一种基于大数据的应用性能监控方法及平台与流程

本申请涉及大数据领域，尤其涉及一种基于大数据的应用性能监控方法及平台。

背景技术：

1、随着科学技术的飞速发展，应用的种类和功能日益丰富。在人们的日常工作、学习和生活中，经常需要下载各种各样的应用至终端中，用于处理相应事情。由于每个应用在使用过程中都会消耗一定的终端的资源，所以各个应用的性能直接影响终端的运行情况，并且终端为应用提供的资源也直接影响应用的性能。

2、为了保持终端的正常运行以及应用的正常运行，通常需要对应用的性能进行监测。目前，只能监测关于应用的本身的软件性能指标，但是还有很多其他的指标也会影响应用的性能和可靠性，例如：终端为应用提供的硬件资源指标、网络为应用提供的网络资源指标，所以目前对于应用性能的监测不够全面，可靠性也较低。

3、因此，如何使得应用性能监测较为全面，并且使得应用性能监测较为可靠，是本领域技术人员目前急需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于大数据的应用性能监控方法及平台，以使得应用性能监测较为全面，并且使得应用性能监测较为可靠。

2、为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

3、一种基于大数据的应用性能监控方法，包括如下步骤：步骤s110、获取当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素；步骤s120、调取已经存储的当前时刻之前的多个时刻影响待监控应用性能的每类影响因素；步骤s130、依据当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素和当前时刻之前的多个时刻影响待监控应用性能的每类影响因素，得到下一时刻每类影响因素的预测值；步骤s140、依据下一时刻每类影响因素的预测值，得到下一时刻待监控应用的性能预测值；步骤s150、将下一时刻待监控应用的性能预测值与预设阈值进行比较，若下一时刻待监控应用的性能预测值小于预设阈值，则发出性能预警提示。

4、如上所述的基于大数据的应用性能监控方法，其中，优选的是，步骤s110包括如下子步骤：获取当前时刻待监控应用的所有软件性能指标；以及获取当前时刻终端为待监控应用提供的所有硬件资源指标和当前时刻网络为待监控应用提供的所有网络资源指标。

5、如上所述的基于大数据的应用性能监控方法，其中，优选的是，将当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素集合在一起，形成当前时刻的影响因素集；将当前时刻的影响因素集存储至相应的存储空间中，以在后一时刻进行应用性能预测时，调取已经存储的当前时刻的影响因素集。

6、如上所述的基于大数据的应用性能监控方法，其中，优选的是，步骤s130包括如下子步骤：依据当前时刻的影响因素集和当前时刻之前的个时刻的影响因素集，得到下一时刻的每类影响因素的预测值。

7、如上所述的基于大数据的应用性能监控方法，其中，优选的是，依据如下公式：

8、 ，

9、计算得到下一时刻的第类影响因素的预测值；其中，为当前时刻第类影响因素对预测的影响权重，；为时刻影响待监控应用的第类影响因素的第个影响因素；为当前时刻之前的多个时刻第类影响因素对预测的影响权重；为当前时刻之前的多个时刻第类影响因素的第1个影响因素对预测的影响权重；为时刻影响待监控应用的第类影响因素的第1个影响因素；为当前时刻之前的多个时刻第类影响因素的第2个影响因素对预测的影响权重；为时刻影响待监控应用的第类影响因素的第2个影响因素；为当前时刻之前的多个时刻第类影响因素的第个影响因素对预测的影响权重；为时刻影响待监控应用的第类影响因素的第个影响因素。

10、一种基于大数据的应用性能监控平台，包括：因素获取单元、因素调取单元、因素预测单元、性能预测单元和预警提示单元；因素获取单元获取当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素；因素调取单元调取已经存储的当前时刻之前的多个时刻影响待监控应用性能的每类影响因素；因素调取单元调取已经存储的当前时刻之前的多个时刻影响待监控应用性能的每类影响因素；性能预测单元依据下一时刻每类影响因素的预测值，得到下一时刻待监控应用的性能预测值；预警提示单元将下一时刻待监控应用的性能预测值与预设阈值进行比较，若下一时刻待监控应用的性能预测值小于预设阈值，则发出性能预警提示。

11、如上所述的基于大数据的应用性能监控平台，其中，优选的是，因素获取单元获取当前时刻待监控应用的所有软件性能指标，以及获取当前时刻终端为待监控应用提供的所有硬件资源指标和当前时刻网络为待监控应用提供的所有网络资源指标。

12、如上所述的基于大数据的应用性能监控平台，其中，优选的是，因素获取单元将当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素集合在一起，形成当前时刻的影响因素集；并且将当前时刻的影响因素集存储至相应的存储空间中，以在后一时刻进行应用性能预测时，调取已经存储的当前时刻的影响因素集。

13、如上所述的基于大数据的应用性能监控平台，其中，优选的是，因素预测单元依据当前时刻的影响因素集和当前时刻之前的个时刻的影响因素集，得到下一时刻的每类影响因素的预测值。

14、如上所述的基于大数据的应用性能监控平台，其中，优选的是，因素预测单元依据如下公式：

15、 ，

16、计算得到下一时刻的第类影响因素的预测值；其中，为当前时刻第类影响因素对预测的影响权重，；为时刻影响待监控应用的第类影响因素的第个影响因素；为当前时刻之前的多个时刻第类影响因素对预测的影响权重；为当前时刻之前的多个时刻第类影响因素的第1个影响因素对预测的影响权重；为时刻影响待监控应用的第类影响因素的第1个影响因素；为当前时刻之前的多个时刻第类影响因素的第2个影响因素对预测的影响权重；为时刻影响待监控应用的第类影响因素的第2个影响因素；为当前时刻之前的多个时刻第类影响因素的第个影响因素对预测的影响权重；为时刻影响待监控应用的第类影响因素的第个影响因素。

17、相对上述背景技术，本申请的基于大数据的应用性能监控方法及平台，可以使得应用性能监测较为全面，并且使得应用性能监测较为可靠。

技术特征：

1.一种基于大数据的应用性能监控方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的应用性能监控方法，其特征在于，步骤s110包括如下子步骤：

3.根据权利要求1或2所述的基于大数据的应用性能监控方法，其特征在于，将当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素集合在一起，形成当前时刻的影响因素集；

4.根据权利要求1或2所述的基于大数据的应用性能监控方法，其特征在于，步骤s130包括如下子步骤：

5.根据权利要求4所述的基于大数据的应用性能监控方法，其特征在于，依据如下公式：

6.一种基于大数据的应用性能监控平台，其特征在于，包括：因素获取单元、因素调取单元、因素预测单元、性能预测单元和预警提示单元；

7.根据权利要求6所述的基于大数据的应用性能监控平台，其特征在于，因素获取单元获取当前时刻待监控应用的所有软件性能指标，以及获取当前时刻终端为待监控应用提供的所有硬件资源指标和当前时刻网络为待监控应用提供的所有网络资源指标。

8.根据权利要求6或7所述的基于大数据的应用性能监控平台，其特征在于，因素获取单元将当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素集合在一起，形成当前时刻的影响因素集；并且将当前时刻的影响因素集存储至相应的存储空间中，以在后一时刻进行应用性能预测时，调取已经存储的当前时刻的影响因素集。

9.根据权利要求6或7所述的基于大数据的应用性能监控平台，其特征在于，因素预测单元依据当前时刻的影响因素集和当前时刻之前的个时刻的影响因素集，得到下一时刻的每类影响因素的预测值。

10.根据权利要求9所述的基于大数据的应用性能监控平台，其特征在于，因素预测单元依据如下公式：

技术总结
本申请涉及大数据领域，尤其涉及一种基于大数据的应用性能监控方法及平台，包括：获取当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素；调取已经存储的当前时刻之前的多个时刻影响待监控应用性能的每类影响因素；依据当前时刻影响待监控应用性能的每类影响因素和当前时刻之前的多个时刻影响待监控应用性能的每类影响因素，得到下一时刻每类影响因素的预测值；依据下一时刻每类影响因素的预测值，得到下一时刻待监控应用的性能预测值；将下一时刻待监控应用的性能预测值与预设阈值进行比较，若下一时刻待监控应用的性能预测值小于预设阈值，则发出性能预警提示。本申请可以使得应用性能监测较为全面，并且使得应用性能监测较为可靠。

技术研发人员：汪佳丽
受保护的技术使用者：睿至科技集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15