System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 电网系统异常监控方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸_技高网

电网系统异常监控方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:42951799 阅读:4 留言:0更新日期:2024-10-11 16:08
本发明专利技术公开了一种电网系统异常监控方法、装置、电子设备和存储介质,在服务模块更新服务版本后,基于K8s集群中收集服务模块运行时的性能参数和当前运行日志;通过K8s集群中的工具来对服务模块的性能参数和运行日志进行获取、检测,实现了服务模块的快速部署,便于对所有的服务模块进行统一管理,降低了大规模的服务模块的管理和维护难度。通过服务模块的性能参数、当前运行日志来综合判断是否存在异常运行模式,可以提高检测异常运行模式的准确性,避免误报,当识别到运行异常模式时,利用K8s集群中的容器编排工具的回滚机制将服务模块回退到上一个稳定运行的服务版本,可以在发现问题时快速定位和恢复,确保服务的稳定运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统,尤其涉及一种电网系统异常监控方法、装置、电子设备和存储介质


技术介绍

1、随着电力行业的快速发展和智能化需求的日益增长,传统的电网系统正面临越来越多的挑战,包括系统的扩展性、可靠性、维护性以及安全性。

2、传统电网系统通过采用单体架构,各业务功能高度耦合,导致系统扩展和维护难度增加,随之也影响了电网系统的稳定性和安全性;随着业务需求的不断变化和技术的快速迭代,如何快速、灵活的升级和维护电网系统,同时确保系统的高可用性和安全性,成为了电力行业迫切需要解决的核心技术问题。


技术实现思路

1、本专利技术提供了一种电网系统异常监控方法,以解决传统电网系统扩展和维护难度增加以及影响电网系统的稳定性和安全性的问题。

2、第一方面,本专利技术提供了一种电网系统异常监控方法,所述电网系统包括多个服务模块,所述服务模块以容器化形式部署在k8s集群中;所述电网系统异常监控方法,包括:

3、在所述服务模块更新服务版本后,基于k8s集群中的监控工具收集所述服务模块运行时的至少一项性能参数;

4、基于对应的性能指标阈值判断各项所述性能参数是否异常;

5、若是,基于k8s集群中的日志收集工具收集所述服务模块的当前运行日志;

6、基于所述当前运行日志识别所述服务模块的运行异常模式;

7、当识别到运行异常模式时,利用k8s集群中的容器编排工具的回滚机制将所述服务模块回退到上一个稳定运行的服务版本。

8、第二方面,本专利技术提供了一种电网系统异常监控装置,所述电网系统包括多个服务模块,所述服务模块以容器化形式部署在k8s集群中;所述电网系统异常监控装置,包括:

9、性能参数收集模块,用于在所述服务模块更新服务版本后,基于k8s集群中的监控工具收集所述服务模块运行时的至少一项性能参数;

10、异常判断模块,用于基于对应的性能指标阈值判断各项所述性能参数是否异常;若是,则执行当前运行日志获取模块的内容;

11、当前运行日志获取模块,用于基于k8s集群中的日志收集工具收集所述服务模块的当前运行日志;

12、运行异常模式识别模块,用于基于所述当前运行日志识别所述服务模块的运行异常模式;

13、回滚模块,用于当识别到运行异常模式时,利用k8s集群中的容器编排工具的回滚机制将所述服务模块回退到上一个稳定运行的服务版本。

14、第三方面,本专利技术提供了一种电子设备,所述电子设备包括:

15、至少一个处理器;以及

16、与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

17、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术第一方面所述的电网系统异常监控方法。

18、第四方面,本专利技术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专利技术第一方面所述的电网系统异常监控方法。

19、本专利技术实施例提供了一种电网系统异常监控方法,电网系统包括多个服务模块,在服务模块更新服务版本后,基于k8s集群中的监控工具收集服务模块运行时的至少一项性能参数;基于对应的性能指标阈值判断各项性能参数是否异常;若是,基于k8s集群中的日志收集工具收集服务模块的当前运行日志;基于k8s集群中的日志分析工具分析当前运行日志,以识别运行异常模式;当识别到运行异常模式时,利用k8s集群中的容器编排工具的回滚机制将服务模块回退到上一个稳定运行的服务版本。由于服务模块以容器化形式部署在k8s集群中,通过k8s集群中的工具来对服务模块的性能参数和运行日志进行获取、检测,一方面,实现了服务模块的快速部署,便于对所有的服务模块进行统一管理,降低了大规模的服务模块的管理和维护难度,另一方面,通过服务模块的性能参数、运行日志来综合判断是否存在异常运行模式,可以提高检测异常运行模式的准确性,避免误报,并且在检测到运行异常模式时,利用k8s集群中的容器编排工具的回滚机制将服务模块回退到上一个稳定运行的服务版本,可以在发现问题时快速定位和恢复,确保服务的稳定运行。

20、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

本文档来自技高网
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【技术保护点】

1.一种电网系统异常监控方法,其特征在于,所述电网系统包括多个服务模块,所述服务模块以容器化形式部署在K8s集群中;所述电网系统异常监控方法,包括:

2.如权利要求1所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述基于所述当前运行日志识别所述服务模块的运行异常模式,包括:

3.如权利要求2所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述预设评估阈值通过以下步骤设定:

4.如权利要求3所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述基于所有的所述第二评估参数计算所述运行特征的预设评估阈值,包括:

5.如权利要求4所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述第二评估参数包括所述第二特征值的均值和标准差,所述第二评估参数的计算公式如下:

6.如权利要求2所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,在所述当存在所述第一评估参数超过所述运行特征对应的预设评估阈值时,则确定存在异常运行模式之后,还包括:

7.如权利要求6所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述基于所述第一特征值对所述预设评估阈值进行更新,包括:

8.一种电网系统异常监控装置,其特征在于,所述电网系统包括多个服务模块,所述服务模块以容器化形式部署在K8s集群中;所述电网系统异常监控装置,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

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1-7中任一项所述的电网系统异常监控方法。

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【技术特征摘要】

1.一种电网系统异常监控方法,其特征在于,所述电网系统包括多个服务模块,所述服务模块以容器化形式部署在k8s集群中;所述电网系统异常监控方法,包括:

2.如权利要求1所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述基于所述当前运行日志识别所述服务模块的运行异常模式,包括:

3.如权利要求2所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述预设评估阈值通过以下步骤设定:

4.如权利要求3所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述基于所有的所述第二评估参数计算所述运行特征的预设评估阈值,包括:

5.如权利要求4所述的电网系统异常监控方法,其特征在于,所述第二评估参数包括所述第二特征值的均值和标准差,所述第二评估参数的计算公式如下:

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【专利技术属性】
技术研发人员:刘子龙陈文沁唐鹏飞陈建许淳
申请(专利权)人:南方电网数字电网科技广东有限公司
类型:发明
国别省市:

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