CN116471174A - 一种日志数据监测***、方法、装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种日志数据监测***、方法、装置和存储介质,涉及***运维领域,该***包括:字段解析模块,用于获取日志数据的解析字段集;字段填充模块,用于对解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;数据解析模块,用于根据日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据动态数据阈值判断日志数据是否存在异常;告警生成模块,用于发出告警信息。本发明实施例的技术方案,通过对解析字段的字段填充获取到标准字段集,确保了各个日志数据的信息完整性,同时,基于历史数据曲线获取的动态数据阈值,准确反映了当前日志数据的变化趋势,提高了异常日志数据的检测准确性,避免了运维盲区的存在。
Description
技术领域
本发明涉及***运维领域,尤其涉及一种日志数据监测***、方法、装置和存储介质。
背景技术
伴随着互联网业务的不断发展,各种业务***每天都会产生大量的日志数据,因此对日志数据的异常监测,也成为了业务***运维的重要组成部分。
传统的日志数据监测平台中,对于异常日志数据的监测,通常是基于日志数据的解析结果,直接进行数据分析,其具体是将预先设置完成的评价阈值作为日志数据是否存在异常的评价条件,若获取到的日志数据不符合上述评价阈值,则确定该日志数据存在异常。
然而,上述监测方式中,不同业务***的日志数据的解析结果不同,仅基于该解析结果常常无法获取完整的解析信息,同时,使用设置完成的评价阈值作为评价条件,并不能准确评价日志数据是否存在异常,存在大量的运维盲区,进而导致日志数据出现漏检测和误检测,监测效果较差。
发明内容
本发明提供了一种日志数据监测***、方法、装置及存储介质,以解决对异常日志数据进行监测时,监测效果较差的问题。
根据本发明的一方面,提供了一种日志数据监测***,包括:字段解析模块、字段填充模块、数据解析模块和告警生成模块;
所述字段解析模块,连接所述字段填充模块,用于响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集;
所述字段填充模块,连接所述数据解析模块,用于通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;
所述数据解析模块,用于根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常;
所述告警生成模块,连接所述数据解析模块,用于若确定所述日志数据存在异常,发出告警信息。
所述标准字段集包括数据类别字段;所述数据类别字段包括业务类、应用类、网络类以及基础类中的至少一个;所述日志数据监测***还包括分类数据展示模块;所述分类数据展示模块,连接所述字段填充模块,用于通过不同的数据类别展示界面分别展示不同数据类别的日志数据,以及根据获取到的日志数据更新匹配的数据类别展示界面。由此实现了对各个业务***中日志数据的分类治理,且将同一个类别的各项数据集中展示,并将不同类别下的日志数据区分展示,极大地提升了数据展示效果。
所述数据解析模块,用于根据所述日志数据对应的历史数据记录,获取匹配的历史数据曲线,并根据所述历史数据曲线确定所述日志数据对应的数据波形,以及根据所述日志数据对应的数据波形,获取匹配的动态数据阈值;其中,所述数据波形包括周期型波形、阶梯型波形以及随机型波形。由此针对历史数据曲线的波形不同,通过不同方式获取匹配的动态数据阈值,使得动态数据阈值的获取与该日志数据的变化规律相匹配,提高了日志数据异常结果的准确性。
所述数据解析模块,具体用于如下至少一项:若所述日志数据对应的数据波形为周期型波形,根据箱形图获取匹配的动态数据阈值;若所述日志数据对应的数据波形为阶梯型波形,根据各个波峰获取波动方差,并根据各所述波动方差确定异常波峰,以及根据所述异常波峰获取匹配的动态数据阈值;若所述日志数据对应的数据波形为随机型波形,根据四分位方法获取匹配的动态数据阈值。由此针对周期型波形、阶梯型波形以及随机型波形的日志数据,分别通过不同方式获取匹配的动态数据阈值,进一步提高了日志数据异常结果的准确性。
所述告警生成模块,具体用于对获取到的告警信息集进行抑制处理和/或压缩处理。由此避免了大量告警信息的同时出发,提高了告警信息的有效性和针对性。
所述日志数据监测***还包括异常数据展示模块;所述异常数据展示模块,具体用于若确定所述日志数据存在异常,则获取与所述日志数据存在关联关系的关联数据集,并根据所述关联数据集中各个关联数据的异常监测结果,展示与所述日志数据匹配的异常分析列表。由此实现了异常日志数据的故障分析及展示,进一步提高了日志数据监测***的监测能力。
所述日志数据监测***还包括日志数据通信模块;所述日志数据通信模块,用于通过不同通信方式获取不同业务***的日志数据;所述字段解析模块,具体用于根据所述日志数据对应的目标业务***,获取匹配的字段解析文件,并根据所述字段解析文件获取所述日志数据的解析字段集。确保了不同业务***中非结构日志数据的统一管理,扩展了日志数据监测***的监测范围,极大地提升了日志数据监测***的监测能力。
根据本发明的另一方面,提供了一种日志数据监测方法,包括:
字段解析模块响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集;
字段填充模块通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;
数据解析模块根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常;
告警生成模块若确定所述日志数据存在异常,发出告警信息。
根据本发明的另一方面,提供了一种日志数据监测装置,包括:
解析字段获取模块,配置于字段解析模块,用于响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集;
标准字段获取模块,配置于字段填充模块,用于通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;
数据异常判断模块,配置于数据解析模块,用于根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常;
告警信息获取模块,配置于告警生成模块,用于若确定所述日志数据存在异常,发出告警信息。
根据本发明的另一方面,提供了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指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的日志数据监测方法。
本发明实施例的技术方案,字段解析模块响应于获取到目标业务***的日志数据,获取日志数据的解析字段集;字段填充模块通过配置管理数据库对解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;数据解析模块根据日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据动态数据阈值判断日志数据是否存在异常;告警生成模块若确定日志数据存在异常,发出告警信息。通过对解析字段的字段填充获取到标准字段集,确保了各个日志数据的信息完整性,同时,基于历史数据曲线获取的动态数据阈值,准确反映了当前日志数据的变化趋势,提高了异常日志数据的检测准确性,避免了运维盲区的存在导致异常日志数据的漏检测和误检测,极大地提升了监测效果较差。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A是根据本发明实施例一提供的一种日志数据监测***的结构示意图;
图1B是根据本发明实施例一提供的一种日志数据监测***的结构示意图;
图1C是根据本发明实施例一提供的周期型波形的历史数据曲线的示意图;
图1D是根据本发明实施例一提供的阶梯型波形的历史数据曲线的示意图;
图1E是根据本发明实施例一提供的随机型波形的历史数据曲线的示意图;
图2是根据本发明实施例二提供的一种日志数据监测方法的流程图;
图3是根据本发明实施例三提供的一种日志数据监测装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,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,都应当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及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,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。
实施例一
图1A为本发明实施例一提供的一种日志数据监测***的结构示意图,如图1A所示,该日志数据监测***包括:字段解析模块100、字段填充模块200、数据解析模块300和告警生成模块400。
所述字段解析模块100,连接所述字段填充模块200,用于响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集。字段解析模块100通过正则表达式和数值转换等解析规则,对获取到的日志数据进行解析,将非结构化的日志数据解析为结构化的关键字值(即Key-Value)数据,各个关键字值即构成了解析字段集;其中,解析字段集可以包括业务***名称、数据指标名称、数据值和数据标识;业务***名称表示该日志数据的来源,即发出该日志数据的业务***的名称,也即上述目标业务***的名称;数据指标名称是该日志数据表示的指标名称;数据值是该日志数据表示的数据指标的数值;数据标识是日志数据监测***为各个日志数据分配的身份标识,其具有唯一性,以便于对各个日志数据的存储、查询及追溯。
以上述技术方案为例,例如,当前日志数据为“支付***A中网银渠道每分钟交易量为500笔”;针对上述日志数据,可以获取到业务***名称为“支付***A”;数据指标名称为“网银渠道每分钟交易量”,数据值为500笔;数据标识可以根据该日志数据的接收时间配置生成,若多个数据标识的接收时间一致,再以排序编号区分,以确保数据标识的唯一性。
如图1B所示,可选的,在本发明实施例中,所述日志数据监测***还包括日志数据通信模块500;所述日志数据通信模块500,用于通过不同通信方式获取不同业务***的日志数据;所述字段解析模块100,具体用于根据所述日志数据对应的目标业务***,获取匹配的字段解析文件,并根据所述字段解析文件获取所述日志数据的解析字段集。
具体的,不同的业务***往往具备不同的通信方式,为了确保日志数据监测***与不同业务***之间的数据传输,本申请中日志数据通信模块500支持不同的通信方式,例如,可以通过应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)与业务***所在的业务服务器进行通信;也可以通过Java数据库连接(Java Database Connectivity,JDBC)访问业务服务器的数据库,以此获取该业务***的日志数据;也可以通过Agent(客户端代理)接口与业务***进行数据传输;还可以直接接收业务***发出的***日志(Syslog),或者通过消息队列工具获取业务***的日志数据。
同时,不同业务***中的日志数据往往具备不同的数据类型,预先根据数据类型的不同配置不同的解析规则,并以字段解析文件的形式保存,据此根据当前日志数据对应的目标业务***,即可选择匹配的解析规则,由此完成不同业务***中不同数据类型的日志数据解析;本发明实施例中的日志数据监测***确保了不同业务***中非结构日志数据的统一管理,扩展了日志数据监测***的监测范围,极大地提升了日志数据监测***的监测能力。
所述字段填充模块200,连接所述数据解析模块300,用于通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集。具体的,配置管理数据库(Configuration Management database,CMDB)中可以预先记录各个业务***的组件信息,以及各个组件之间的关联关系;例如,CMDB中可以包括业务设备名称和运维标识;其中,业务设备名称即业务***中一个具体设备的名称;运维标识即与该日志数据相关的运维人员或运维装置的标识信息。字段填充模块200在获取到当前日志数据的解析字段集之后,根据该解析字段集中的一个或多个解析字段,通过CMDB中记录的不同解析字段与业务设备名称和运维标识的映射关系,确定匹配的业务设备名称和运维标识,并将上述信息填充到解析字段集中,以此获取填充后的标准字段集。
可选的,在本发明实施例中,所述标准字段集包括数据类别字段;所述数据类别字段包括业务类、应用类、网络类以及基础类中的至少一个;所述日志数据监测***还包括分类数据展示模块600;所述分类数据展示模块600,连接所述字段填充模块200,用于通过不同的数据类别展示界面分别展示不同数据类别的日志数据,以及根据获取到的日志数据更新匹配的数据类别展示界面。
具体的,字段填充模块200根据该解析字段集中的一个或多个解析字段,通过CMDB中记录的不同解析字段与数据类别字段的映射关系,确定匹配的数据类别字段;其中,业务类是指与业务***承载的实际业务,例如,交易量、交易耗时、交易成功率、响应率等相关的业务数据;应用类是指与业务***的***软件,例如,单用户数据库管理***(mini SQL,mSQL)、Nginx(engine x)、阿帕奇(Apache HTTP Server)、汤姆猫(Tomcat)以及消息队列中间件等相关的运行数据,具体可以包括访问用户数量、读数据量和写数据量等;***类包括与业务***的设备组件,例如,CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、内核、内存和磁盘等相关的运行数据,具体可以包括负载率、剩余存储空间量、读数据速度、写数据速度等;基础类包括与业务***的基础配件,例如,交换机、路由器、防火请等相关的运行数据,具体可以包括读数据量、写数据量以及接入会话数量等。
在对日志数据进行数据类别字段填充之后,实际上每个日志数据均属于且仅属于一个特定的类别,分类数据展示模块600在展示不同类别的日志数据时,可以通过数据类别展示界面分别展示不同类别的日志数据,由此实现了对各个业务***中日志数据的分类治理,且将同一个类别的日志数据集中展示,并将不同类别下的日志数据区分展示,极大地提升了数据展示效果。此外,在每个数据类别下,还可以分别根据异常日志数据的数量或数量占比,确定每个数据类别的健康评分。
所述数据解析模块300,用于根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常。历史数据曲线反映了日志数据的数据变化规律以及变化趋势,以上述技术方案为例,若当前日志数据为“支付***A中网银渠道每分钟交易量为500笔”,历史数据曲线的横坐标为时间,纵坐标为交易笔数,历史数据曲线即反映了支付***A中网银渠道每分钟交易量随时间的变化情况;根据历史数据曲线可以将平均每分钟交易量作为评价标准,再根据预设的最大百分比系数和最小百分比系数获取动态阈值,例如,将50%和150%分别作为最大百分比系数和最小百分比系数,将平均每分钟交易量分别与50%和150%的乘积结果,作为动态数据阈值的上限和下限,由此确定动态数据阈值。
还可以根据数据曲线,将各个波峰进行聚类,去除游离于聚类组中的异常波峰之后,将聚类组中数值最大的波峰作为动态数据阈值的上限;将各个波谷进行聚类,去除游离于聚类组中的异常波谷之后,将聚类组中数值最小的波谷作为动态数据阈值的上下限,由此同样确定了动态数据阈值;若当前日志数据的数值不在动态数据阈值的范围内,则判断该日志数据存在异常;若当前日志数据的数值在动态数据阈值的范围内,则判断该日志数据不存在异常。
可选的,在本发明实施例中,所述数据解析模块300,用于根据所述日志数据对应的历史数据记录,获取匹配的历史数据曲线,并根据所述历史数据曲线确定所述日志数据对应的数据波形,以及根据所述日志数据对应的数据波形,获取匹配的动态数据阈值;其中,所述数据波形包括周期型波形、阶梯型波形以及随机型波形。
具体的,如图1C所示,周期型波形的历史数据曲线呈现周期性的数值变化,例如,上述技术方案中,业务***A的每分钟交易量,该数值在白天时间段,即每天6点至18点的交易量较大,晚上时间段,即每天18点至次日6点的交易量较小;对于周期型波形而言,可以将当前日志数据的同期历史数据的最大值作为最大动态数据阈值;若当前日志数据的数值大于最大动态数据阈值,则确定存在异常。
如图1D所示,阶梯型波形的历史数据曲线呈现平缓的数值变化,但会在一些时间段内突然出现波峰,但在波峰前后的大多数时间内仍然为平缓的数值变化,例如,业务***B的磁盘使用率,每天被平缓使用,而不定时出现的清理机制会通过执行数据清理释放一些数据,使得该时间段内突然增加一个较大的波峰,因此可以将该波峰数值作为最大动态数据阈值;若当前日志数据的数值大于最大动态数据阈值,则确定存在异常。
如图1E所示,随机型波形的历史数据曲线呈现无规律的随机变化,例如,对于业务***C所在的服务器而言,某个程序的运行异常会导致该CPU的负载过高;因此,可以将随机型波形的历史数据曲线中各个波峰中的最小值作为最大动态数据阈值;由此针对历史数据曲线的波形不同,通过不同方式获取匹配的动态数据阈值,使得动态数据阈值的获取与该日志数据的变化规律相匹配,提高了获取到的日志数据异常结果的准确性。
可选的,在本发明实施例中,所述数据解析模块300,具体用于如下至少一项:若所述日志数据对应的数据波形为周期型波形,根据箱形图获取匹配的动态数据阈值;若所述日志数据对应的数据波形为阶梯型波形,根据各个波峰获取波动方差,并根据各所述波动方差确定异常波峰,以及根据所述异常波峰获取匹配的动态数据阈值;若所述日志数据对应的数据波形为随机型波形,根据四分位方法获取匹配的动态数据阈值。
具体的,对于周期型波形数据而言,由于其数值特点呈现周期性的规律变化,因此可以在获取到各个历史同期数据后,通过箱型图获取动态数据阈值;对于阶梯型波形数据而言,可以根据波峰以及波峰之后的波动范围,计算获取波动方差,并以此获取各个波峰中存在突升突降的异常波峰,进而使用四分位方法计算动态数据阈值;而对于随机行波形,可直接使用四分位方法计算历史数据中的正常波动阈值,并以此作为动态数据阈值。由此针对周期型波形、阶梯型波形以及随机型波形的日志数据,分别通过不同方式获取匹配的动态数据阈值,进一步提高了获取到的日志数据异常结果的准确性。
可选的,在本发明实施例中,所述告警生成模块400,具体用于对获取到的告警信息集进行抑制处理和/或压缩处理。具体的,抑制处理,即对告警信息进行屏蔽处理,例如,当业***进行配置变更或者迭代升级时,此时可以根据各个告警信息的告警等级、所属业务***、数据指标类型以及告警对象的不同,屏蔽对应的告警信息;压缩处理,即将各个告警信息进行同类信息的合并处理,例如,当业务***遇到运行故障时,告警生成模块400会生成大量的告警信息,运维人员的邮箱、手机等也会短时间内被告警信息淹没,并且很难从中筛选出重要的告警信息,为避免上述情况发生,同样可以通过告警信息的告警等级、所属业务***、数据指标类型以及告警对象,将同类信息进行合并,由此避免了大量告警信息的同时出发,提高了告警信息的有效性和针对性。
可选的,在本发明实施例中,所述日志数据监测***还包括异常数据展示模块700;所述异常数据展示模块700,具体用于若确定所述日志数据存在异常,则获取与所述日志数据存在关联关系的关联数据集,并根据所述关联数据集中各个关联数据的异常监测结果,展示与所述日志数据匹配的异常分析列表。
具体的,不同的数据类型指标之间往往存在关联关系,例如,一个数据指标可能同时受到多个其他数据指标的影响,因此,当获取到异常日志数据时,将异常日志数据加入异常展示列表;其中,异常展示列表中可以同时存在多个异常日志数据,并在每个异常日志数据的异常分析列表中,展示该异常日志数据的各个关联数据,并根据各个关联数据是否存在异常,以及异常时超出最大动态数据阈值的比例,为各个关联数据进行排序,以此展示每个异常日志数据最有可能是由哪个关联数据的异常导致的,由此实现了异常日志数据的故障分析及展示,进一步提高了日志数据监测***的监测能力。
本发明实施例的技术方案,字段解析模块响应于获取到目标业务***的日志数据,获取日志数据的解析字段集;字段填充模块通过配置管理数据库对解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;数据解析模块根据日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据动态数据阈值判断日志数据是否存在异常;告警生成模块若确定日志数据存在异常,发出告警信息。通过对解析字段的字段填充获取到标准字段集,确保了各个日志数据的信息完整性,同时,基于历史数据曲线获取的动态数据阈值,准确反映了当前日志数据的变化趋势,提高了异常日志数据的检测准确性,避免了运维盲区的存在导致异常日志数据的漏检测和误检测,极大地提升了监测效果较差。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种日志数据监测方法的流程图,本实施例可适用于基于获取到的用户查询指令,对日志数据中展示图表的关联字段进行数据追踪,该方法可以由日志数据监测装置来执行,该日志数据监测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该日志数据监测装置配置于日志数据监测***,该日志数据监测***可配置于服务器等电子设备中。如图2所示,该方法包括:
S201、字段解析模块响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集。
S202、字段填充模块通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集。
S203、数据解析模块根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常;
S204、告警生成模块若确定所述日志数据存在异常,发出告警信息。
本发明实施例的技术方案,字段解析模块响应于获取到目标业务***的日志数据,获取日志数据的解析字段集;字段填充模块通过配置管理数据库对解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;数据解析模块根据日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据动态数据阈值判断日志数据是否存在异常;告警生成模块若确定日志数据存在异常,发出告警信息。通过对解析字段的字段填充获取到标准字段集,确保了各个日志数据的信息完整性,同时,基于历史数据曲线获取的动态数据阈值,准确反映了当前日志数据的变化趋势,提高了异常日志数据的检测准确性,避免了运维盲区的存在导致异常日志数据的漏检测和误检测,极大地提升了监测效果较差。
实施例三
图3是本发明实施例三所提供的一种日志数据监测装置的结构框图,该装置具体包括:
解析字段获取模块301,配置于字段解析模块,用于响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集;
标准字段获取模块302,配置于字段填充模块,用于通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;
数据异常判断模块303,配置于数据解析模块,用于根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常;
告警信息获取模块304,配置于告警生成模块,用于若确定所述日志数据存在异常,发出告警信息。
本发明实施例的技术方案,字段解析模块响应于获取到目标业务***的日志数据,获取日志数据的解析字段集;字段填充模块通过配置管理数据库对解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;数据解析模块根据日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据动态数据阈值判断日志数据是否存在异常;告警生成模块若确定日志数据存在异常,发出告警信息。通过对解析字段的字段填充获取到标准字段集,确保了各个日志数据的信息完整性,同时,基于历史数据曲线获取的动态数据阈值,准确反映了当前日志数据的变化趋势,提高了异常日志数据的检测准确性,避免了运维盲区的存在导致异常日志数据的漏检测和误检测,极大地提升了监测效果较差。
上述装置可执行本发明任意实施例所提供的日志数据监测方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明任意实施例提供的日志数据监测方法。
实施例五
在一些实施例中,日志数据监测方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM和/或通信单元而被载入和/或安装到异构硬件加速器上。当计算机程序加载到RAM并由处理器执行时,可以执行上文描述的日志数据监测方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行日志数据监测方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在异构硬件加速器上实施此处描述的***和技术,该异构硬件加速器具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给异构硬件加速器。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
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,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、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)
1.一种日志数据监测***,其特征在于,包括:字段解析模块、字段填充模块、数据解析模块和告警生成模块;
所述字段解析模块,连接所述字段填充模块,用于响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集;
所述字段填充模块,连接所述数据解析模块,用于通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;
所述数据解析模块,用于根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常;
所述告警生成模块,连接所述数据解析模块,用于若确定所述日志数据存在异常,发出告警信息。
2.根据权利要求1所述的日志数据监测***,其特征在于,所述标准字段集包括数据类别字段;所述数据类别字段包括业务类、应用类、网络类以及基础类中的至少一个;所述日志数据监测***还包括分类数据展示模块;
所述分类数据展示模块,连接所述字段填充模块,用于通过不同的数据类别展示界面分别展示不同数据类别的日志数据,以及根据获取到的日志数据更新匹配的数据类别展示界面。
3.根据权利要求1所述的日志数据监测***,其特征在于,所述数据解析模块,用于根据所述日志数据对应的历史数据记录,获取匹配的历史数据曲线,并根据所述历史数据曲线确定所述日志数据对应的数据波形,以及根据所述日志数据对应的数据波形,获取匹配的动态数据阈值;其中,所述数据波形包括周期型波形、阶梯型波形以及随机型波形。
4.根据权利要求3所述的日志数据监测***,其特征在于,所述数据解析模块,具体用于如下至少一项:
若所述日志数据对应的数据波形为周期型波形,根据箱形图获取匹配的动态数据阈值;
若所述日志数据对应的数据波形为阶梯型波形,根据各个波峰获取波动方差,并根据各所述波动方差确定异常波峰,以及根据所述异常波峰获取匹配的动态数据阈值;
若所述日志数据对应的数据波形为随机型波形,根据四分位方法获取匹配的动态数据阈值。
5.根据权利要求1所述的日志数据监测***,其特征在于,所述告警生成模块,具体用于对获取到的告警信息集进行抑制处理和/或压缩处理。
6.根据权利要求1所述的日志数据监测***,其特征在于,所述日志数据监测***还包括异常数据展示模块;
所述异常数据展示模块,具体用于若确定所述日志数据存在异常,则获取与所述日志数据存在关联关系的关联数据集,并根据所述关联数据集中各个关联数据的异常监测结果,展示与所述日志数据匹配的异常分析列表。
7.根据权利要求1所述的日志数据监测***,其特征在于,所述日志数据监测***还包括日志数据通信模块;
所述日志数据通信模块,用于通过不同通信方式获取不同业务***的日志数据;
所述字段解析模块,具体用于根据所述日志数据对应的目标业务***,获取匹配的字段解析文件,并根据所述字段解析文件获取所述日志数据的解析字段集。
8.一种日志数据监测方法,其特征在于,包括:
字段解析模块响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集;
字段填充模块通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;
数据解析模块根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常;
告警生成模块若确定所述日志数据存在异常,发出告警信息。
9.一种日志数据监测装置,其特征在于,包括:
解析字段获取模块,配置于字段解析模块,用于响应于获取到目标业务***的日志数据,获取所述日志数据的解析字段集;
标准字段获取模块,配置于字段填充模块,用于通过配置管理数据库对所述解析字段集进行字段填充,以获取填充完成的标准字段集;
数据异常判断模块,配置于数据解析模块,用于根据所述日志数据对应的历史数据曲线,获取匹配的动态数据阈值,并根据所述动态数据阈值判断所述日志数据是否存在异常;
告警信息获取模块,配置于告警生成模块,用于若确定所述日志数据存在异常,发出告警信息。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求8中所述的日志数据监测方法。
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