到的监控数据对应关系，并根据该对应关系生成数据统计信息，生成的数据 统计信息可W是数据统计表，WCPU为例，该数据统计表可W是如下表所示：
[0034]
阳035] 表1
[0036] 如表1所示，表1中的名称即为该监控目标的标识信息（如表1中的CPU)，表1中 的采集时刻表示数据监控设备在2015年6月24日，上午10时20分44秒采集到该CPU的 监控数据，表1中的数值即为该监控数据，该数值可W是该CPU的资源占用率或者CPU的溫 度等信息，本发明实施例对此不作限定，其他数值型的监控数据也在本发明实施例的保护 范围之内，例如，CPU的主频等信息；表1中的数值"3"即为该监控数据的数值，当然，该数 值只是举例说明，不作限定。
[0037] 需要说明的是，上述表1只是为了方便描述进行的示例性说明，本发明实施例中 的数据统计信息并不局限于数据统计表的形式，其他更够表现监控目标的标识信息和采集 时刻W及监控数据的对应关系的形式也落在本发明的保护范围内，例如，还可W是映射表 等形式。
[0038] 步骤103、将建立的对应关系写入数据处理设备。
[0039] 在本发明实施例中，数据监控设备在根据建立的对应关系生成数据统计信息后， 将该数据统计信息写入数据处理设备。
[0040] 具体地，数据监控设备可W间隔数秒将数据统计信息写入基于该数据处理设备构 建的大数据平台，大数据平台将数据持久化（即存储该数据统计信息）；利用大数据平台大 数据处理的能力，可W将百万级的数据在不到一秒内运算完成，从而实现了快速运算。
[0041] 需要说明的是，该数据监控设备可W按照预设时间将数据统计信息写入数据处理 设备，从而防止频繁写入造成的系统资源占用过大的问题，进而节约了系统资源。
[0042]采用上述方法，通过将采集的监控数据与采集时刻和监控目标的标识信息建立对 应关系，并根据该对应关系生成数据统计信息，并将该数据统计信息写入数据处理设备，运 样，实现了将采集的监控数据与监控目标和采集时刻对应起来，从而方便的对得到的监控 数据进行统一管理，不需要再编写额外的算法对监控数据进行管理，进而实现了在数据监 控的同时节约系统资源。
[0043]图2为本发明实施例提供的一种基于大数据的数据监控方法，如图2所示，该方法 实施例的执行主体可W是数据处理设备，该方法包括： W44] 步骤201、接收监控查询指令。
[0045] 其中，该监控查询指令包括监控目标的标识信息和查询该监控目标的对应的监控 数据的时间区间。
[0046] 具体地，用户可W通过基于数据处理设备建立的大数据平台，输入待查询的监控 目标和查询该监控目标对应的时间区间；该时间区间可W是一小时、一天或者一个月，本发 明对此不作限定。
[0047] 步骤202、获取时间区间内标识信息与监控数据的对应关系。
[0048] 其中，该对应关系可W是W数据统计信息的形式表示时间区间内的监控目标的标 识信息与监控数据的对应关系，该数据统计信息包括该监控数据对应的采集时刻和该标识 信息W及监控数据的对应关系。 W例示例地，该监控目标WCPU为例进行说明，用户输入该CPU的名称"CPU",并输入查 询时间"2015-06-2410:20:44-2015-06-24 11:20:44"，则该数据处理设备获取该CPU在 时间区间"2015-06-24 10:20:44-2015-06-24 11:20:44"的每一时刻对应的数据统计信 息。
[0050] 在本发明一种可能的实现方式中，该大数据平台提供的查询界面包括预设的多个 监控目标的标识信息（如名称），并将该预设的监控目标的标识信息展示给用户（例如W下 拉列表的形式展示给用户），用户通过展示的多个监控目标的标识信息选择待查询的监控 目标，同样的，该时间区间也可W预设多个时间段，用户通过展示的多个时间段选择待查询 的时间区间，上述输入监控目标的标识信息和时间区间只是举例说明，不作限定。
[0051] 步骤203、根据获取的对应关系生成该监控目标在该时间区间内的运行信息，并展 示该运行信息。
[0052] 其中，该运行信息包括时间区间内的每一时刻与该监控数据的对应关系。
[0053] 可选地，该步骤203包括：根据获取的对应关系生成监控目标在时间区间内的运 行曲线图，并展示运行曲线图。
[0054] 其中，该运行曲线图表示该监控目标在时间区间内的监控数据的运行趋势，运样， 用户可W直观的观看该监控目标的运行信息，提升了用户体验。
[0055] 需要说明的是，该运行曲线图只是举例说明，本发明对此不作限定，其他能够表示 该监控目标的监控数据与时间区间对应关系的表现形式也落在本发明的保护范围之内，例 如也可W是柱状图或者气泡图等表现形式。
[0056]采用上述方法，通过监控目标的监控数据与时间区间和监控目标的标识信息之间 建立的对应关系，能够准确的查询到该监控目标的运行信息，从而方便的对监控目标的监 控数据进行统一管理，不需要再编写额外的算法对监控数据进行管理，进而解决在进行数 据监控时解决系统资源占用过大的问题。
[0057]图3为本发明实施例提供的一种基于大数据的数据监控方法，如图3所示，该方法 包括：
[0058] 步骤301、在达到采集时刻时，数据监控设备按照预设时间间隔通过Rest化1接口 采集该监控数据。
[0059] 其中，该监控数据包括数值数据，该数据监控设备可W定时采集监控目标的监控 数据。
[0060] 在本发明实施例中，该监控目标可W是CPU,则该标识信息即为该CPU的名称，该 监控数据包括数值数据，例如该监控数据可W是该CPU的资源占用率、该CPU的主频或者该 CPU的溫度等信息。
[0061] 具体地，数据监控设备按照预设时间间隔通过Rest化1接口采集该监控信息。
[0062] 其中，该预设时间间隔的粒度可W是分钟、小时或者天，运样，能够在极短的时间 (如1秒）实现不同时间跨度内的监控数据的采集。
[0063] 需要说明的是，Rest化1接口为基于REST架构的接口，REST指的是一组架构约束 条件和原则，满足运些约束条件和原则的应用程序或设计就是基于Restful框架的应用程 序或设计，在本发明实施例中，通过Rest化1接口采集该监控信息需要实现Rest化1框架， 该Rest化1框架一般WHTTP协议作为数据传输的协议，利用HTTP本身的语义实现客户端 与服务器之间的交互。采用该Rest化1接口能够更简单的采集监控信息，降低数据监控设 备的实现复杂度。
[0064] 步骤302、数据监控设备建立当前采集时刻和监控目标的标识信息W及监控目标 的监控数据之间的对应关系，并根据该对应关系生成数据统计信息。
[0065] 其中，采集时刻即为该数据监控设备采集到该监控数据的时刻，在本发明实施例 中，数据监控设备在采集时刻根据标识信息采集监控数据，并建立采集时刻和标识信息W 及监控数据对应关系，从而生成数据统计信息，生成的数据统计信息可W是数据统计表，W CPU为例，该数据统计表可W是如下表所示：
[0066]
阳067]表1 W側如表1所示，表1中的名称即为该监控目标的标识信息（如表1中的CPU),表1中 的采集时刻表示数据监控设备在2015年6月24日，上午10时20分44秒采集到该CPU的 监控数据，表1中的数