【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及容器监控，具体涉及一种容器信息监控预警系统及方法。
技术介绍
1、在容器技术蓬勃发展的今天，容器化已成为现代云计算和微服务架构中不可或缺的一部分。容器以其轻量级、可移植和高效的优势，极大地简化了应用的部署、扩展和管理流程。然而，随着容器集群规模的不断扩大，以及容器内运行应用的复杂度日益增加，容器监控成为了保障系统稳定性和优化资源利用的关键环节。
2、传统的容器监控方法往往采用一刀切的策略，即对所有容器实施相同级别的监控，无论容器的实际工作负载、运行状态或业务需求如何。这种监控方法虽然能够提供全面的监控视角，确保任何异常情况都不会被遗漏，但却存在着明显的弊端，即无法实现对容器监控的策略的智能化调整，导致监控的整体效能减低，在运行异常时无法及时响应并告知用户，极大减低了用户体验感。
技术实现思路
1、本专利技术的目的之一在于提供一种容器信息监控预警系统及方法，能够实现对容器监控的策略的智能化调整，实现对容器运行异常的及时监控和预警，极大提高用户体验感。
2、为了达到上述目的，提供了一种容器信息监控预警系统，包括：
3、数据获取模块，用于在容器进行运行过程中，获取对应的历史容器运行信息；
4、预处理模块，用于将对应的历史容器运行信息进行预处理操作；
5、策略选取模块，用于根据预处理操作之后的历史容器运行信息，基于预设的容器运行预测模型，对在下一时刻下对应的容器所对应的容器运行状态进行预测，并基于预测结果，从数据库中
6、监控模块，用于执行选取出来的下一时刻所对应的容器运行信息监控最优策略，对下一时刻的容器运行信息进行监控，形成对应的下一时刻容器运行信息；
7、预警模块，用于根据下一时刻容器运行信息，对下一时刻容器运行信息所对应的容器运行状态是否正常进行判断，若否，则向用户端发送报警信号。
8、本方案的技术原理及效果：在本方案中，首先是在容器运行的过程中，获取对应的历史容器运行信息，通过这一步的操作实现了对容器运行过程中所产生的历史容器运行信息的全方位的采集，为后续的处理提供了全面的数据支撑。
9、然后将对应的历史容器信息进行预处理操作，预处理操作之后，基于预设的容器运行预测模型的作用下，预测出对应的在下一前时刻下对应的容器所对应的容器运行状态，然后基于该预测结果进行当前的容器运行信息监控最优策略的匹配，通过匹配到的容器运行监控最优策略，对下一时刻下的容器运行信息进行最优监控，从而得到下一时刻容器运行信息，以此来实现针对性的监控和可靠性的监控，之后通过下一时刻容器运行信息的识别来确定当前容器运行是否正常，若否则向用户发送报警信号，以此来实现对容器运行状态的预警功能。即实现对容器监控的策略的智能化调整，实现对容器运行异常的及时监控和预警，极大提高用户体验感。
10、进一步，所述策略选取模块包括：
11、预测模块，用于根据预处理操作之后的历史容器运行信息，基于预设的容器运行预测模型，对在下一时刻下对应的容器所对应的容器运行状态进行预测，形成下一时刻下所对应的容器运行预测状态信息；
12、优化模块，用于根据下一时刻下所对应的容器运行预测状态信息，以及数据库中各个容器运行信息监控子策略，基于改进型遗传优化算法，匹配出下一时刻对应的容器运行信息最优监控策略。
13、有益效果：在本方案中，预测模块基于历史容器运行信息，通过容器运行预测模型，能够准确预测下一时刻的容器运行状态，为监控策略的动态调整提供了科学依据。优化模块采用改进型遗传优化算法，根据预测的容器运行状态，从数据库中智能匹配出最优的容器运行信息监控策略，确保监控策略的动态调整与资源的高效利用，通过精确匹配监控策略，避免了不必要的资源消耗，降低了监控系统的运行成本，同时也减少了对容器性能的影响，实现了资源的精细化管理。
14、进一步，所述优化模块包括：
15、筛选模块，用于根据数据库中的各个容器运行信息监控子策略，随机生成n个初始种群，所述初始种群的个体为容器运行信息监控子策略的组合；根据预设的限制条件，对初始种群的个体进行筛选并判断，若符合要求，则为可行解，反之则为不可行解；所述容器信息监控子策略包括监控指标id，监控频率以及监控能耗；
16、适应度计算模块，用于对选取出来的种群进行第一适应度和第二适应度的计算；
17、所述第一适应度计算如下：
18、
19、式中，f1为第一适应度，xi为第i个容器信息监控子策略中监控指标id所对应的在下一时刻的所对应的容器运行预测状态信息下所对应的监控频率所对应的监控收益度，m为种群所对应的容器信息监控子策略所监控的监控指标id总个数，k为基于下一时刻的所对应的容器运行预测状态信息所必须要监控的监控指标id总个数；b为在每次进行第一适应度计算时所设置的随机数，p为随机阈值；
20、所述第二适应度计算如下：
21、
22、式中f2为第二适应度，hj为第i个容器信息监控子策略所对应的监控能耗值，∝，δ为对应的加权系数；
23、选取模块，用于在第一预设迭代次数内，根据种群所对应的第一适应度，选取第一适应度大于或者等于第一适应度阈值的种群，并对于此时剔除的种群中，选取第二适应度最小的前三个种群，并将其保存到备用库中；
24、超出第一预设迭代次数时，将此时的种群与备用库中的种群进行组合，形成新的种群，并对此时种群所对应的第二适应度大于预设第二适应度的种群进行选择；
25、交叉变异模块，用于对选择的种群进行杂交、变异得到子代种群；
26、循环模块，用于在得到子代种群之后，继续执行适应度计算模块，直到满足预设迭代数量；
27、输出模块，用于输出子代种群作为多目标优化的最优解集合。
28、有益效果：在本方案中首先是通过筛选模块的设置实现了对初始种群的初步筛选，使得对应的种群的数量缩小，更加精准，提高了算法的收敛速度，之后在进行适应度的计算时，尤其是第一适应度的计算时，引入随机数来确定适应度计算的方式，通过增加搜索过程中的随机性，避免了算法陷入局部最优解，提高了全局搜索的效率和效果。
29、进一步，还包括统计模块，用于在容器进行运行过程中，对向用户端发送报警信号的次数进行统计；
30、判断模块，用于在向用户端发送报警信号之前，判断本次报警是容器运行过程中的报警总次数，根据对应的报警总次数，基于预设的报警选取策略，选取对应的报警策略。
31、进一步，所述预设的报警选取策略为：
32、判断报警总次数p与预设次数阈值之间的大小关系；
33、若p<x，则对应的报警等级为一级报警，调取一级报警所对应的一级报警策略；
34、若x≤p<y，则对应的报警等级为二级报警，调取二级报警所对应的二级报警策略；
【技术保护点】
1.一种容器信息监控预警系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种容器信息监控预警系统，其特征在于：所述策略选取模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种容器信息监控预警系统，其特征在于：所述优化模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种容器信息监控预警系统，其特征在于：还包括统计模块，用于在容器进行运行过程中，对向用户端发送报警信号的次数进行统计；
5.一种容器信息监控预警方法，使用上述的权利要求1到4任一项的一种容器信息监控预警系统，其特征在于：包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种容器信息监控预警系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种容器信息监控预警系统，其特征在于：所述策略选取模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种容器信息监控预警系统，其特征在于：所述优化模块包括：
4.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：童毅，曹靖，
申请(专利权)人：重庆博拉智算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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