CPU使用率；设备名称就是被监控模块涉及的设备的名称；性能指标值为性能指标的具体参数，例如60％，即CPU的使用率为60％；标签tag一般用来指示在一个性能指标拥有多份不同数据时进行区分使用的，例如，硬盘占用率有多个硬盘区分时标签tag的值不为空，在其它情况下标签tag为空。
通过上述实施方式，能够实现统一格式的性能指标存储，便于管理。
作为一种可选的实施方式，在启动性能采集线程采集***的实时性能指标之后，还可以执行以下步骤：
在用户使用页面上关联显示实时性能指标与对应模块。
其中，采集到的实时性能指标可以在用户使用页面上分模块进行显示，以便用户可以按照模块进行查看，便于查看、监控和分析。
进一步可选的，实时性能指标还可以按照模块以图形化展示方式进行显示，并且提供单机服务性能或者由所有数据叠加产生的整体服务性能的查看方式供用户查看。
在另一种可选的实施方式中，在启动性能采集线程采集***的实时性能指标之后，还可以执行以下步骤：
在用户使用页面上关联显示待存储性能指标。
可以理解，待存储性能指标更加直观，将待存储性能指标直接显示给用户，能够方便用户更加直观了解被监控模块的运行情况。
102、对比实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值。
其中，被监控模块在运行过程中，一些状态会重复出现，出现的时间可以看成一个周期，并且存在不同状态下的周期，因此，在本发明实施例中通过预先对每个周期下***性能指标的学习，获得可供参考的参考性能指标，通过对比后以检测是否存在异常。
103、当差异值超过预设阈值时，进行异常预警。
其中，可以通过对比同周期下的实时性能指标和参考性能指标的差异值，判断差异值是否超过预设阈值的方式，来监控是否出现异常(***异常或进程异常等)。举例来说，针对进程的CPU使用率，预设阈值可以设置为10％，那么，在进程的CPU使用率为80％时，而同周期的参考性能指标为65％，那么差异值为15％，超过预设阈值10％，说明进程运行状态波动较大，进程很大可能出现异常，在差异值不超过10％时，进程可能未出现异常。当然，预设阈值还可以设置为其它数值，具体根据实际情况进行设置以提高进程是否异常的判断精度。
可选的，异常预警可以是现场警报，和/或，通知管理人员或用户等。
进一步可选的，针对异常预警还可以设置告警屏蔽规则，例如，告警屏蔽规则可以为：在确定出异常后指定时间内只进行现场警报，不通知管理人员或用户，避免维护时对管理人员或用户造成骚扰；在超过指定时间后若异常还存在，则通知管理人员或者用户，如将异常预警信息发送到管理人员或者用户的通信设备上，如手机等，以确保能够及时解决异常，提高运维效率和效果。
在本发明实施例中，通过目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，其中，实施性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标，然后对比所采集的实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值，在差异值超过预设阈值时，进行异常预警；可见，本发明实施例通过性能采集线程能够自动对***性能进行监控，完成对***的全局性能监控和分析，以在异常时进行预警，提高运维效果。
实施例二
请参阅图2，图2为本发明实施例二公开的***性能监测方法的流程示意图；如图2所示，该***性能监测方法可包括：
201、启动第一性能采集线程作为目标采集线程，采集被监控模块下的***的基础性能指标，该***的基础性能指标至少包括***的CPU使用率、硬盘占用率及流量。
其中，可以启动第一性能采集线程以专门采集***的基础性能指标，包括***的CPU使用率、硬盘占用率及流量。
可选的，上述第一性能采集线程在启动之后，可以间隔一定时间采集一次***的基础性能指标，例如，间隔一分钟采集一次。采集之后的基础性能指标直接加入发送队列。其中，第一性能采集线程在***的软件或者硬件实体运行时(agent)保持开启状态，即一直处于工作状态，不会停止。
作为一种可选的实施方式，上述在启动第一性能采集线程作为目标采集线程，采集被监控模块下的***的基础性能指标之后，还可以执行以下步骤：
按照上述预设存储格式对采集的***的基础性能指标进行格式化处理，将格式化处理后的***的基础性能指标作为待存储性能指标进行保存。
通过上述实施方式，能够实现统一格式的性能指标存储，便于管理。
202、针对被监控模块的已启动进程启动第二性能采集线程作为目标采集线程，采集进程的进程性能指标。
进程性能指标包括进程的CPU使用率、磁盘I/O速率等。
其中，可以针对每一个进程启动一个第二性能采集线程，也就是存在多个第二性能采集线程，第一性能采集线程和第二性能采集线程可以同时执行采集。
结合步骤201和步骤202可知，目标性能采集线程可以是第一性能采集线程、或者第一性能采集线程和第二性能采集线程。可以理解，任何情况下都需要采集***的基础性能指标，因此，目标性能采集线程可以只是第一性能采集线程；而在启动进程后，还需要启动第二性能采集线程，因此，此时的目标性能采集线程包括第一性能采集线程和第二性能采集线程。
可选的，上述第二性能采集线程在启动之后，可以间隔一定时间采集一次进程的进程性能指标，例如，间隔一分钟采集一次。采集之后的进程性能指标直接加入发送队列。其中，第二性能采集线程在进程处于开启状态时，保持开启状态；在进程停止时，停止采集。
作为一种可选的实施方式，上述在针对被监控模块的已启动进程启动第二性能采集线程作为目标采集线程，采集进程的进程性能指标之后，还可以执行以下步骤：
按照上述预设存储格式对采集的进程性能指标进行格式化处理，将格式化处理后的进程性能指标作为待存储性能指标进行保存。
通过上述实施方式，能够实现统一格式的性能指标存储，便于管理。
203、根据基础性能指标和/或进程性能指标，获得被监控模块的实时性能指标。
其中，获得实时性能指标后，可以在用户使用页面上关联显示实时性能指标与对应模块。通过将采集到的实时性能指标可以在用户使用页面上分模块进行显示，以便用户可以按照模块进行查看，便于查看、监控和分析。
进一步可选的，实时性能指标还可以按照模块以图形化展示方式进行显示，并且提供单机服务性能或者由所有数据叠加产生的整体服务性能的查看方式供用户查看。
204、对比实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值。
作为一种可选的实施方式，本发明实施例还可以执行以下步骤：
获取通过目标性能采集线程采集到的指定监控时间内的被监控模块的性能指标样本，该性能指标样本包括***的基础性能指标样本和/或进程性能指标样本；
利用VAE算法对性能指标样本进行训练，以获得若干个周期及将每个所述周期与对应的参考性能指标关联存储。
其中，可以获取指定监控时间内的被监控模块的历史性能指标作为性能指标样本，例如获取连续一年的历史性能指标作为性能指标样本；然后利用VAE算法对这些性能指标样本进行训练，提取出时间趋势，即提取出不同运行状态对应的周期，从而得到若干个不同运行状态对应的周期，一个运行状态对应一个周期；以及，将每个周期和对应的参考性能指标关联存储以用作后续分析使用，例如异常分析。
205、当差异值超过预设阈值时，进行异常预警。
相应的，当差异值不超过预设阈值时，不作任何处理。
在本发明实施例中，通过第一性能采集线程采集被监控模块的***的基础性能指标，第二性能采集线程采集进程性能指标，结合***的基础性能指标和进程性能指标获得实时性能指标，然后对比所采集的实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值，在差异值超过预设阈值时，进行异常预警；可见，本发明实施例通过性能采集线程能够自动对***性能进行监控，完成对***的全局性能监控和分析，以在异常时进行预警，提高运维效果。
实施例三
请参阅图3，图3为本发明实施例一公开的***性能监测平台的结构示意图；如图3所示，该***性能监测平台可包括：
采集模块310，用于启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，该实时性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标；
对比模块320，用于对比上述实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值；
预警模块330，用于当上述差异值超过预设阈值时，进行异常预警。
通过实施上述平台，通过目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，其中，实施性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标，然后对比所采集的实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值，在差异值超过预设阈值时，进行异常预警；可见，本发明实施例通过性能采集线程能够自动对***性能进行监控，完成对***的全局性能监控和分析，以在异常时进行预警，提高运维效果。
作为一种可选的实施方式，上述采集模块310，具体用于启动第一性能采集线程作为该目标采集线程，采集被监控模块下的***的基础性能指标，该***的基础性能指标至少包括***的CPU使用率、硬盘占用率及流量；以及，和/或，针对被监控模块的已启动进程启动第二性能采集线程作为该目标采集线程，采集进程的进程性能指标；以及，根据基础性能指标和/或进程性能指标，获得该被监控模块的实时性能指标。
实施例四
请参阅图4，图4为本发明实施例二公开的***性能监测平台的结构示意图；如图4所示，该***性能监测平台是在图3基础上进行优化得到的，图4所示的***性能监测平台还进一步包括：
获取模块410，用于获取通过目标性能采集线程采集到的指定监控时间内的被监控模块的性能指标样本，该性能指标样本包括***的基础性能指标样本和/或进程性能指标样本；
训练模块420，用于利用变分编码器VAE算法对性能指标样本进行训练，以获得若干个周期及将每个周期与对应的参考性能指标关联存储。
其中，可以获取指定监控时间内的被监控模块的历史性能指标作为性能指标样本，例如获取连续一年的历史性能指标作为性能指标样本；然后利用VAE算法对这些性能指标样本进行训练，提取出时间趋势，即提取出不同运行状态对应的周期，从而得到若干个不同运行状态对应的周期，一个运行状态对应一个周期；以及，将每个周期和对应的参考性能指标关联存储以用作后续分析使用，例如异常分析。
保存模块430，用于上述采集模块310启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，按照预设存储格式对实时性能指标进行格式化处理，以获得待存储性能指标，以及保存待存储性能指标，该预设存储格式为：性能指标名+网络协议IP地址+性能指标值+设备名称+标签tag。
其中，预设存储格式为：性能指标名+IP地址+性能指标值+设备名称+标签tag，其中，性能指标名为性能指标的名称，例如，性能指标名为CPU使用率；设备名称就是被监控模块涉及的设备的名称；性能指标值为性能指标的具体参数，例如60％，即CPU的使用率为60％；标签tag一般用来指示在一个性能指标拥有多份不同数据时进行区分使用的，例如，硬盘占用率有多个硬盘区分时标签tag的值不为空，在其它情况下标签tag为空。
通过上述保存模块430实现统一格式的性能指标存储，便于管理。
显示模块440，用于上述采集模块310启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，在用户使用页面上关联显示实时性能指标与对应模块。
其中，采集到的实时性能指标可以在用户使用页面上分模块进行显示，以便用户可以按照模块进行查看，便于查看、监控和分析。
实施例五
请参阅图5，图5为本发明实施例公开的电子设备的结构示意图；图5所示的电子设备可包括：至少一个处理器510，例如CPU，通信总线530用于实现这些组件之间的通信连接。存储器520可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器520可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器510的存储装置。其中，处理器510可以结合图3至图4所描述的平台，存储器510中存储一组程序代码，且处理器510调用存储器520中存储的程序代码，用于执行以下操作：
启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，实时性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标；
对比实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值；
当差异值超过预设阈值时，进行异常预警。
作为一种可选的实施方式，上述处理器510还用于执行以下步骤：
获取通过目标性能采集线程采集到的指定监控时间内的被监控模块的性能指标样本，性能指标样本包括***的基础性能指标样本和/或进程性能指标样本；
利用变分编码器VAE算法对性能指标样本进行训练，以获得若干个周期及将每个周期与对应的参考性能指标关联存储。
作为一种可选的实施方式，上述处理器510还用于执行以下步骤：
启动第一性能采集线程作为目标采集线程，采集被监控模块下的***的基础性能指标，***的基础性能指标至少包括***的CPU使用率、硬盘占用率及流量；
和/或，针对被监控模块的已启动进程启动第二性能采集线程作为目标采集线程，采集进程的进程性能指标；
根据基础性能指标和进程性能指标，获得被监控模块的实时性能指标。
作为一种可选的实施方式，上述处理器510还用于执行以下步骤：
按照预设存储格式对实时性能指标进行格式化处理，以获得待存储性能指标，以及保存待存储性能指标，预设存储格式为：性能指标名+网络协议IP地址+性能指标值+设备名称+标签tag。
作为一种可选的实施方式，上述处理器510还用于执行以下步骤：
在用户使用页面上关联显示实时性能指标与对应模块。
本发明实施例还公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行图1至图2公开的一种***性能监测方法。
本发明实施例还公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行图1至图2公开的任意一种方法的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行图1至图2公开的任意一种方法的部分或全部步骤。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上对本发明实施例公开的一种***性能监测方法及平台进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种***性能监测方法，其特征在于，包括：
启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，所述实时性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标；
对比所述实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值；
当所述差异值超过预设阈值时，进行异常预警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取通过所述目标性能采集线程采集到的指定监控时间内的所述被监控模块的性能指标样本，所述性能指标样本包括所述***的基础性能指标样本和/或进程性能指标样本；
利用变分编码器VAE算法对所述性能指标样本进行训练，以获得若干个周期及将每个所述周期与对应的参考性能指标关联存储。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，包括：
启动第一性能采集线程作为所述目标采集线程，采集所述被监控模块下的所述***的基础性能指标，所述***的基础性能指标至少包括所述***的CPU使用率、硬盘占用率及流量；
和/或，针对所述被监控模块的已启动进程启动所述第二性能采集线程作为所述目标采集线程，采集所述进程的进程性能指标；
根据所述基础性能指标和/或所述进程性能指标，获得所述被监控模块的实时性能指标。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，所述方法还包括：
按照预设存储格式对所述实时性能指标进行格式化处理，以获得待存储性能指标，以及保存所述待存储性能指标，所述预设存储格式为：性能指标名+网络协议IP地址+性能指标值+设备名称+标签tag。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，所述方法还包括：
在用户使用页面上关联显示所述实时性能指标与对应模块。
6.一种***性能监测平台，其特征在于，包括：
采集模块，用于启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标，所述实时性能指标包括***的基础性能指标和/或进程性能指标；
对比模块，用于对比所述实时性能指标与同周期的参考性能指标的差异值；
预警模块，用于当所述差异值超过预设阈值时，进行异常预警。
7.根据权利要求6所述的平台，其特征在于，所述平台还包括：
所述获取模块，用于获取通过所述目标性能采集线程采集到的指定监控时间内的所述被监控模块的性能指标样本，所述性能指标样本包括所述***的基础性能指标样本和/或进程性能指标样本；
训练模块，用于利用变分编码器VAE算法对所述性能指标样本进行训练，以获得若干个周期及将每个所述周期与对应的参考性能指标关联存储。
8.根据权利要求6或7所述的平台，其特征在于：
所述采集模块，具体用于启动第一性能采集线程作为所述目标采集线程，采集所述被监控模块下的所述***的基础性能指标，所述***的基础性能指标至少包括所述***的CPU使用率、硬盘占用率及流量；以及，和/或，针对所述被监控模块的已启动进程启动所述第二性能采集线程作为所述目标采集线程，采集所述进程的进程性能指标；以及，根据所述基础性能指标和/或所述进程性能指标，获得所述被监控模块的实时性能指标。
9.根据权利要求1所述的平台，其特征在于，所述平台还包括：
保存模块，用于所述采集模块启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，按照预设存储格式对所述实时性能指标进行格式化处理，以获得待存储性能指标，以及保存所述待存储性能指标，所述预设存储格式为：性能指标名+网络协议IP地址+性能指标值+设备名称+标签tag。
10.根据权利要求9所述的平台，其特征在于，所述平台还包括：
显示模块，用于所述采集模块启动目标性能采集线程采集被监控模块的实时性能指标之后，在用户使用页面上关联显示所述实时性能指标与对应模块。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113153262A (zh) * 2021-04-09 2021-07-23 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 一种基于电缆热特性的海上油田可接入容量评估方法
CN113656292A (zh) * 2021-08-04 2021-11-16 航天中认软件测评科技（北京）有限责任公司 一种多维度跨时空基础软件性能瓶颈检测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101964997A (zh) * 2009-07-21 2011-02-02 ***通信集团黑龙江有限公司 网络性能预警方法及装置
JP2018192958A (ja) * 2017-05-18 2018-12-06 株式会社デンソーテン 運転支援装置および運転支援方法
CN110162444A (zh) * 2019-05-14 2019-08-23 海南电网有限责任公司信息通信分公司 一种***性能监测方法及平台
CN110287078A (zh) * 2019-04-12 2019-09-27 上海新炬网络技术有限公司 基于zabbix性能基线的异常检测和告警方法
CN110851322A (zh) * 2019-10-11 2020-02-28 平安科技（深圳）有限公司 硬件设备异常监控方法、服务器及计算机可读存储介质
CN111626472A (zh) * 2020-04-17 2020-09-04 国网甘肃省电力公司信息通信公司 一种基于深度混合云模型的场景趋势判断指标计算***及方法
CN111708739A (zh) * 2020-05-21 2020-09-25 北京奇艺世纪科技有限公司 时序数据的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101964997A (zh) * 2009-07-21 2011-02-02 ***通信集团黑龙江有限公司 网络性能预警方法及装置
JP2018192958A (ja) * 2017-05-18 2018-12-06 株式会社デンソーテン 運転支援装置および運転支援方法
CN110287078A (zh) * 2019-04-12 2019-09-27 上海新炬网络技术有限公司 基于zabbix性能基线的异常检测和告警方法
CN110162444A (zh) * 2019-05-14 2019-08-23 海南电网有限责任公司信息通信分公司 一种***性能监测方法及平台
CN110851322A (zh) * 2019-10-11 2020-02-28 平安科技（深圳）有限公司 硬件设备异常监控方法、服务器及计算机可读存储介质
CN111626472A (zh) * 2020-04-17 2020-09-04 国网甘肃省电力公司信息通信公司 一种基于深度混合云模型的场景趋势判断指标计算***及方法
CN111708739A (zh) * 2020-05-21 2020-09-25 北京奇艺世纪科技有限公司 时序数据的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周悦;谭本东;李淼;杨旋;周强明;张振兴;谭敏;杨军;: "基于深度学习的电力***暂态稳定评估方法" *
支恩玮;闫飞;任密蜂;阎高伟;: "基于迁移变分自编码器-标签映射的湿式球磨机负荷参数软测量" *
曹靖城等: "基于预警自适应技术的监控***设计", 《计算机与网络》 *
***;陈启凡;: "基于代价敏感堆叠变分自动编码器的暂态稳定评估方法" *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113153262A (zh) * 2021-04-09 2021-07-23 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 一种基于电缆热特性的海上油田可接入容量评估方法
CN113656292A (zh) * 2021-08-04 2021-11-16 航天中认软件测评科技（北京）有限责任公司 一种多维度跨时空基础软件性能瓶颈检测方法

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