一种监控系统保障业务连续性的方法

技术领域

本发明涉及业务连续性处理的方法领域，尤其涉及一种监控系统保障业务连续性的方法。

背景技术

监控系统是保障业务连续性的重要工具，它可以帮助实时监测和管理关键业务指标，及时发现潜在问题并采取相应的措施，以确保业务的稳定运行。

而现有的监控系统存在着监控精度不足，进而需要人工干预的现象，响应速度慢和预警的精确性和准时性不高的问题。

为解决上述问题，本申请中提出一种监控系统保障业务连续性的方法。

发明内容

(一)发明目的

为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种监控系统保障业务连续性的方法，本发明引入多维度监控指标，并对监控数据进行精确采集和处理，提高监控精度；优化监控系统的数据采集和处理流程，采用实时处理和分布式处理技术，提高响应速度；提高预警算法的准确性，引入机器学习和自适应算法，提高预警的精确性和准时性。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明提供了一种监控系统保障业务连续性的方法，包括以下步骤：

S1、确定监控指标

根据业务需求和关键指标，确定监控策略；

S2、数据采集与存储

使用Agent或传感器工具，对业务系统的各个指标进行实时采集；

S3、数据预处理和分析；

S4、异常检测与预警

根据业务运行状态模型，对实时采集到的数据进行比对和分析，发现异常或潜在故障；

当异常或潜在故障发生时，生成预警信息并发送到预警模块，预警模块通知相关人员；

S5、自动化处理

异常检测和预警模块将预警信息传递给自动化处理模块。

优选的，在S1中，包括CPU利用率、内存占用、网络延迟的监控。

优选的，在S4中，预警模块通过短信、邮件或微信方式通知相关人员。

优选的，在S3中，对采集到的原始数据进行预处理和清洗，去除异常值、噪声数据，并对数据进行归一化或标准化处理；

然后，应用机器学习和数据分析算法，对数据进行分析和建模，得到业务运行状态模型。

优选的，在S5中，在自动化处理模块中，设定预警规则和策略，根据接收到的预警信息自动执行相应的处理操作，如自动扩容、服务迁移；

自动化处理模块通过API、命令行或自动化工具与业务系统集成并执行相关操作。

优选的，包括数据预处理和清洗算法：

输入：原始监控数据X

输出：清洗后的监控数据X_cleaned

算法：X_cleaned＝RemoveOutliers(X)

其中，RemoveOutliers()为去除异常值的函数，使用统计方法(如基于均值和标准差的方法或基于百分位数的方法)判断异常值并移除。

优选的，包括机器学习算法(如异常检测算法)：

输入：历史监控数据X_historical

输出：业务运行状态模型Y

算法：Y＝AnomalyDetection(X_historical)

其中，AnomalyDetection()为异常检测算法，可以使用统计方法(如箱线图、3σ原则)或机器学习方法(如孤立森林、高斯混合模型)进行异常检测和建模。

本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

1.实时监控和预警能够及时发现和解决潜在的故障、异常情况，有效防止业务中断和损失。

2.数据分析和建模能够对业务运行状态进行深入理解，帮助优化资源和调整业务策略，提高业务效率和稳定性。

3.自动化处理能够减少人工干预，提高响应速度和处理效率，降低业务风险。

附图说明

图1为本发明提出的一种监控系统保障业务连续性的方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

如图1所示，本发明提出的一种监控系统保障业务连续性的方法，包括以下步骤：

确定监控指标

选择适合业务的监控指标，如CPU利用率、内存占用、网络延迟。根据业务需求和关键指标，确定监控策略。

数据采集与存储

使用Agent或传感器工具，对业务系统的各个指标进行实时采集。采集到的数据通过消息队列或数据总线传输至数据存储模块。数据存储可以使用时序数据库，以便存储大量实时监控数据。

数据预处理和分析

对采集到的原始数据进行预处理和清洗，去除异常值、噪声数据，并对数据进行归一化或标准化处理。然后，应用机器学习和数据分析算法，对数据进行分析和建模，得到业务运行状态模型。

异常检测与预警

根据业务运行状态模型，对实时采集到的数据进行比对和分析，发现异常或潜在故障。当异常或潜在故障发生时，生成预警信息并发送到预警模块。预警模块可以通过短信、邮件、微信方式通知相关人员。

自动化处理

异常检测和预警模块将预警信息传递给自动化处理模块。在自动化处理模块中，设定预警规则和策略，根据接收到的预警信息自动执行相应的处理操作，如自动扩容、服务迁移。自动化处理模块可以通过API、命令行或自动化工具与业务系统集成并执行相关操作。

具体使用的算法及符号意义：

1.数据预处理和清洗算法：

输入：原始监控数据X

输出：清洗后的监控数据X_cleaned

算法：X_cleaned＝RemoveOutliers(X)

其中，RemoveOutliers()为去除异常值的函数，使用统计方法(如基于均值和标准差的方法或基于百分位数的方法)判断异常值并移除。

2.机器学习算法(如异常检测算法)：

输入：历史监控数据X_historical

输出：业务运行状态模型Y

算法：Y＝AnomalyDetection(X_historical)

其中，AnomalyDetection()为异常检测算法，可以使用统计方法(如箱线图、3σ原则)或机器学习方法(如孤立森林、高斯混合模型)进行异常检测和建模。

本发明中：

1.监控精度不足：引入多维度监控指标，并对监控数据进行精确采集和处理，提高监控精度。

2.响应速度慢：优化监控系统的数据采集和处理流程，采用实时处理和分布式处理技术，提高响应速度。

3.预警的精确性和准时性不高：提高预警算法的准确性，引入机器学习和自适应算法，提高预警的精确性和准时性。

实时监控和预警能够及时发现和解决潜在的故障、异常情况，有效防止业务中断和损失。

数据分析和建模能够对业务运行状态进行深入理解，帮助优化资源和调整业务策略，提高业务效率和稳定性。

自动化处理能够减少人工干预，提高响应速度和处理效率，降低业务风险。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。