服务的监控方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种服务的监控方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：基于决策树模型确定服务对应的预警条件；实时获取所述服务对应的日志文件；从所述日志文件中确定监控对象的数据信息；判断所述数据信息是否符合所述预警条件；若所述数据信息符合所述预警条件，则发出预警信息；通过设置预警条件，触发预警条件进行预警的方式可以有效地对运行中的服务进行监控，再通过预警信息进行提示，便于确定符合预警条件的服务，及时对该服务的运行参数进行相应调整，保证服务运行过程中的稳定性。

Service monitoring methods, devices, computer equipment and storage media

The embodiment of the invention relates to a service monitoring method, device, computer equipment and storage medium. The method includes: determining the early warning conditions corresponding to the service based on the decision tree model; obtaining the log file corresponding to the service in real time; determining the data information of the monitoring object from the log file; judging whether the data information meets the early warning conditions; and If the data information meets the pre-warning conditions, the pre-warning information will be sent out; by setting the pre-warning conditions and triggering the pre-warning conditions, the service in operation can be effectively monitored, and then prompt through the pre-warning information, so as to determine the service meeting the pre-warning conditions, adjust the operation parameters of the service in time, and ensure the stability of the service in operation Sex.

【技术实现步骤摘要】
服务的监控方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种服务的监控方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网时代的发展，计算机设备的功能种类越来越多，对应的业务功能的扩大，监控业务的服务数量也在增多，在监控业务的服务资源有限的情况下，实时了解服务的监控情况成为必要。然而现有的业务的监控，通常采用nginx的各业务的业务接口错误码zabbix报警，然而，在出现服务每秒查询率突增或Java虚拟机异常造成的服务内存溢出或者假死时，通常先服务宕机后进行告警，当宕机后告警的方式无法提前预判服务的告警，严重影响服务的稳定性。
技术实现思路
鉴于此，为解决上述技术问题或部分技术问题，本专利技术实施例提供一种服务的监控方法、装置、计算机设备及存储介质。第一方面，本专利技术实施例提供一种服务的监控方法，包括：基于决策树模型确定服务对应的预警条件；实时获取所述服务对应的日志文件；从所述日志文件中确定监控对象的数据信息；判断所述数据信息是否符合所述预警条件；若所述数据信息符合所述预警条件，则发出预警信息。在一个可能的实施方式中，所述基于决策树模型确定服务对应的预警条件，包括：将所述服务的属性信息作为决策树模型的输入，以使所述决策树模型输出所述服务触发所述预警条件时对应的第一阈值和/或第二阈值；将垃圾回收率大于所述第一阈值作为预警条件；和/或，将内存回收比例大于所述第二阈值作为预警条件。在一个可能的实施方式中，所述实时获取所述服务对应的日志文件，包括：配置java虚拟机jvm服务对应垃圾回收gc的日期参数、时间戳参数以及存储路径参数；基于所述gc的所述日期参数、所述时间戳参数以及所述存储路径参数，获取所述jvm服务对应的gc日志文件。在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：将所述gc日志文件与所述服务的属性信息进行关联，生成gc日志记录，以使在所述gc日志记录中的所述gc日志文件与所述服务一一对应；将所述gc日志记录存储于分布式消息集群kafka。在一个可能的实施方式中，所述从所述日志文件中确定监控对象的数据信息，包括：调用流处理框架flink进程，根据属性信息查询所述kafka，确定所述属性信息对应的所述gc日志记录；从所述gc日志记录中获取待监控的垃圾回收信息和/或内存回收信息。在一个可能的实施方式中，所述从所述gc日志记录中获取待监控的垃圾回收信息和/或内存回收信息，包括：基于设定的时间窗口对多个所述gc日志记录进行过滤，得到处于所述时间窗口内的多个gc日志记录；对处于所述时间窗口内的多个gc日志记录进行聚合；统计聚合后所述gc日志记录中的垃圾回收信息和/或内存回收信息，其中，所述垃圾回收信息中包括不同类型gc的信息；存储所述垃圾回收信息和/或所述内存回收信息。在一个可能的实施方式中，所述决策树模型通过以下方式训练：将存储的历史垃圾回收信息作为训练样本；将所述训练样本输入所述决策树模型计算垃圾回收率；基于所述服务宕机时对应的垃圾回收率调整所述决策树模型输出的第一阈值；当所述第一阈值与所述服务宕机时对应的垃圾回收率的差值小于第三阈值时，则确定所述决策树模型训练完成。在一个可能的实施方式中，所述决策树模型通过以下方式训练：将存储的历史内存回收信息作为训练样本；将所述训练样本输入所述决策树模型计算内存回收比例；基于所述服务宕机时对应的内存回收比例调整所述决策树模型输出的第二阈值；当所述第二阈值与所述服务宕机时对应的内存回收比例的差值小于第三阈值时，则确定所述决策树模型训练完成。第二方面，本专利技术实施例提供一种服务的监控装置，包括：确定模块，用于基于决策树模型确定服务对应的预警条件；获取模块，用于实时获取所述服务对应的日志文件；所述确定模块，还用于从所述日志文件中确定监控对象的数据信息；判断模块，用于判断所述数据信息是否符合所述预警条件；预警模块，用于确定若所述数据信息符合所述预警条件，则发出预警信息。第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的数据处理程序，以实现上述第一方面中任一项所述的服务的监控方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述第一方面中任一项所述的服务的监控方法。本专利技术实施例提供的服务的监控方案，通过基于决策树模型确定服务对应的预警条件，实时获取服务对应的日志文件；从所述日志文件中确定监控对象的数据信息；判断所述数据信息是否符合预警条件；若所述数据信息符合预警条件，则发出预警信息，通过设置预警条件，触发预警条件进行预警的方式可以有效地对运行中的服务进行监控，再通过预警信息进行提示，便于确定符合预警条件的服务，及时对该服务的运行参数进行相应调整，保证服务运行过程中的稳定性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种服务的监控方法流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的另一种服务的监控方法流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的服务的监控系统结构示意图；图4为本专利技术实施例提供一种服务的监控装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种的计算机设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。为便于对本专利技术实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本专利技术实施例的限定。图1为本专利技术实施例提供的一种服务的监控方法流程示意图，如图1所示，该方法具体包括：S11、基于决策树模型确定服务对应的预警条件。本专利技术实施例的服务的监控方法应用于计算机设备，在计算机设备中通过服务对某类业务进行监控，在监控到该类业务的业务量突增，在服务压力过大导致计算机设备宕机前，对监控该类业务的服务进行预警。决策树模型通过服务出现内存溢出或假死使得计算机设备出现宕机时服务的历史运行参数，再根据该历史运行参数确定服务对应的预警条件。S12、实时获取服务对应的日志文件。计算机设备实时获取服务在监控业务时对应的日志文件。S13、从所述日志文件中确定监控对象的数据信息。确定服务监控业务时的监控对象，从该日志文件中获取监控对象的数据信息，例如，监控某业务时的垃圾回收信息或内存回收信息。S14、判断所述数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种服务的监控方法，其特征在于，包括：/n基于决策树模型确定服务对应的预警条件；/n实时获取所述服务对应的日志文件；/n从所述日志文件中确定监控对象的数据信息；/n判断所述数据信息是否符合所述预警条件；/n若所述数据信息符合所述预警条件，则发出预警信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种服务的监控方法，其特征在于，包括：
基于决策树模型确定服务对应的预警条件；
实时获取所述服务对应的日志文件；
从所述日志文件中确定监控对象的数据信息；
判断所述数据信息是否符合所述预警条件；
若所述数据信息符合所述预警条件，则发出预警信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于决策树模型确定服务对应的预警条件，包括：
将所述服务的属性信息作为决策树模型的输入，以使所述决策树模型输出所述服务触发所述预警条件时对应的第一阈值和/或第二阈值；
将垃圾回收率大于所述第一阈值作为预警条件；和/或，将内存回收比例大于所述第二阈值作为预警条件。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取所述服务对应的日志文件，包括：
配置java虚拟机jvm服务对应垃圾回收gc的日期参数、时间戳参数以及存储路径参数；
基于所述gc的所述日期参数、所述时间戳参数以及所述存储路径参数，获取所述jvm服务对应的gc日志文件。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述gc日志文件与所述服务的属性信息进行关联，生成gc日志记录，以使在所述gc日志记录中的所述gc日志文件与所述服务一一对应；
将所述gc日志记录存储于分布式消息集群kafka。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述日志文件中确定监控对象的数据信息，包括：
调用流处理框架flink进程，根据属性信息查询所述kafka，确定所述属性信息对应的所述gc日志记录；
从所述gc日志记录中获取待监控的垃圾回收信息和/或内存回收信息。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述gc日志记录中获取待监控的垃圾回收信息和/或内存回收信息，包括：
基于设定的时间窗口对多个所述gc日志记录进行过滤，得到处于所述时间窗口内的多个gc日志记录；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：王杨，段光磊，王平，赫振军，周正，张大虎，徐婷，柯登科，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11