数据流量的波动阀值范围设定方法及装置的制造方法

数据流量的波动阀值范围设定方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种数据流量的波动阀值范围设定方法，所述方法包括：根据当前数据的历史数据对所述当前数据的波形类型进行分类得到波形类型信息；根据所述波形类型信息和历史数据流量信息设定所述当前数据的波动阀值范围。本发明还同时公开了一种数据流量监控方法、一种数据流量的波动阀值范围设定装置和一种数据流量监控系统。
【专利说明】
数据流量的波动阀值范围设定方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及数据监控技术领域，尤其涉及数据流量的波动阀值范围设定方法及装 置。
【背景技术】
[0002] 传统的流量监控平台是对数据流量进行分析后，按预设的阀值进行判断，超出范 围则发起告警流程，这类监控类型称为阀值监控，是目前流量监控业界主流的做法。比如， 对一个网站失败率做监控，提前设置监控阀值为0-10%，当监控系统发现某段失败率超过 10 %则告警。
[0003] 从对数据分析角度来归结，阀值监控是对数据流量的静态分析方法，该方法没有 和前后时间点动态比较，常常导致监控系统在没有发生真正突发事件的时候误报或不报， 最终让用户对告警信息麻目和失去信心。比如，对一个网站做流量监控，流量这个数值会因 为时间、环境等因素发生变化，用户很难预估一个合适的阀值设置到监控平台，因为闲时可 能接近0,高峰时上升1000以上或更多，阀值设置小了则监控平台频繁误报，阀值设置大了 则无法发现突发的流量变化，对流量的监控不准确，也无法真正起到告警作用。
[0004] 申请号为201210401916、名称为一种阈值自适应修正的网络流量监控系统及方法 的中国发明专利申请披露了一种通过滑动窗口对阈值进行设定的方法，但该方法的阈值参 数值和滑动窗口的大小有关，而滑动窗口的大小是人为设定的，因此，得到的阈值参数值也 会受到人为因素的干扰，最终得到的阈值也不能真实反映网络流量的特征。

【发明内容】

[0005] 有鉴于此，本发明实施例期望提供数据流量的波动阀值范围设定方法及装置，至 少能解决现有数据流量监控不准确等技术问题。
[0006] 本发明实施例的技术方案是这样实现的：
[0007] 本发明实施例提供了一种数据流量的波动阀值范围设定方法，所述方法包括：
[0008] 根据当前数据的历史数据对所述当前数据的波形类型进行分类得到波形类型信 息；
[0009] 根据所述波形类型信息和所述当前数据的历史数据流量信息设定所述当前数据 的波动阀值范围；所述波动阀值范围用于触发所述当前数据的告警。
[0010] 本发明实施例还提供了一种数据流量监控方法，所述方法包括：
[0011] 采集当前数据的流量值；
[0012] 采用上述任一所述的数据流量的波动阀值范围设定方法设置波动阀值范围；
[0013] 将所述流量值与所述波动阀值范围进行比较，若所述流量值超出所述波动阀值范 围，则发出告警信息。
[0014] 本发明实施例还提供了一种数据流量的波动阀值范围设定装置，所述装置包括：
[0015] 数据分类单元，用于根据当前数据的历史数据对所述当前数据的波形类型进行分 类得到波形类型信息；
[0016] 波动阀值范围设定单元，用于根据所述波形类型信息和所述当前数据的历史数据 流量信息设定所述当前数据的波动阀值范围；所述波动阀值范围用于触发所述当前数据的 出敏 口吕〇
[0017] 本发明实施例还提供了一种数据流量监控系统，所述系统包括上述任一所述的数 据流量的波动阀值范围设定装置。
[0018] 本发明所提供的数据流量的波动阀值范围设定方法及装置，通过所述流量值与历 史数据流量的波动阀值范围比较，能够最大限度地按照当前数据自身的历史变化趋势对当 前数据的流量值的变化范围做出判断，避免了人为设定静态告警阀值时的主观因素干扰， 实现了流量值变化的准确告警。
【附图说明】
[0019] 图1为实施例1的数据流量的波动阀值范围设定方法的流程图；
[0020] 图2为实施例3的数据流量的波动阀值范围设定装置的结构示意图；
[0021] 图3为实施例5的正常情况下彩票销量的实际曲线与彩票销量上限曲线和彩票销 量下限曲线的关系图；
[0022] 图4为实施例5的发生突发事件情况下彩票销量的实际曲线与彩票销量上限曲线 和彩票销量下限曲线的关系图；
[0023] 图5为实施例5的根据突发事件设置干扰因子后彩票销量的实际曲线与彩票销量 上限曲线和彩票销量下限曲线的关系图。
[0024] 为了能明确实现本发明的实施例的结构，在图中标注了特定的尺寸、结构和器件， 但这仅为示意需要，并非意图将本发明限定在该特定尺寸、结构、器件和环境中，根据具体 需要，本领域的普通技术人员可以将这些器件和环境进行调整或者修改，所进行的调整或 者修改仍然包括在后附的权利要求的范围中。
【具体实施方式】
[0025] 在以下的描述中，将描述本发明的多个不同的方面，然而，对于本领域内的普通技 术人员而言，可以仅仅利用本发明的一些或者全部结构或者流程来实施本发明。为了解释 的明确性而言，阐述了特定的数目、配置和顺序，但是很明显，在没有这些特定细节的情况 下也可以实施本发明。在其他情况下，为了不混淆本发明，对于一些众所周知的特征将不再 进行详细阐述。
[0026] 实施例1
[0027] 为了解决现有数据流量监控不准确等技术问题，本实施例提供了一种数据流量的 波动阀值范围设定方法，如图1所示，本实施例的一种数据流量监控方法包括：
[0028] S101 :根据当前数据的历史数据对所述当前数据的波形类型进行分类得到波形类 型信息；
[0029] 当前数据的历史数据能够反映当前数据自身的特性，根据该特性能够对当前数据 进行波形类型分类，为当前数据的波动阀值范围设定的准确性奠定了基础。
[0030] S102:根据所述波形类型信息和所述当前数据的历史数据流量信息设定所述当前 数据的波动阀值范围；所述波动阀值范围用于触发所述当前数据的告警。
[0031] 波形类型信息对当前数据进行了分类，通过历史数据流量信息能够反映当前数据 的变化周期和波动范围等信息，在波形类型信息的基础上，结合历史数据流量信息对当前 数据进行分析，能够根据当前数据自身的特征对当前数据的波动阀值范围进行精确设定， 能最大限度地实现对突发事件的及时告警。
[0032] 本实施例将所述流量值与波动阀值范围比较，能够最大限度地按照当前数据自身 的历史变化趋势对当前数据的流量值的变化范围做出判断，避免了人为设定告警阀值时的 主观因素干扰，实现了流量值变化的准确告警。
[0033] 本实施的当前数据可以是能够采集到的各种不同的数据，相应的，本实施例的流 量值也可以是某些数据的幅值。这些数据的变化快慢各不相同，有些是随机性的数据，如网 站访问流量波形、股票波形、温度波形，风速波形等，有些是有规律性的太阳每天的升起和 落下的时间波形、涨潮和退潮时间的波形等。为了对这些波形进行分析，本实施例首先从波 形变化的快慢程度进行分类，分类完成后再对其告警进行分析。
[0034] 为此，步骤S101包括：
[0035] 将所述当前数据的历史数据的流量变化率与设定值进行比较，若所述流量变化率 小于设定值，则所述当前数据的波形类型为慢速变化类型；否则，所述当前数据的波形类型 为快速变化类型。
[0036] 所述流量变化率是指数据在一段时间内的流量值的波动值，波动值越小，说明该 数据的变化越稳定，当波动值小于设定值时，可认为数据的变化属于缓慢变化；如果数据的 变化属于缓慢变化，就可以忽略数据自身的某些属性（如周期性等），而仅靠当前数据的历 史数据就可以对当前数据的未来变化做出合理的推测，进而设置波动阀值范围。快速变化 类型时相对于慢速变化类型而言的，如果当前数据属于快速变化类型，则单纯靠历史数据 得到的波动阀值范围很可能不准确，无法发现突发事件对当前数据造成的流量值变化，无 法实现真正的告警。此外，设定值的取值也需要根据实际情况而定。
[0037] 因此，需要分别对慢速变化类型和快速变化类型的数据的波动阀值范围设定过程 进行分析，因此，步骤S102具体包括（不限于本实施例方法）：
[0038] 步骤S1021 :当所述当前数据的波形类型为慢速变化类型时，通过所述当前数据 的流量值对应的采集点的前一个采集点所述波动阀值范围进行设定；具体为：
[0039] 当所述当前数据的波形类型为慢速变化类型时，获取前一个采集点（即历史数据 流量信息）对应的流量值，在所述前一个采集点对应的流量值的基础上设置第一上升增量 和第一下降增量，第一上升增量和第一下降增量的取值可以参考前几个采集点对应的流量 值的变化量，具体取值视实际情况而定。将所述前一个采集点对应的流量值与所述第一上 升增量的和值作为所述波动阀值范围的第一上限值；将所述前一个采集点对应的流量值与 所述第一下降增量的差值作为所述波动阀值范围的第一下限值；所述第一上限值和所述第 一下限值构成所述波动阀值范围；其中，所述第一上升增量为正值，所述第一下降增量为正 值；所述第一上升增量和第一下降增量的绝对值可以相同，也可以不同，具体取值视实际需 要而走。
[0040] 步骤S1022 :当所述当前数据的波形类型为快速变化类型时，通常不按照慢速变 化类型时通过简单的前一个采集点对应的流量值就对所述波动阀值范围进行处理，而是要 更多的考虑当前数据自身的变化趋势来对所述波动阀值范围进行设定。本实施例根据所述 当前数据的周期性对所述波动阀值范围进行设定，具体包括：
[0041] 1)、若所述当前数据不具有周期性（考虑到本实施例的当前数据可以是多种数 据，此处的"周期性"只是定性的说明，不是定量的说明，不具有周期性也可以是指不具有明 显的周期性），则获取所述流量值对应的采集点之前的设定个数据采集点（即历史数据流 量信息）对应的历史数据采集值（采集点对应的当前数据的幅值），根据所述历史数据采集 值的变化趋势设置所述波动阀值范围；需要说明的是，此处的历史数据采集值应该是没有 发生突发事件时的当前数据的幅值，否则会使波动阀值范围的设定不准确。
[0042] 根据所述历史数据采集值的变化趋势设置所述波动阀值范围具体包括：计算所述 历史数据采集值之间的变化率，通过所述变化率确定所述波动阀值范围。具体为：
[0043] 计算所述历史数据采集值之间的变化率，将所述变化率的最大值在与所述流量值 的采集时刻最近的所述历史数据采集值（当前数据采集点的前一个数据采集点的数据幅 值）处得到的增量作为第二上升增量和第二下降增量，将与所述流量值的采集时刻最近的 所述历史数据采集值作为预测初始值，所述预测初始值与所述第二上升增量的和值作为所 述波动阀值范围的第二上限值；所述预测初始值和所述第二下降增量的差值作为所述波 动阀值范围的第二下限值；所述第二上限值和所述第二下限值构成所述波动阀值范围；其 中，所述第二上升增量为正值，所述第二下降增量为正值。
[0044] 变化率的计算公式为：
[0045]
[0046] 其中：
[0047] 匕为第i个变化率，i = l，2···，η，η为历史数据采集值的数量；i值越小，i值对 应的历史数据采集值的采集点与当前数据的采集值的采集点越远；
[0048] Δ R为第i个历史数据采集值与第i-Ι历史数据采集值之间的差值；
[0049] t为采集点周期，方便起见，t的取值可以是1。
[0050] 第二上限值的计算公式为：
[0051] Fu= F^b.XF,,
[0052] 其中：
[0053] Fu为第二上限值；
[0054] Fn为与所述流量值的采集时刻最近的所述历史数据采集值，相应的，b iXFn为第二 上升增量或第二下降增量。
[0055] 第二下限值的计算公式为：
[0056] Fd= F^b^F,,
[0057] 其中：
[0058] 匕为第二下限值。
[0059] 还可以通过当前数据的流量值的波动值来对波动阀值范围进行设定，其中，波动 值的计算公式（不限于该公式，也可以是其他类似的公式）可以是：
[0060]
[0061] 其中：
[0062] Fb为当前数据的波动值；
[0063] Μ为当前数据的流量值；
[0064] Mk为前第k个采集点的流量值；k = -1，…，0, 1为当前数据对应的采集点之前的 历史采集点总数。
[0065] 2)、若所述当前数据具有周期性，则根据所述当前数据的历史数据曲线（即历史 数据流量信息）设置所述波动阀值范围。此处的历史数据曲线是指当前数据的前几个没有 发生突发事件的周期内的数据构成的曲线。由于当前数据具有周期性，则通过没有发生突 发事件的历史数据可以对正常的当前数据的变化趋势做出预测，这就极大地降低了设置波 动阀值范围的难度，而且具备当前数据自身的客观性，也能对突发事件造成的当前数据的 流量值进行准确判断。
[0066] 根据所述当前数据的历史数据曲线设置所述波动阀值范围具体包括：通过所述当 前数据的历史数据得到所述波动阀值范围的上限曲线和下限曲线，从所述上限曲线和下限 曲线上确定对应所述当前数据的采集点的所述波动阀值范围，具体为：
[0067] 获取所述当前数据的前设定个周期的历史数据，根据所述前设定个周期的历史数 据得到均值曲线和每个采集点的最大差值，此处，均值曲线是指对每个采集点上的前设定 个周期的历史数据求均值，将所有采集点上的均值做连线得到的曲线；在所述均值曲线上 的每个采集点上增加对应该采集点的所述最大差值得到所述波动阀值范围的上限曲线；在 所述均值曲线上的每个采集点上减少对应的所述最大差值得到所述波动阀值范围的下限 曲线；从所述上限曲线和下限曲线上找到和当前数据的采集点对应的基准采集点，此处的 基准采集点是指和当前数据的采集点在周期上的重合点，例如，当前数据的采集点时周期 为24小时的11点50分30秒，则基准采集点是指上限曲线和下限曲线上的24小时的11 点50分30秒。将基准采集点对应的在所述上限曲线和下限曲线上的值分别作为所述波动 阀值范围的第三上限值和第三下限值；所述第三上限值和第三下限值构成所述波动阀值范 围；其中，所述最大差值为正值。
[0068] 均值曲线上的每个采集点对应的幅值的计算公式为：
[0069]
[0070] 其中：
[0071] C]zy为均值曲线的第y个采集点上z个周期的幅值的均值，j为均值符号；m为周 期的数量；y = 1，"·，η，η为采集点的数量；
[0072] Czy为第z个周期的第y个采集点的幅值。
[0073] 得到均值曲线上的每个采集点对应的幅值Cjzy后，将所有C jzy连线就得到了均值 曲线。
[0074] 上限曲线上的每个幅值的计算公式为：
[0075] Cuy=Cjzy+AFy
[0076] 其中：
[0077] Cuy为第y个采集点的上限幅值，u为上限符号；
[0078] Δ Fy为第y个采集点的z个周期上的幅值之间的最大差值。
[0079] 得到上限曲线上的每个幅值Cuy后，将所有Cuy连线就得到了上限曲线。
[0080] 下限曲线上的每个幅值的计算公式为：
[0081] Cdy=Cjzy-AFy
[0082] 其中：
[0083] Cdy为第y个采集点的下限幅值，d为下限符号；
[0084] 得到下限曲线上的每个幅值Cdy后，将所有C dy连线就得到了下限曲线。
[0085] 上述对所述波动阀值范围的设置都属于在当前数据本身的变化规律的基础上做 出的，如果对当前数据受到了已知事件的干扰（如人为造成能够影响当前数据的事件的发 生或其他事件），则需要对该事件对当前数据的固有规律带来的影响做出预判。
[0086] 为此，本实施例方法还包括：
[0087] 根据指定事件设置干扰因子，通过所述干扰因子设置所述波动阀值范围，包括：
[0088] 若所述当前数据受到指定事件干扰，则根据所述指定事件设定干扰因子，并根据 所述干扰因子对所述波动阀值范围进行调整。此处的指定事件可以是已知的事件，如在彩 票中奖公布前，人为大规模对奖池金额进行了宣传等，这样在一定程度上对彩票的销售量 造成了影响，彩票销售量曲线也会因此发生变化，还可以是其他在当前数据前发生，并且对 当前数据造成影响的事件。
[0089] 本实施例调整的方法包括，将当前数据的流量值对应的采集点的前一个采集点的 流量值作为基准流量值，将所述干扰因子乘以所述基准流量值得到干扰增量；将所述基准 流量值与所述干扰增量的和值作为所述波动阀值范围的第四上限值；将所述基准流量值与 所述干扰增量的差值作为所述波动阀值范围的第四下限值；所述第四上限值和所述第四下 限值构成所述波动阀值范围；其中，所述干扰因子为正值；所述干扰增量为正值。
[0090] 实施例2
[0091] 本实施例提供了一种数据流量监控方法，包括：
[0092] 步骤S201 :采集当前数据的流量值；
[0093] 本实施例的当前数据可以是网站访问量等数据，也可以是其他能用流量值（或幅 值）进行表征的数据。对当前数据的流量值进行采集时对波动阀值范围设置的基础，通常 假定当前数据的流量值不属于告警状态时的流量值。采集的方式为实时采集，如通过数据 监控器读取当前数据的流量值等。
[0094] 步骤S202 :采用实施例1所述的数据流量的波动阀值范围设定方法设置波动阀值 范围；
[0095] 实施例1的波动阀值范围设定方法能够根据当前数据自身的特点，准确地对波动 阀值范围进行设定，波动阀值范围是通过当前数据自身的历史变化趋势设定的，用于表征 当前数据的变化趋势，这样就避免了人为设定告警阀值时的主观因素干扰，最大限度地根 据当前数据本身的变化趋势来告警，能够真正反映当前数据的变化，为当前数据的流量值 的准确告警作了准备。
[0096] 步骤S203 :将所述流量值与所述波动阀值范围进行比较，若所述流量值超出所述 波动阀值范围，则发出告警信息。
[0097] 实施例3
[0098] 本实施例和实施例1属于同一发明构思，本实施例提供了一种数据流量的波动阀 值范围设定装置，如图2所示，所述装置包括：
[0099] 数据分类单元301，用于根据当前数据的历史数据对所述当前数据的波形类型进 行分类得到波形类型信息；
[0100] 当前数据的历史数据能够反映当前数据自身的特性，根据该特性能够对当前数据 进行波形类型分类，为当前数据的波动阀值范围设定的准确性奠定了基础。
[0101] 波动阀值范围设定单元302,用于根据所述波形类型信息和所述当前数据的历史 数据流量信息设定所述当前数据的波动阀值范围；所述波动阀值范围用于触发所述当前数 据的告警。
[0102] 波形类型信息对当前数据进行了分类，通过历史数据流量信息能够反映当前数据 的变化周期和波动范围等信息，在波形类型信息的基础上，结合历史数据流量信息对当前 数据进行分析，能够根据当前数据自身的特征对当前数据的波动阀值范围进行精确设定， 能最大限度地实现对突发事件的及时告警。
[0103] 本实施的当前数据可以是能够采集到的多种数据，相应的，本实施例的流量值也 可以是某些数据的幅值。这些数据的变化快慢各不相同，有些是随机性的数据，如网站访问 流量波形、股票波形、温度波形，风速波形等，有些是有规律性的太阳每天的升起和落下的 时间波形、涨潮和退潮时间的波形等。为了对这些波形进行分析，本实施例首先从波形变化 的快慢程度进行分类，分类完成后再对其告警进行分析。
[0104] 为此，所述数据分类单元301还包括：
[0105] 数据分类子单元，用于将所述当前数据的历史数据的流量变化率与设定值进行比 较，若所述流量变化率小于设定值，则所述当前数据的波形类型为慢速变化类型；否则，所 述当前数据的波形类型为快速变化类型。所述流量变化率是指数据在一段时间内的流量值 的波动值，波动值越小，说明该数据的变化越稳定，当波动值小于设定值时，可认为数据的 变化属于缓慢变化；如果数据的变化属于缓慢变化，就可以忽略数据自身的某些属性（如 周期性等），而仅靠当前数据的历史数据就可以对当前数据的未来变化做出合理的推测，进 而设置波动阀值范围。快速变化类型时相对于慢速变化类型而言的，如果当前数据属于快 速变化类型，则单纯靠历史数据得到的波动阀值范围很可能不准确，无法发现突发事件对 当前数据造成的流量值变化，无法实现真正的告警。此外，设定值的取值也需要根据实际情 况而定。
[0106] 其中，所述波动阀值范围设定单元302包括：
[0107] 第一阀值设定子单元，用于在所述当前数据的波形类型为慢速变化类型时，通过 所述当前数据的流量值对应的采集点的前一个采集点所述波动阀值范围进行设定，具体包 括：
[0108] 在所述当前数据的波形类型为慢速变化类型时，获取前一个采集点对应的流量 值，在所述前一个采集点对应的流量值的基础上设置第一上升增量和第一下降增量，第一 上升增量和第一下降增量的取值可以参考前几个采集点对应的流量值的变化量，具体取值 视实际情况而定。将所述前一个采集点对应的流量值与所述第一上升增量的和值作为所述 波动阀值范围的第一上限值；将所述前一个采集点对应的流量值与所述第一下降增量的差 值作为所述波动阀值范围的第一下限值；所述第一上限值和所述第一下限值构成所述波动 阀值范围；其中，所述第一上升增量为正值，所述第一下降增量为正值；所述第一上升增量 和第一下降增量的绝对值可以相同，也可以不同，具体取值视实际需要而定。
[0109] 第二阀值设定子单元，用于在所述当前数据的波形类型为快速变化类型时，根据 所述当前数据的周期性对所述波动阀值范围进行设定。
[0110] 具体的，所述第二阀值设定子单元包括：
[0111] 第一阀值设定模块，用于在所述当前数据不具有周期性时，获取所述流量值对应 的采集点之前的设定个数据采集点对应的历史数据采集值，根据所述历史数据采集值的变 化趋势设置所述波动阀值范围，需要说明的是，此处的历史数据采集值应该是没有发生突 发事件时的当前数据的幅值，否则会使波动阀值范围的设定不准确。
[0112] 第一阀值设定模块还包括第一阀值设定子模块，第一阀值设定子模块用于计算所 述历史数据采集值之间的变化率，通过所述变化率确定所述波动阀值范围，具体包括：
[0113] 计算所述历史数据采集值之间的变化率，将所述变化率的最大值在与所述流量值 的采集时刻最近的所述历史数据采集值处得到的增量作为第二上升增量和第二下降增量， 将与所述流量值的采集时刻最近的所述历史数据采集值作为预测初始值，所述预测初始值 与所述第二上升增量的和值作为所述波动阀值范围的第二上限值；所述预测初始值和所述 第二下降增量的差值作为所述波动阀值范围的第二下限值；所述第二上限值和所述第二下 限值构成所述波动阀值范围；其中，所述第二上升增量为正值，所述第二下降增量为正值；
[0114] 变化率的计算公式为：
[0115]
[0116] 其中：
[0117] h为第i个变化率，i = l，2···，η，η为历史数据采集值的数量；i值越小，i值对 应的历史数据采集值的采集点与当前数据的采集值的采集点越远；
[0118] Δ&为第i个历史数据采集值与第i-Ι历史数据采集值之间的差值；
[0119] t为采集点周期，方便起见，t的取值可以是1。
[0120] 第二上限值的计算公式为：
[0121] Fu= Ρη+^ΧΡη
[0122] 其中：
[0123] Fu为第二上限值；
[0124] Fn为与所述流量值的采集时刻最近的所述历史数据采集值，相应的，b iXFn为第二 上升增量或第二下降增量。
[0125] 第二下限值的计算公式为：
[0126] Fd= Ρη-^ΧΡη
[0127] 其中：
[0128] 匕为第二下限值。
[0129] 还可以通过当前数据的流量值的波动值来对波动阀值范围进行设定，其中，波动 值的计算公式（不限于该公式，也可以是其他类似的公式）可以是：
[0130]
[0131] 其中：
[0132] Fb为当前数据的波动值；
[0133] Μ为当前数据的流量值；
[0134] Mk为前第k个采集点的流量值；k = -1，…，0, 1为当前数据对应的采集点之前的 历史采集点总数。
[0135] 第二阀值设定模块，用于在所述当前数据具有周期性时，根据所述当前数据的历 史数据曲线设置所述波动阀值范围。
[0136] 第二阀值设定模块还包括第二阀值设定子模块，第二阀值设定子模块用于通过所 述当前数据的历史数据得到所述波动阀值范围的上限曲线和下限曲线，从所述上限曲线和 下限曲线上确定对应所述当前数据的采集点的所述波动阀值范围，具体包括：
[0137] 获取所述当前数据的前设定个周期的历史数据，根据所述前设定个周期的历史数 据得到均值曲线和每个采集点的最大差值；在所述均值曲线上的每个采集点上增加对应该 采集点的所述最大差值得到所述波动阀值范围的上限曲线；在所述均值曲线上的每个采集 点上减少对应的所述最大差值得到所述波动阀值范围的下限曲线；从所述上限曲线和下限 曲线上找到和当前数据的采集点对应的基准采集点，将基准采集点对应的在所述上限曲线 和下限曲线上的值分别作为所述波动阀值范围的第三上限值和第三下限值；所述最大差值 为正值。
[0138] 均值曲线上的每个采集点对应的幅值的计算公式为：
[0139]
[0140] 其中：
[0141] C]zy为均值曲线的第y个采集点上z个周期的幅值的均值，j为均值符号；m为周 期的数量；y = 1，"·，η，η为采集点的数量；
[0142] Czy为第ζ个周期的第y个采集点的幅值。
[0143] 得到均值曲线上的每个采集点对应的幅值Cjzy后，将所有C jzy连线就得到了均值 曲线。
[0144] 上限曲线上的每个幅值的计算公式为：
[0145] Cuy=C]zy+AFy
[0146] 其中：
[0147] Cuy为第y个采集点的上限幅值，u为上限符号；
[0148] Δ Fy为第y个采集点的z个周期上的幅值之间的最大差值。
[0149] 得到上限曲线上的每个幅值Cuy后，将所有Cuy连线就得到了上限曲线。
[0150] 下限曲线上的每个幅值的计算公式为：
[0151] Cdy=C]zy-AFy
[0152] 其中：
[0153] Cdy为第y个采集点的下限幅值，d为下限符号；
[0154] 得到下限曲线上的每个幅值Cdy后，将所有C dy连线就得到了下限曲线。
[0155] 上述对所述波动阀值范围的设置都属于在当前数据本身的变化规律的基础上做 出的，如果对当前数据受到了已知事件的干扰（如人为造成能够影响当前数据的事件的发 生或其他事件），则需要对该事件对当前数据的固有规律带来的影响做出预判。因此，所述 装置还包括：
[0156] 干扰控制单元，用于根据指定事件设置干扰因子，通过所述干扰因子设置所述波 动阀值范围，具体包括：
[0157] 在所述当前数据受到指定事件干扰时，根据所述指定事件设定干扰因子，并根据 所述干扰因子对所述波动阀值范围进行调整；所述调整的方法包括，将当前数据的流量值 对应的采集点的前一个采集点的流量值作为基准流量值，将所述干扰因子乘以所述基准流 量值得到干扰增量；将所述基准流量值与所述干扰增量的和值作为所述波动阀值范围的第 四上限值；将所述基准流量值与所述干扰增量的差值作为所述波动阀值范围的第四下限 值；所述第四上限值和所述第四下限值构成所述波动阀值范围；其中，所述干扰因子为正 值；所述干扰增量为正值。
[0158] 实施例4
[0159] 本实施例提供了一种数据流量监控系统，所述系统包括实施例3所述的数据流量 的波动阀值范围设定装置，还可以包括其他用于显示、分析等操作的设备，此处不再赘述。
[0160] 实施例5
[0161] 本实施例通过一个实际的场景对本发明进行说明。
[0162] 以彩票的销售为例，通常情况下，人们上班时间购买彩票的时间有限，购买的数量 也不会多，而周末时间充裕，购买彩票的可能性也大，因此，周末的彩票销量往往比工作日 的彩票销售量大。因此，我们可以粗略地认为彩票的销售量属于快速变化类型，并且，彩票 销量曲线是有周期性（以每周为单位）的，所以，本实施例采用历史数据曲线来设置彩票销 量的波动阀值范围。
[0163] 以选取前5个没有发生突发事件的彩票销售周期，每个周期7个采集点（以天为 单位）为例，彩票销量均值曲线上的每个采集点对应的幅值的计算公式为：
[0164]
[0165] 其中：
[0166] C]zy为均值曲线的第y个采集点上z个周期的幅值的均值，j为均值符号；周期的 数量为5 ;采集点的数量为7 ;
[0167] Czy为第z个周期的第y个采集点的幅值。
[0168] 得到彩票销量均值曲线上的每个采集点对应的幅值C]zy后，将所有C ]zy连线就得 到了彩票销量均值曲线。
[0169] 彩票销量上限曲线上的每个幅值的计算公式为：
[0170] Cuy=C]zy+AFy
[0171] 其中：
[0172] Cuy为第y个采集点的上限幅值，u为上限符号；
[0173] Δ Fy为第y个采集点的z个周期上的幅值之间的最大差值。
[0174] 得到彩票销量上限曲线上的每个幅值Cuy后，将所有Cuy连线就得到了彩票销量上 限曲线。
[0175] 彩票销量下限曲线上的每个幅值的计算公式为：
[0176] Cdy=C]zy-AFy
[0177] 其中：
[0178] Cdy为第y个采集点的下限幅值，d为下限符号。
[0179] 得到彩票销量下限曲线上的每个幅值Cdy后，将所有C dy连线就得到了彩票销量下 限曲线，如图3所示。由图3可知，正常情况下，彩票销量的实际曲线在彩票销量上限曲线 和彩票销量下限曲线之间，同时说明没有突发事件发生。
[0180] 当有其他未知的突发事件发生时，彩票销量的实际曲线超出彩票销量上限曲线和 彩票销量下限曲线的范围，此时发出告警，如图4所示。
[0181] 如果某突发事件在对彩票销售造成影响之前就被发现，例如，在某天（如周四）对 彩票进行了宣传，如奖池奖金数额达到10忆等，考虑到彩票宣传影响，此时可以设定干扰 因子，在彩票销量曲线发生告警前就对彩票销量上限曲线和彩票销量下限曲线进行调整， 如图5所示，这样就能够避免了不必要的告警。
[0182] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其 它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为 一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或 可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部 分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合 或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
[0183] 上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显 示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单 元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0184] 另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中，也可 以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述 集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0185] 本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过 程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序 在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读 存储器（Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM)、磁碟或 者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0186] 以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何 熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵 盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1. 一种数据流量的波动阀值范围设定方法，其特征在于，所述方法包括： 根据当前数据的历史数据对所述当前数据的波形类型进行分类得到波形类型信息； 根据所述波形类型信息和所述当前数据的历史数据流量信息设定所述当前数据的波 动阀值范围。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前数据的历史数据对所述当 前数据的波形类型进行分类得到波形类型信息包括： 将所述当前数据的历史数据的流量变化率与设定值进行比较，若所述流量变化率小于 设定值，则所述当前数据的波形类型为慢速变化类型；否则，所述当前数据的波形类型为快 速变化类型。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述波形类型信息和所述当前 数据的历史数据流量信息设定所述当前数据的波动阀值范围包括： 当所述当前数据的波形类型为慢速变化类型时，通过所述当前数据的流量值对应的采 集点的前一个采集点所述波动阀值范围进行设定； 当所述当前数据的波形类型为快速变化类型时，根据所述当前数据的周期性对所述波 动阀值范围进行设定。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前数据的周期性对所述 波动阀值范围进行设定包括： 若所述当前数据不具有周期性，则获取所述流量值对应的采集点之前的设定个数据 采集点对应的历史数据采集值，根据所述历史数据采集值的变化趋势设置所述波动阀值范 围； 若所述当前数据具有周期性，则根据所述当前数据的历史数据曲线设置所述波动阀值 范围。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史数据采集值的变化趋 势设置所述波动阀值范围包括： 计算所述历史数据采集值之间的变化率，通过所述变化率确定所述波动阀值范围。6. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前数据的历史数据曲线 设置所述波动阀值范围包括： 通过所述当前数据的历史数据得到所述波动阀值范围的上限曲线和下限曲线，从所述 上限曲线和下限曲线上确定对应所述当前数据的采集点的所述波动阀值范围。7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 根据指定事件设置干扰因子，通过所述干扰因子设置所述波动阀值范围。8. -种数据流量监控方法，其特征在于，所述方法包括： 采集当前数据的流量值； 采用权利要求1-7任一所述的数据流量的波动阀值范围设定方法来设置波动阀值范 围； 将所述流量值与所述波动阀值范围进行比较，若所述流量值超出所述波动阀值范围， 则发出告警信息。9. 一种数据流量的波动阀值范围设定装置，其特征在于，所述装置包括： 数据分类单元，用于根据当前数据的历史数据对所述当前数据的波形类型进行分类得 到波形类型信息； 波动阀值范围设定单元，用于根据所述波形类型信息和所述当前数据的历史数据流量 信息设定所述当前数据的波动阀值范围；所述波动阀值范围用于触发所述当前数据的告 警。10. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述数据分类单元还包括： 数据分类子单元，用于将所述当前数据的历史数据的流量变化率与设定值进行比较， 若所述流量变化率小于设定值，则所述当前数据的波形类型为慢速变化类型；否则，所述当 前数据的波形类型为快速变化类型。11. 根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述波动阀值范围设定单元包括： 第一阀值设定子单元，用于在所述当前数据的波形类型为慢速变化类型时，通过所述 当前数据的流量值对应的采集点的前一个采集点所述波动阀值范围进行设定； 第二阀值设定子单元，用于在所述当前数据的波形类型为快速变化类型时，根据所述 当前数据的周期性对所述波动阀值范围进行设定。12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二阀值设定子单元包括： 第一阀值设定模块，用于在所述当前数据不具有周期性时，获取所述流量值对应的采 集点之前的设定个数据采集点对应的历史数据采集值，根据所述历史数据采集值的变化趋 势设置所述波动阀值范围； 第二阀值设定模块，用于在所述当前数据具有周期性时，根据所述当前数据的历史数 据曲线设置所述波动阀值范围。13. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一阀值设定模块包括： 第一阀值设定子模块，用于计算所述历史数据采集值之间的变化率，通过所述变化率 确定所述波动阀值范围。14. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二阀值设定模块包括： 第二阀值设定子模块，用于通过所述当前数据的历史数据得到所述波动阀值范围的上 限曲线和下限曲线，从所述上限曲线和下限曲线上确定对应所述当前数据的采集点的所述 波动阀值范围。15. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 干扰控制单元，用于根据指定事件设置干扰因子，通过所述干扰因子设置所述波动阀 值范围。16. -种数据流量监控系统，其特征在于，所述系统包括权利要求9-15任一所述的数 据流量的波动阀值范围设定装置。
【文档编号】H04L12/26GK105991362SQ201510075153
【公开日】2016年10月5日
【申请日】2015年2月12日
【发明人】余豪阳
【申请人】腾讯科技（深圳）有限公司