CN112799903A - 一种业务***健康状态的评估方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种业务***健康状态的评估方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一种具体实施方式包括：接收业务***的待写入日志文件的业务数据；在将所述业务数据写入日志文件之前，或在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间；根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。该实施方式能够直接从业务数据提取结构化的异常数据，避免了等待将业务数据写入磁盘上日志文件的时间；同时由于从业务数据中提取的数据本身为结构化的异常数据，避免了将日志文件中的数据转为结构化数据的处理过程，保证了异常数据的完整性。

Description

一种业务***健康状态的评估方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种业务***健康状态的评估方法和装置。
背景技术
业务***在运行过程中极有可能会出现引用数据不存在、计算公式错误、代码书写错误等多种重异常，此时，则需要对出现的异常进行分析和处理，包括：打印日志并根据日志文件对异常进行分析和处理、发送异常警报等。其中，基于日志文件的异常分析需要经过下述多个步骤：通过日志服务将***的业务数据写入磁盘上的日志文件中；定时(如每天)从磁盘中拉取日志文件；对日志文件进行结构化处理，进而提取想要分析的原始信息；对格式化之后的数据进行数据清理，剔除无效的干扰数据，对清洗之后的数据使用大数据分析工具，进行分析；将异常分析结果直接展示为***健康状态。
在实现本发明过程中，发明人发现现有的技术中至少存在如下问题：在进行日志打印时，日志写入磁盘文件速度很慢，尤其是在***发生问题需要写入大量异常日志时，会导致***运行缓慢；仅定时拉取日志文件进行异常分析，无法实时监控异常，导致异常警报延迟；需要将结构化的日志文件转换为结构化的数据，容易在结构化数据时出现错误或遗漏，数据准确性低；无法从***用户角度体现***健康状态。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种业务***健康状态的评估方法和装置，能够直接从业务数据中提取结构化的异常数据，避免了等待将业务数据写入磁盘上日志文件的时间；同时由于从业务数据中提取的数据本身为结构化的异常数据，避免了将日志文件中的数据转为结构化数据的处理过程，保证了异常数据的完整性。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面，提供了一种业务***健康状态的评估方法，包括：
接收业务***的待写入日志文件的业务数据；
在将所述业务数据写入日志文件之前，或在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间；
根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。
可选地，使用消息队列存储所述结构化的异常数据。
可选地，根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态，包括：
根据所述异常的种类、所述异常出现的时间，统计第一阈值时间段内每一种所述异常的出现次数；
根据每一种所述异常的出现次数、每一种所述异常对应的预设权重，计算第一阈值时间段内所述业务***的健康状态。
可选地，在第二阈值时间段可划分为至少两个所述第一阈值时间段的情况下：
根据每一个所述第一阈值时间段内使用所述业务***的活跃用户数量，确定每一个所述第一阈值时间段对应的权重；
根据每一个所述第一阈值时间段内所述业务***的健康状态、每一个所述第一阈值时间段对应的权重，计算所述第二时间段内所述业务***的健康状况。
为实现上述目的，根据本发明的第二方面，提供了一种业务***健康状态的评估装置，包括：业务数据接收模块、异常数据解析模块、业务***评估模块；其中，
所述业务数据接收模块，用于接收业务***的待写入日志文件的业务数据；
所述异常数据解析模块，用于在将所述业务数据写入日志文件之前，或在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间；
所述业务***评估模块，用于根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。
可选地，还包括：消息队列；
所述异常数据解析模块，用于使用所述消息队列存储所述结构化的异常数据。
可选地，所述根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态，包括：
根据所述异常的种类、所述异常出现的时间，统计第一阈值时间段内每一种所述异常的出现次数；
根据每一种所述异常的出现次数、每一种所述异常对应的预设权重，计算第一阈值时间段内所述业务***的健康状态。
可选地，在第二阈值时间段可划分为至少两个所述第一阈值时间段的情况下：
根据每一个所述第一阈值时间段内使用所述业务***的活跃用户数量，确定每一个所述第一阈值时间段对应的权重；
根据每一个所述第一阈值时间段内所述业务***的健康状态、每一个所述第一阈值时间段对应的权重，计算所述第二时间段内所述业务***的健康状况。
为实现上述目的，根据本发明的第三方面，提供了一种用于业务***健康状态的评估的服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的业务***健康状态的评估方法中任一所述方法。
为实现上述目的，根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的业务***健康状态的评估方法中任一所述方法。
上述发明中具有如下优点或有益效果：通过直接从业务***的待写入日志文件的业务数据中提取结构化的业务数据，避免了等待将业务数据写入磁盘上日志文件的时间；同时由于从业务数据中提取的数据本身为结构化的异常数据，避免了将日志文件中的数据转为结构化数据的处理过程，保证了异常数据的完整性；通过将结构化的数据存储至消息队列的方式，可实时监听业务***出现的异常数据，进而实现了对业务***的异常的实时监控；结合用户的活跃状况，评估业务***的健康状态，为用户提供了更加可靠、实用的业务***的健康状态。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的业务***健康状态的评估方法的主要流程的示意图；
图2是根据本发明实施例的另一业务***健康状态的评估方法的主要流程的示意图；
图3是根据本发明实施例的业务***健康状态的评估装置的主要模块的示意图；
图4是本发明实施例可以应用于其中的示例性***架构图；
图5是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本发明实施例的业务***健康状态的评估方法的主要流程的示意图；如图1所示，该业务***健康状态的评估方法具体可以包括的步骤如下：
步骤S101，接收业务***的待写入日志文件的业务数据。所述业务***的业务数据是指业务***的日志服务根据业务***的运行状态或者运行记录生成的待写入磁盘上日志文件的业务数据。与日志文件中的纯文本内容的非结构化数据不同，此时获取的业务数据是结构化的业务数据。计算机信息化***中的数据包括结构化数据和非结构化数据，其中，非结构化数据是指数据结构不规则或不完整、不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频、视频信息等；而结构化数据则是指可使用数据库二维逻辑表来表现的数据。
步骤S102，在将所述业务数据写入日志文件之前，或在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间。结构化的异常数据包括但不限于：异常的名称、异常的种类、异常出现的时间、异常的提示信息、异常的描述信息、异常所在机器的IP地址、出现异常的进程编号、异常对应的线程编号等。可以理解的是，直接从业务数据中解析出结构化的异常数据，避免了等待业务数据写入日志文件的时间，同时避免了从日志文件提取异常数据需要经历的数据结构化过程，避免了转换格式造成的异常数据的错误或者遗漏。
可以理解的是，在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据时，采用异步日志的方式将业务数据写入日志文件，也即是说，在发送打印日志命令或向磁盘中写入日志文件的命令后，无需等待日志文件写入完毕，即可继续执行其他处理操作，如从业务数据中解析出结构化的异常数据。而在将所述业务数据写入日志文件之前，从所述业务员数据中解析出结构化的异常数据，则既可以采用同步日志的方式写日志，也可以采用异步日志的方式写日志。
在一种可选的实施方式中，使用消息队列存储所述结构化的异常数据。在此基础上，可以通过实时监听消息队列中的异常数据，来实时监控业务***出现的异常，以便及时发送异常警报，同时得以对业务***的异常进行及时分析和处理。
步骤S103，根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。在使用消息队列存储结构化的异常数据的情况下，该结构化的异常数据是指从消息队列中监听到的结构化的异常数据。
在一种可选的实施方式中，根据所述异常的种类、所述异常出现的时间，统计第一阈值时间段内每一种所述异常的出现次数；根据每一种所述异常的出现次数、每一种所述异常对应的预设权重，计算第一阈值时间段内所述业务***的健康状态。
第一阈值时间段可以是根据实际需求设定的任一时间段，包括但不限于：1小时、0.5小时、3小时、6小时等，可以根据实际需要自行设定。具体地，以第一阈值时间段内出现的异常种类为Φn，对应的出现的次数为NΦn，异常种类为Φn对应的权重为例进行说明，则第一阈值时间段内业务***的健康状态HΦ可以根据下述公式计算得到：
HΦ＝100–(NΦ1*S1+NΦ2*S2+…+NΦn*Sn)······(1)
可以理解的是，不同种类异常出现时对业务***造成的影响或者对用户体验造成的影响不同，即导致的业务***的健康状态不同，因此，可以根据实际需要，确定异常种类对应的权重。
在一种可选的实施方式中，在第二阈值时间段可划分为至少两个所述第一阈值时间段的情况下：根据每一个所述第一阈值时间段内使用所述业务***的活跃用户数量，确定每一个所述第一阈值时间段对应的权重；根据每一个所述第一阈值时间段内所述业务***的健康状态、每一个所述第一阈值时间段对应的权重，计算所述第二时间段内所述业务***的健康状况。可以理解的是，不同时间段内使用业务***的用户数量，也即活跃用户数量不同，因此业务***在不同时间段内出现同样异常对用户体验造成的影响不同，因而可以结合用户活跃用户数量评估业务***的健康状态，为用户或者相关人员提供更可靠的业务***的健康评估状态。
第二阈值时间段是根据实际需要设定的任意时间段，包括但不限于：1小时、0.5小时、3小时、6小时、1天、3天、15天、一个月、一年等。具体地，以第二阈值时间段可以划分为n个第二阈值时间段，且第n个阈值时间段内使用业务***的活跃用户数量为Pn，第n个阈值时间段内业务***的健康状态为Hn，则第二阈值时间段内业务***的健康状态Dn可以由下述公式计算得到：
Figure BDA0002273669370000071
值得注意的是，第二阈值时间段内的业务***的健康状态也可以采用公式(1)进行计算。此外，在需要计算多个第二阈值时间段内的业务***的健康状态的情况下，如以第一阈值时间为1小时，第二阈值时间段分别为1天、30天时，则对应的业务***的健康状态均可以采用公式(1)计算得到；且第二阈值时间段分别为1天、30天内对应的业务***的健康状态可以采用公式(2)计算得到；除此之外，由于第二阈值时间段30天可以或分为30个第二阈值时间段1天，因此30天内对应的业务***的健康状态，可以由划分后每一天内业务***的健康状态、及该天内的活跃用户数量确定的权重计算得到。
基于上述实施例提供的业务***的健康状态的评估方法，通过直接从业务***的待写入日志文件的业务数据中提取结构化的业务数据，避免了等待将业务数据写入磁盘上日志文件的时间；同时由于从业务数据中提取的数据本身为结构化的异常数据，避免了将日志文件中的提取的异常数据转为结构化异常数据的处理过程，保证了异常数据的完整性；通过将结构化的数据存储至消息队列的方式，可实时监听业务***出现的异常数据，进而实现了对业务***的异常的实时监控；结合用户的活跃状况，评估业务***的健康状态，为用户提供了更加可靠、实用的业务***的健康状态。
参见图2，在上述实施例的基础上，提供了另一种业务***健康状态的评估方法，具体包括的步骤如下：
步骤S201，接收业务***的待写入日志文件的业务数据。
步骤S202，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间。
步骤S203，在从所述业务数据中解析出结构化的异常数据的同时，将所述业务数据写入日志文件。基于此，避免了从业务数据中解析出结构化的异常数据时等待将业务数据写入日志文件的时间，且避免了将非结构化的日志文件中的内容转换为结构化的异常数据。
步骤S204，根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。
参见图3，在上述实施例的基础上，提供了一种业务***健康状态的评估装置300，包括：业务数据接收模块301、异常数据解析模块302、业务***评估模块304；其中，
所述业务数据接收模块301，用于接收业务***的待写入日志文件的业务数据；
所述异常数据解析模块302，用于在将所述业务数据写入日志文件之前，或在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间；
所述业务***评估模块304，用于根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。
可选地，还包括：消息队列303；
所述异常数据解析模块302，用于使用所述消息队列存储所述结构化的异常数据。
可选地，所述根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态，包括：
根据所述异常的种类、所述异常出现的时间，统计第一阈值时间段内每一种所述异常的出现次数；
根据每一种所述异常的出现次数、每一种所述异常对应的预设权重，计算第一阈值时间段内所述业务***的健康状态。
可选地，在第二阈值时间段可划分为至少两个所述第一阈值时间段的情况下：
根据每一个所述第一阈值时间段内使用所述业务***的活跃用户数量，确定每一个所述第一阈值时间段对应的权重；
根据每一个所述第一阈值时间段内所述业务***的健康状态、每一个所述第一阈值时间段对应的权重，计算所述第二时间段内所述业务***的健康状况。
图4示出了可以应用本发明实施例的业务***健康状态的评估方法或业务***健康状态的评估装置的示例性***架构400。
如图4所示，***架构400可以包括终端设备401、402、403，网络404和服务器405。网络404用以在终端设备401、402、403和服务器405之间提供通信链路的介质。网络404可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备401、402、403通过网络404与服务器405交互，以接收或发送消息等。终端设备401、402、403上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备401、402、403可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器405可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备401、402、403所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如业务***的健康状态)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的业务***健康状态的评估方法一般由服务器405执行，相应地，业务***健康状态的评估装置一般设置于服务器405中。
应该理解，图4中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机***500的结构示意图。图5示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机***500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有***500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本发明的***中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括业务数据接收模块、异常数据解析模块、业务***评估模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，业务数据接收模块还可以被描述为“用于接收业务***的业务数据的模块”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：接收业务***的待写入日志文件的业务数据；在将所述业务数据写入日志文件之前，或在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间；根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。
根据本发明实施例的技术方案，通过直接从业务***的业务数据提取结构化的业务数据，避免了等待将业务数据写入磁盘上日志文件的时间；同时由于从业务数据中提取的数据本身为结构化的异常数据，避免了将日志文件中的数据转为结构化数据的处理过程，保证了异常数据的完整性；通过将结构化的数据存储至消息队列的方式，可实时监听业务***出现的异常数据，进而实现了对业务***的异常的实时监控；结合用户的活跃状况，评估业务***的健康状态，为用户提供了更加可靠、实用的业务***的健康状态。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种业务***健康状态的评估方法，其特征在于，包括：
接收业务***的待写入日志文件的业务数据；
在将所述业务数据写入日志文件之前，或在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间；
根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。
2.根据权利要求1所述的业务***健康状态的评估方法，其特征在于，
使用消息队列存储所述结构化的异常数据。
3.根据权利要求1所述的业务***健康状态的评估方法，其特征在于，根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态，包括：
根据所述异常的种类、所述异常出现的时间，统计第一阈值时间段内每一种所述异常的出现次数；
根据每一种所述异常的出现次数、每一种所述异常对应的预设权重，计算第一阈值时间段内所述业务***的健康状态。
4.根据权利要求3所述的业务***健康状态的评估方法，其特征在于，
在第二阈值时间段可划分为至少两个所述第一阈值时间段的情况下：
根据每一个所述第一阈值时间段内使用所述业务***的活跃用户数量，确定每一个所述第一阈值时间段对应的权重；
根据每一个所述第一阈值时间段内所述业务***的健康状态、每一个所述第一阈值时间段对应的权重，计算所述第二时间段内所述业务***的健康状况。
5.一种业务***健康状态的评估装置，其特征在于，包括：业务数据接收模块、异常数据解析模块、业务***评估模块；其中，
所述业务数据接收模块，用于接收业务***的待写入日志文件的业务数据；
所述异常数据解析模块，用于在将所述业务数据写入日志文件之前，或在将所述业务数据写入日志文件的同时，从所述业务数据中解析出结构化的异常数据，所述结构化的异常数据指示了异常的种类、异常出现的时间；
所述业务***评估模块，用于根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态。
6.根据权利要求5所述的业务***健康状态的评估装置，其特征在于，还包括：消息队列；
所述异常数据解析模块，用于使用所述消息队列存储所述结构化的异常数据。
7.根据权利要求5所述的业务***健康状态的评估装置，其特征在于，所述根据所述结构化的异常数据，评估所述业务***的健康状态，包括：
根据所述异常的种类、所述异常出现的时间，统计第一阈值时间段内每一种所述异常的出现次数；
根据每一种所述异常的出现次数、每一种所述异常对应的预设权重，计算第一阈值时间段内所述业务***的健康状态。
8.根据权利要求7所述的业务***健康状态的评估装置，其特征在于，
在第二阈值时间段可划分为至少两个所述第一阈值时间段的情况下：
根据每一个所述第一阈值时间段内使用所述业务***的活跃用户数量，确定每一个所述第一阈值时间段对应的权重；
根据每一个所述第一阈值时间段内所述业务***的健康状态、每一个所述第一阈值时间段对应的权重，计算所述第二时间段内所述业务***的健康状况。
9.一种用于业务***健康状态的评估的服务器，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113434473A (zh) * 2021-06-28 2021-09-24 上海浦东发展银行股份有限公司 一种分布式日志的处理方法、装置、介质及电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102208991A (zh) * 2010-03-29 2011-10-05 腾讯科技（深圳）有限公司 一种日志处理方法、设备和***
US20110264424A1 (en) * 2008-11-19 2011-10-27 Toshiharu Miwa Apparatus abnormality diagnosis method and system
US20160261482A1 (en) * 2015-03-04 2016-09-08 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Anomaly detection in industrial communications networks
CN107832196A (zh) * 2017-11-28 2018-03-23 广东金赋科技股份有限公司 一种用于实时日志异常内容的监测装置及监测方法
CN107992398A (zh) * 2017-12-22 2018-05-04 宜人恒业科技发展（北京）有限公司 一种业务***的监控方法和监控***
WO2019060327A1 (en) * 2017-09-20 2019-03-28 University Of Utah Research Foundation ONLINE DETECTION OF ANOMALIES IN A NEWSPAPER USING AUTOMATIC APPRENTICESHIP
CN110019214A (zh) * 2017-12-04 2019-07-16 北京京东尚科信息技术有限公司 对数据拆分结果进行校验的方法和装置
CN110275878A (zh) * 2019-06-25 2019-09-24 北京达佳互联信息技术有限公司 业务数据检测方法、装置、计算机设备及存储介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110264424A1 (en) * 2008-11-19 2011-10-27 Toshiharu Miwa Apparatus abnormality diagnosis method and system
CN102208991A (zh) * 2010-03-29 2011-10-05 腾讯科技（深圳）有限公司 一种日志处理方法、设备和***
US20160261482A1 (en) * 2015-03-04 2016-09-08 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Anomaly detection in industrial communications networks
WO2019060327A1 (en) * 2017-09-20 2019-03-28 University Of Utah Research Foundation ONLINE DETECTION OF ANOMALIES IN A NEWSPAPER USING AUTOMATIC APPRENTICESHIP
CN107832196A (zh) * 2017-11-28 2018-03-23 广东金赋科技股份有限公司 一种用于实时日志异常内容的监测装置及监测方法
CN110019214A (zh) * 2017-12-04 2019-07-16 北京京东尚科信息技术有限公司 对数据拆分结果进行校验的方法和装置
CN107992398A (zh) * 2017-12-22 2018-05-04 宜人恒业科技发展（北京）有限公司 一种业务***的监控方法和监控***
CN110275878A (zh) * 2019-06-25 2019-09-24 北京达佳互联信息技术有限公司 业务数据检测方法、装置、计算机设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张亮;赵娜;: "基于日志数据分析算法的异常检测研究", 微型电脑应用, no. 03 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113434473A (zh) * 2021-06-28 2021-09-24 上海浦东发展银行股份有限公司 一种分布式日志的处理方法、装置、介质及电子设备

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