一种基于负载变化的业务质量变异检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术请求保护一种基于负载变化的业务质量变异检测方法和装置，适用于通信网络及应用的主动性能测试和网络及应用流量分析，应用于对被监测对象的业务质量及感知评估及异常检测，通过对被监测对象做持续运行业务质量数据收集或执行覆盖负载的测试以收集业务质量数据，在收集到足够基于负载的业务质量数据后执行降噪处理，通过降噪后的数据绘制基于负载的业务质量变化曲线及包络线。通过检测实际运行中负载对应的业务质量指标与期望值以及上下极值的关系判断是否存在业务质量畸变，通过高比例畸变或持续偏离来判断被监测对象的业务质量是否早期劣化，能有效解决传统阈值管理手段不能识别业务质量早期劣化的问题，是传统监测手段的有效补充和增强。监测手段的有效补充和增强。监测手段的有效补充和增强。

【技术实现步骤摘要】
一种基于负载变化的业务质量变异检测方法和装置


[0001]本专利技术属于计算机网络及计算机软件领域，更具体涉及基于计算机软件及网络业务质量及感知的动态评估及变异检测，适用于通信网络及应用的主动性能测试和网络及应用流量分析，应用于对被监测对象的业务质量及感知评估及异常检测。

技术介绍

[0002]网络与业务服务中，用户通常存在一个可接受服务质量的下限(Q1)，同时在网络与业务服务运维中也制定了服务于客户的质量下限(Q2)，即当网络与业务服务质量优于Q2也就满足了客户期望或者签约服务质量Q1。通常将Q2定义为运维中的业务质量阈值。监测系统发现业务质量差于Q2时触发告警，即为运维中的阈值管理机制。这种阈值管理机制在现实网络与业务运维中被广泛应用。
[0003]阈值管理机制只是业务质量和感知评价的红线管理，并不能客观反映负载与业务质量关系的合理性，比如以网络负载与业务质量关系和应用负载与业务质量关系来阐明阈值管理的缺陷。
[0004]现实网络中通路带宽容量确定的情况下，通路的数据传输质量受各节点带宽下限、寻址能力、转发能力、传输距离等多方面影响，在通路通信正常的情况下通常呈现如下特性：
[0005]带宽利用率低，业务质量指标偏好，主要体现在：数据包到达低时延；数据包到达时延抖动幅度低；低丢包比，甚至0丢包。
[0006]带宽利用率升高，业务质量指标偏差，主要体现在：数据包到达时延增加；数据包到时延达抖动幅度增大；可能出现丢包以及丢包比增加。
[0007]又如：现实应用服务中，应用服务处于低负载情况下用户可以获得低时延的服务反馈；应用负载增加服务反馈时延相应增加。
[0008]鉴于业务质量与负载强相关性，即不同的负载区间业务质量可能存在差异，这种差异体现在业务质量期望值和波动范围方面。传统阈值管理机制不能发现被监测对象负载与业务质量的关系是否发生偏离，无法识别被监测对象的业务质量在阈值范围内的早期劣化，也无法做到事故早发现，即先于业务质量劣化至阈值发现问题。

技术实现思路

[0009]为了解决传统阈值管理手段不能识别业务质量早期劣化的问题，实现对传统监测手段的有效补充和增强，本专利技术请求保护一种基于负载变化的业务质量变异检测方法和装置。
[0010]根据本专利技术第一方面，本专利技术请求保护一种基于负载变化的业务质量变异检测方法，包括：
[0011]确定被监测对象的类型，依据被监测对象的类型确定被监测业务质量指标和被监测业务负载指标；
[0012]对所述被监测业务负载指标进行区间划分，得到多个子区间，获取所述被监测对象在每个所述子区间内的负载
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业务质量指标样本，形成候选负载
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业务质量样本集；
[0013]依据所述候选负载
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业务质量样本集在坐标系中构建基于负载的业务质量变化拟合曲线，并求解基于负载的候选期望曲线函数y＝f0(x)；
[0014]根据所述候选负载
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业务质量样本在坐标系上围绕所述候选期望曲线函数的图像分布，通过去除离群点获得有效负载
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业务质量样本集；
[0015]根据所述有效负载
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业务质量样本集，在坐标系中进行基于负载的业务质量变化曲线重新拟合，并求解基于负载的有效期望曲线函数y＝f(x)，绘制所述有效负载
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业务质量样本集的包络线并求解其函数；
[0016]依据所述有效期望曲线及所述包络线对动态业务进行质量检测，判断所述动态业务是否发生随机噪声、业务质量异常波动或业务质量变异。
[0017]进一步的，所述确定被监测对象的类型，依据被监测对象的类型确定被监测业务质量指标和被监测业务负载指标，具体包括：
[0018]所述被监测对象的类型包括网络相关实体或应用相关实体；
[0019]如果所述被监测对象的类型为网络相关实体时，所述被监测业务负载指标至少包括吞吐率、并发连接数，用于反映网络压力，所述被监测业务质量指标至少包括网络传输丢包率、报文传输时延和传输时延抖动；
[0020]如果所述被监测对象的类型为应用相关实体时，所述被监测业务负载指标至少包括在线用户数、访问次数/秒、CPU利用率，所述被监测业务质量指标至少包括应用服务的服务响应时延及时延抖动。
[0021]进一步的，所述对所述被监测业务负载指标进行区间划分，得到多个子区间，获取所述被监测对象在每个所述子区间内的负载
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业务质量指标样本，形成候选负载
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业务质量样本集，具体包括：
[0022]将所述被监测业务负载指标定义为[0,S]，将所述被监测业务负载指标分割为n个子区间；
[0023]在每个子区间内对所述被监测对象做持续基于负载变化的负载
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业务质量指标样本收集；
[0024]将收集的所述负载
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业务质量指标样本形成候选负载
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业务质量样本集。
[0025]进一步的，该方法还包括：
[0026]曲线拟合的结果与数据密切分布相关，根据拟合曲线求解其函数y＝f0(x)也和数据分布相关，不同的监测对象存在不同的拟合曲线及描述函数，所述f0(x)及f(x)、g1(x)和g2(x)是通过泰勒公式得到y＝a0+a1x+a2x2+a3x3+
…
+a
n
x
n
(a
n
∈R,n∈Z
+
)的数学表达式，n取值大小取决于曲线拟合效果的要求。
[0027]进一步的，所述依据所述有效期望曲线函数及所述包络线对动态业务进行质量检测，判断所述动态业务是否发生随机噪声、业务质量异常波动或业务质量变异，具体包括：
[0028]构建所述有效期望曲线函数y＝f(x)和包络线函数后，在日常业务质量监测中，当动态业务的检测指标突破包络线的行为称为指标畸变或偏离；
[0029]当所述检测指标畸变为零星事件时视为随机噪声；
[0030]对于所述检测指标持续或偏离计数统计比例大于预设阈值的行为定义为业务质
量变异；
[0031]当所述检测指标运行高于噪声定义且未达变异程度视为业务质量异常波动。
[0032]根据本专利技术第二方面，本专利技术请求保护一种基于负载变化的业务质量变异检测装置，包括：
[0033]指标定义模块，确定被监测对象的类型，依据被监测对象的类型确定被监测业务质量指标和被监测业务负载指标；
[0034]样本采集模块，对所述被监测业务负载指标进行区间划分，得到多个子区间，获取所述被监测对象在每个所述子区间内的负载
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业务质量指标样本，形成候选负载
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业务质量样本集；
[0035]初步拟合模块，依据所述候选负载
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业务质量样本集在坐标系中构建基于负载的业务质量变化拟合曲线，并求解基于负载的候选期望曲线函数y＝f本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于负载变化的业务质量变异检测方法，其特征在于，包括：确定被监测对象的类型，依据被监测对象的类型确定被监测业务质量指标和被监测业务负载指标；对所述被监测业务负载指标进行区间划分，得到多个子区间，获取所述被监测对象在每个所述子区间内的负载指
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业务质量指标样本，形成候选负载
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业务质量样本集；依据所述候选负载
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业务质量样本集在坐标系中构建基于负载的业务质量变化拟合曲线，并求解基于负载的候选期望曲线函数y＝f0(x)；根据所述候选负载
‑
业务质量样本在坐标系上围绕所述候选期望曲线函数的图像分布，去掉离群点后获得负载
‑
业务质量有效样本集；根据所述有效负载
‑
业务质量样本集，在坐标系中进行基于负载的业务质量变化曲线重新拟合，并求解基于负载的有效期望曲线函数y＝f(x)，绘制所述负载
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业务质量指标有效样本集的包络线并求解其函数g1(x)和g2(x)；依据所述有效期望曲线函数及所述包络线对动态业务进行质量检测，判断所述动态业务是否发生随机噪声、业务质量异常波动或业务质量变异。2.如权利要求1所述的一种基于负载变化的业务质量变异检测方法，其特征在于，所述确定被监测对象的类型，依据被监测对象的类型确定被监测业务质量指标和被监测业务负载指标，具体包括：所述被监测对象的类型包括网络相关实体或应用相关实体；如果所述被监测对象的类型为网络相关实体时，所述被监测业务负载指标至少包括吞吐率、并发连接数，用于反映网络压力，所述被监测业务质量指标至少包括网络传输丢包率、报文传输时延和传输时延抖动；如果所述被监测对象的类型为应用相关实体时，所述被监测业务负载指标至少包括在线用户数、访问次数/秒、CPU利用率，所述被监测业务质量指标至少包括应用服务的服务响应时延及时延抖动。3.如权利要求1所述的一种基于负载变化的业务质量变异检测方法，其特征在于，所述对所述被监测业务负载指标进行区间划分，得到多个子区间，获取所述被监测对象在每个所述子区间内的负载
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业务质量指标样本，形成候选负载
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业务质量样本集，具体包括：将所述被监测业务负载指标定义为[0,S]，将所述被监测业务负载指标分割为n个子区间；在每个子区间内对所述被监测对象做持续基于负载变化的负载
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业务质量指标样本收集；将收集的所述负载指
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业务质量指标样本形成候选负载
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业务质量样本集。4.如权利要求1所述的一种基于负载变化的业务质量变异检测方法，其特征在于，该方法还包括：曲线拟合的结果与数据密切分布相关，根据拟合曲线求解其函数y＝f0(x)也和数据分布相关，不同的监测对象存在不同的拟合曲线及描述函数，所述f0(x)及f(x)、g1(x)和g2(x)是通过泰勒公式得到y＝a0+a1x+a2x2+a3x3+
…
+a
n
x
n
(a
n
∈R,n∈Z
+
)的数学表达式，n取值大小取决于曲线拟合效果的要求。5.如权利要求1所述的一种基于负载变化的业务质量变异检测方法，其特征在于，所述
依据所述有效期望曲线函数及所述包络线对动态业务进行质量检测，判断所述动态业务是否发生随机噪声、业务质量异常波动或业务质量变异，具体包括：构建所述有效期望曲线函数y＝f(x)和包络线函数后，在日常业务质量监测中，当动态业务的检测指标突破包络线的行为称为指标畸变或偏离；当所述检测指标畸变为零星事件时视为随机噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭大兴，郑友康，吴礼，刘泽卫，
申请(专利权)人：飞思达技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：