事件监控方法、系统、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及异常监控的一种事件监控方法、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术：

随着互联网技术的迅速发展，我们的生活、学习和工作已经越来越离不开互联网，会在互联网中发起大量事件请求、事件处理等数据操作，许多网络系统无时无刻都在产生着大量事件。对互联网环境下的海量事件的实时处理、捕获和实时分析监控成为当下十分重要的信息技术研究领域。

传统的事件监控方式中，通常是利用统一的监控工具对异常事件进行监控，例如内存状况、网络状况、业务处理逻辑、端口监视以及日志监视等事件。而对于其中包含的异常事件的记录信息内容较少，对异常事件的警示信息较为笼统，从而无法有效地获悉异常事件的具体信息，导致事件的监控效率较低。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确有效地对事件处理信息进行监控和分析，以有效提高事件监控的效率和准确率的事件监控方法、系统、计算机设备和存储介质。

一种事件监控方法，所述方法包括：

获取被监控服务器集群中事件库存储的事件处理信息，所述事件处理信息基于应用服务器对用户终端发送的事件请求进行处理产生，所述事件处理信息包括用户标识和事件类型；

根据所述事件类型获取预设的事件分析模型，通过所述事件分析模型对所述事件处理信息进行分析，得到对应的分析结果，所述分析结果中包括多个数据指标值；

当所述分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，将超过预设阈值的数据指标值确定为异常指标值，并根据异常指标值和所述分析结果生成对应的异常信息和事件记录信息；

获取预置的接口映射表，根据所述用户标识获取已绑定的平台应用标识；

根据所述平台应用标识调用对应的平台应用接口，通过所述平台应用接口将所述异常信息和所述事件记录信息推送至所述用户标识对应的用户终端。

在其中一个实施例中，所述事件分析模型包括多个决策节点，所述通过所述事件分析模型对所述事件处理信息进行分析的步骤还包括：通过所述事件分析模型对所述事件处理信息的处理节点信息进行遍历；根据所述事件分析模型的多个决策节点分别计算所述处理节点信息的多维度指标值；根据所述多维度指标值计算所述事件处理信息的异常指标值；根据所述多维度指标值和所述异常指标值生成所述事件处理信息对应的分析结果。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取所述用户标识对应的目标分享社区，根据所述目标分享社区获取绑定的目标平台应用标识；获取预设的接口映射表，根据所述目标平台应用标识获取对应的接口标识；根据所述接口标识调用对应的目标平台应用接口，通过所述目标平台应用接口将所述异常信息推送至所述用户标识对应的用户终端。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取预设的可视化模型，通过所述可视化模型将所述异常信息和所述事件记录信息转换为对应的可视化异常数据值；根据事件类型获取预设的集成函数，通过所述集成函数将所述可视化异常数据值集成对应的视图数据；通过所述目标平台应用接口将可视化异常数据推送至对应的用户终端。

一种事件监控方法，所述方法包括：

接收用户终端发送的事件请求，所述事件请求携带请求信息和事件类型；

根据所述事件类型调用对应的业务系统对所述事件请求进行处理；

获取所述事件请求处理过程的事件处理信息，将所述事件处理信息发送至被监控服务器集群的事件库中根据所述请求信息进行存储；使得监控服务器从所述事件库中获取事件处理信息，并对所述事件处理信息进行事件分析和异常监控。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：接收所述用户终端发送的绑定请求，所述绑定请求携带用户组信息和目标分享社区；获取所述目标分享社区的平台应用标识；根据所述用户组信息和平台应用标识进行绑定，生成对应的目标分享配置表。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取所述目标分享配置表，根据所述平台应用标识获取对应的平台应用接口参数；根据所述平台应用接口参数对平台应用接口进行封装，得到封装后的平台应用接口；根据所述社区分享配置表和所述封装后的平台应用接口进行绑定关联，并生成接口映射表。

一种事件监控系统，所述系统包括：

用户终端，用于向应用服务器发送事件请求，所述事件请求包括请求信息和请求类型；所述请求信息包括用户标识；

应用服务器，用于接收用户终端发送的事件请求；根据所述事件类型调用对应的业务系统对所述事件请求进行处理；获取所述事件请求处理过程的事件处理信息，将所述事件处理信息发送至被监控服务器集群的事件库中根据所述请求信息进行存储；

被监控服务器集群，用于通过预设监控接口获取所述应用服务器中的事件处理信息，并根据所述请求信息将所述事件处理信息存储至事件库；

监控服务器，用于获取被监控服务器集群中事件库存储的事件处理信息，所述事件处理信息包括用户标识和事件类型；根据所述事件类型获取预设的事件分析模型，通过所述事件分析模型对所述事件处理信息进行分析，得到对应的分析结果，所述分析结果中包括多个数据指标值；当所述分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，将超过预设阈值的数据指标值确定为异常指标值，并根据异常指标值和所述分析结果生成对应的异常信息和事件记录信息；获取预置的接口映射表，根据所述用户标识获取已绑定的平台应用标识；根据所述平台应用标识调用对应的平台应用接口，通过所述平台应用接口将所述异常信息和所述事件记录信息推送至所述用户标识对应的用户终端。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请任意一个实施例中提供的事件监控方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请任意一个实施例中提供的事件监控方法的步骤。

上述事件监控方法、系统、计算机设备和存储介质，应用服务器对用户终端发送的时间请求进行处理并生成对应的事件处理信息后，监控服务器获取被监控服务器集群中事件库存储的事件处理信息，并通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，得到包括多个数据指标值的分析结果，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，能够有效地分析出事件请求是否存在异常。当分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，则表示该事件处理信息中存在异常指标值，监控服务器进而根据异常指标值和分析结果生成对应的异常信息和事件记录信息。监控服务器进一步通过用户预先绑定的平台应用将异常信息和事件记录信息推送至对应的用户终端，由此可以使得用户能够及时有效地获取到异常信息和事件记录信息。通过将事件处理信息集中存储至被监控服务器集群，并利用监控服务器对事件处理信息进行监控分析，可以有效缓解应用服务器的压力，也可以有效提高事件处理信息的分析效率和监控效率。

附图说明

图1为一个实施例中事件监控方法的应用场景图；

图2为一个实施例中事件监控方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中事件监控方法的流程示意图；

图4为一个实施例中事件监控系统的结构框图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的事件监控方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，用户终端102通过网络与应用服务器104进行通信，应用服务器104通过网络与被监控服务器集群106进行通信，被监控服务器集群106通过网络与监控服务器108进行通信，监控服务器108还可以通过网络与用户终端102进行通信。其中，用户终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，应用服务器104以及监控服务器集群108可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种事件监控方法，以该方法应用于图1中的监控服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，获取被监控服务器中事件库存储的事件处理信息，事件处理信息基于应用服务器对用户终端发送的事件请求进行处理产生，事件处理信息包括用户标识和事件类型。

多个用户终端可以向应用服务器发送事件请求，事件请求中包括请求信息和请求类型，其中，事件请求可以是业务请求，请求信息可以包括事件标识和用户标识，请求类型可以包括具体的业务类型。应用服务器根据事件请求的事件类型，调用对应的业务系统对事件请求进行处理。应用服务器对事件请求进行处理后，生成对应的事件处理信息，事件处理信息包括用户标识和事件类型。应用服务器则将事件处理信息发送至被监控服务器集群的事件库中进行存储。

当被监控服务器集群获取到事件处理信息后，则可以向监控服务器发送提示信息，使得监控服务器获取被监控服务器中事件库存储的事件处理信息，并对事件处理信息进行分析。

监控服务器可以通过预设的监控接口对被监控服务器集群的事件库中存储的事件处理信息进行监控，监控服务器可以实时获取被监控服务器中事件库存储的事件处理信息，也可以根据预设的频率，获取被监控服务器中事件库存储的事件处理信息，以进一步对事件处理信息进行分析。其中，事件处理信息包括用户标识和事件类型。

步骤204，根据事件类型获取预设的事件分析模型，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，得到对应的分析结果，分析结果中包括多个数据指标值。

进一步地，监控服务器根据事件类型获取预设的事件分析模型，其中，事件分析模型可以是基于决策树的事件分析模型，监控服务器可以预先构建出事件分析模型。具体地，事件分析模型中可以包括多个业务模块，每个业务模块有对应的业务规则和异常检测规则。监控服务器则可以预先根据多个业务模块对应的业务规则和异常检测规则，按照预设方式构建出事件分析模型。进一步地，监控服务器根据预设方式构建出事件异常分析模型后，还可以对大量的事件处理信息进行分析，以对事件异常分析模型进行训练并调参，进而得到所需的事件分析模型。

监控服务器获取事件库存储的事件处理信息后，则根据事件类型获取预设的事件分析模型，则通过事件分析模型的多个决策节点对处理节点信息进行遍历分析，通过多个决策节点计算事件处理信息对应多维度指标值，服务器进而根据多维度指标值计算事件处理信息中的异常指标值，并根据多维度指标值和异常指标值得到对应的分析结果信息。通过事件异常分析模型分析出事件处理信息对应的多维度指标值，由此能够准确有效地分析出事件请求是否异常。

步骤206，当分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，将超过预设阈值的数据指标值确定为异常指标值，并根据异常指标值和分析结果生成对应的异常信息和事件记录信息。

当分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，则将超过预设阈值的数据指标值确定为异常指标值，表示该事件请求为异常事件，监控服务器则根据异常指标值和分析结果生成对应的异常信息，并根据请求信息和事件处理信息生成该事件请求对应的事件记录信息，将该事件请求的异常信息和事件记录信息添加至异常事件库中。

步骤208，获取预置的接口映射表，根据用户标识获取已绑定的平台应用标识。

步骤210，根据平台应用标识调用对应的平台应用接口，通过平台应用接口将异常信息和事件记录信息推送至用户标识对应的用户终端。

进一步地，监控服务器获取预置的接口映射表，根据用户标识获取预先绑定的平台应用标识。其中，平台应用标识可以是第三方平台应用对应的标识，例如可以是关联应用程序、微信应用程序等第三方平台应用。

监控服务器则根据平台应用标识调用对应的平台应用接口，通过平台应用接口将异常信息和事件记录信息推送至对应的用户终端，例如，可以通过微信平台的接口通过以微信消息的形式，将异常信息和事件记录信息推送至用户标识对应的用户终端。由此可以使得用户有效地获取到异常信息和事件记录信息。

进一步地，监控服务器还可以通过预设的运维接口将异常信息和事件记录信息推送至对应的运维终端，由此可以使得运维人员有效地了解到到异常信息和事件记录信息。若异常信息是业务系统所存在的问题，还可使得运维人员根据异常信息和事件记录信息对业务系统进行运维分析，以有效保障应用服务器的正常运作和事件的处理效率。

上述事件监控方法中，应用服务器对用户终端发送的时间请求进行处理并生成对应的事件处理信息后，监控服务器获取被监控服务器集群中事件库存储的事件处理信息，并通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，得到包括多个数据指标值的分析结果，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，能够有效地分析出事件请求是否存在异常。当分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，则表示该事件处理信息中存在异常指标值，监控服务器进而根据异常指标值和分析结果生成对应的异常信息和事件记录信息。监控服务器进一步通过用户预先绑定的平台应用将异常信息和事件记录信息推送至对应的用户终端，由此可以使得用户能够及时有效地获取到异常信息和事件记录信息。通过将事件处理信息集中存储至被监控服务器集群，并利用监控服务器对事件处理信息进行监控分析，可以有效缓解应用服务器的压力，也可以有效提高事件处理信息的分析效率和监控效率。

在一个实施例中，事件分析模型包括多个决策节点，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析的步骤还包括：通过事件分析模型对事件处理信息的处理节点信息进行遍历；根据事件分析模型的多个决策节点分别计算处理节点信息的多维度指标值；根据多维度指标值计算事件处理信息的异常指标值；根据多维度指标值和异常指标值生成事件处理信息对应的分析结果。

其中，事件分析模型可以是基于决策树的事件分析模型，监控服务器可以预先构建出事件分析模型。具体地，事件分析模型中可以包括多个业务模块，每个业务模块有对应的业务规则和异常检测规则。监控服务器则可以预先根据多个业务模块对应的业务规则和异常检测规则，按照预设方式构建出事件分析模型。进一步地，监控服务器根据预设方式构建出事件异常分析模型后，还可以对大量的事件处理信息进行分析，以对事件异常分析模型进行训练并调参，进而得到所需的事件分析模型。

事件分析模型中可以包括多个维度对应的指标，例如业务层、应用层、系统层和硬件层对应的多维度指标，还可以监控cpu负荷、内存使用、磁盘使用、网络状况、端口监视、日志监视。事件分析模型中可以包括多个决策节点，事件处理信息中还包括处理节点信息。

监控服务器获取事件库存储的事件处理信息后，则根据事件类型获取预设的事件分析模型，则通过事件分析模型的多个决策节点对事件处理信息的处理节点信息进行遍历分析，通过多个决策节点计算事件处理信息对应多维度指标值，服务器进而根据多维度指标值计算事件处理信息中的异常指标值，并根据多维度指标值和异常指标值得到对应的分析结果信息。通过事件异常分析模型分析出事件处理信息对应的多维度指标值，由此能够准确有效地分析出事件请求是否异常。

在一个实施例中，该方法还包括：获取用户标识对应的目标分享社区，根据目标分享社区获取绑定的目标平台应用标识；获取预设的接口映射表，根据目标平台应用标识获取对应的接口标识；根据接口标识调用对应的目标平台应用接口，通过目标平台应用接口将异常信息推送至用户标识对应的用户终端。

监控服务器获取被监控服务器集群中事件库存储的事件处理信息后，根据事件类型获取预设的事件分析模型，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，得到包括多个数据指标值的分析结果，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，能够有效地分析出事件请求是否存在异常。当分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，根据异常指标值和数据指标值生成对应的异常信息和事件记录信息。

监控服务器分析出事件处理信息中存在异常信息后，则进一步获取用户标识对应的目标分享社区。其中，目标分享社区可以是用户通过对应的用户终端预先进行注册绑定的，例如，目标分享社区可以包括微信、邮箱等第三方信息分享推送平台。

监控服务器进一步根据目标分享社区获取绑定的目标平台应用标识，并获取预先配置的接口映射表，根据目标平台应用标识获取对应的接口标识，进而根据接口标识调用对应的目标平台应用接口，通过目标平台应用接口将异常信息推送至用户标识对应的用户终端，由此可以使得用户有效地获取到异常信息和事件记录信息。

在一个实施例中，该方法还包括：获取预设的可视化模型，通过可视化模型将异常信息和事件记录信息转换为对应的可视化异常数据值；根据事件类型获取预设的集成函数，通过集成函数将可视化异常数据值集成对应的视图数据；通过目标平台应用接口将可视化异常数据推送至对应的用户终端。

监控服务器获取被监控服务器集群中事件库存储的事件处理信息后，根据事件类型获取预设的事件分析模型，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，得到包括多个数据指标值的分析结果，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，能够有效地分析出事件请求是否存在异常。当分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，根据异常指标值和数据指标值生成对应的异常信息和事件记录信息。

监控服务器分析出事件处理信息中存在异常信息后，还可以对异常信息和事件记录信息进行可视化处理。具体地，监控服务器获取预设的可视化模型，通过可视化模型将该事件请求的异常信息和事件记录信息转换为对应的可视化异常数据值，并根据事件类型获取预设的集成函数，通过集成函数将可视化异常数据值集成对应的视图数据。例如，监控服务器可以获取python可视化函数，将多个可视化异常数据值集成对应的视图数据，例如可以利用直方图可视化函数、分布密度、热度图等可视化函数嵌入集成对应的视图数据，通过嵌套函数能够绘制出对应的可视化图像。

监控服务器将可视化异常数据值集成对应的视图数据后，进一步对视图数据添加事件类型标识和对应的接口调用参数，并集成对应的类进行存储。

监控服务器通过预设的接口将可视化异常数据推送至对应的终端，以使得用户能够快速有效地了解到异常事件，并按照提示进行下一步操作。进一步地，监控服务器还可以通过预设的运维接口将异常信息和事件记录信息推送至对应的运维终端，通过事件异常分析模型对事件请求进行异常分析，能够准确有效地监控出异常的事件请求，并将异常的事件请求转换为可视化的异常分析数据并进行警示，使得运维人员能够快速有效地了解到异常事件。还可使得运维人员根据异常信息和事件记录信息对业务系统进行运维分析，以有效保障应用服务器的正常运作和事件的处理效率。

在一个实施例中，监控服务器可以为监控服务器集群，监控服务器集群中可以包括多个节点，其中包括主节点和多个从节点。监控服务器采集到多个用户终端发送的多个事件请求对应的事件处理信息后，监控服务器中的主节点可以将事件处理信息分别发送至多个从节点进行分析处理。具体的，主节点对集群中多个从节点的当前负载权重进行轮询，得到每个从节点的当前负载权重。主节点根据集群中每个从节点的当前负载权重为事件请求选择对应的从节点标识。主节点对被选择的从节点标识对应的当前负载权重进行平滑处理，利用平滑处理后的结果选择下一个事件请求对应的从节点标识，直至为多个事件请求选择出对应的从节点标识。主节点根据被选择的从节点标识将多个事件请求依次发送至对应的从节点。通过平滑处理可以对当前已分配事件请求的从节点的资源消耗进行抵消，防止重复计算其负载权重，以此达到集群中多个从节点的负载均衡。从而能够使得集群中的多个从节点分别对多个事件请求对应的事件处理信息进行并行监控处理，有效提高事件处理信息的分析处理效率。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种事件监控方法，以该方法应用于图1中的应用服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤302，接收用户终端发送的事件请求，事件请求携带请求信息和事件类型。

步骤304，根据事件类型调用对应的业务系统对事件请求进行处理。

步骤306，获取事件请求处理过程的事件处理信息，将事件处理信息发送至被监控服务器集群的事件库中根据请求信息进行存储；使得监控服务器从事件库中获取事件处理信息，并对事件处理信息进行事件分析和异常监控。

多个用户终端可以向应用服务器发送事件请求，事件请求中包括请求信息和请求类型，其中，请求信息可以包括用户标识和请求标识，事件请求可以是业务请求，请求类型可以包括具体的业务类型。

应用服务器接收到用户终端发送的事件请求后，根据事件请求的事件类型，调用对应的业务系统对事件请求进行处理。应用服务器对事件请求进行处理后，生成对应的事件处理信息，事件处理信息包括用户标识和事件类型。

应用服务器则将事件处理信息发送至被监控服务器集群的事件库中进行存储。进而使得监控服务器获取被监控服务器集群中事件库存储的事件处理信息，事件处理信息包括用户标识和事件类型。监控服务器则根据事件类型获取预设的事件分析模型，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，得到包括多个数据指标值的分析结果，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，能够有效地分析出事件请求是否存在异常。当分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，根据异常指标值和数据指标值生成对应的异常信息和事件记录信息。监控服务器获取预置的接口映射表，根据用户标识获取已绑定的平台应用标识，根据平台应用标识调用对应的平台应用接口，并通过平台应用接口将异常信息和事件记录信息推送至对应的用户终端，由此可以使得用户有效地获取到异常信息和事件记录信息。通过将事件处理信息集中存储至被监控服务器集群，并利用监控服务器对事件处理信息进行监控分析，可以有效缓解应用服务器的压力，也可以有效提高事件处理信息的分析效率。

上述事件监控方法中，应用服务器接收到用户终端发送的事件请求后，根据事件请求的事件类型，调用对应的业务系统对事件请求进行处理。应用服务器对事件请求进行处理后，生成对应的事件处理信息，事件处理信息包括用户标识和事件类型。应用服务器则将事件处理信息发送至被监控服务器集群的事件库中进行存储。通过将事件处理信息集中存储至被监控服务器集群，并利用监控服务器对事件处理信息进行监控分析，可以有效缓解应用服务器的压力，也可以有效提高事件处理信息的分析效率。

在一个实施例中，该方法还包括：接收用户终端发送的绑定请求，绑定请求携带用户组信息和目标分享社区；获取目标分享社区的平台应用标识；根据用户组信息和平台应用标识进行绑定，生成对应的目标分享配置表。

接收用户终端还可以在应用服务器预先绑定目标分享社区。其中，目标分享社区可以是指消息推送的平台应用，例如可以是微信、邮件等第三方平台应用。

用户终端可以在向应用服务器发送事件请求之前，向应用服务器发送绑定请求，进一步地，用户终端还可以在向应用服务器发送事件请求的同时，向应用服务器发送绑定请求，其中，绑定请求中包括用户组信息，用户组信息可以包括用户的标识信息、账户信息等，目标分享社区可以是用户通过对应的用户终端选择的一个或多个目标分享社区。应用服务器接收到用户终端发送的绑定请求后，获取目标分享社区的平台应用标识，并根据用户组信息和平台应用标识进行绑定，生成对应的目标分享配置表。通过预先绑定和生产目标分享配置表，可以在推送事件记录信息时有效地调用目标分享配置表，从而能够有效地进行消息推送。

在一个实施例中，应用服务器包括对应的应用服务器标识，该方法还包括：获取目标分享配置表，根据平台应用标识获取对应的平台应用接口参数；根据平台应用接口参数对平台应用接口进行封装，得到封装后的平台应用接口；根据社区分享配置表和封装后的平台应用接口进行绑定关联，并生成接口映射表。

用户终端在向应用服务器发送事件请求之前，还可以对多个应用服务器和第三方平台的接口进行管理。其中，应用服务器包括对应的应用服务器标识。

应用服务器获取目标分享配置表，目标分享配置表包括用户组信息和目标分享社区的平台应用标识。应用服务器进而根据平台应用标识获取对应的平台应用接口参数，根据接口参数对对平台应用接口进行封装，封装后生成对应的封装信息。封装信息中包括了平台应用接口的多个属性信息。应用服务器将封装后的平台应用接口和对应的封装信息进行存储，应用服务器进一步根据社区分享配置表和封装后的平台应用接口进行绑定关联，并生成接口映射表。应用服务器可以将接口映射表存储在本地数据库，也可以将接口映射表发送至被监控服务器集群中进行存储，以使得监控服务器在调用平台应用接口时同时获取对应的封装信息。通过对平台应用接口进行封装，能够有效地使得平台应用接口规范化，进而能够有效地提高信息推送效率。通过对多个应用服务器的接口和平台应用接口进行管理，并建立接口映射表，由此能够有效地建立多个服务器之间的映射关系，进而能够有效地对事件处理信息进行监控和信息推送。

应该理解的是，虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种事件监控系统，包括：用户终端402、应用服务器404、被监控服务器集群406以及监控服务器408，其中：

用户终端402，用于向应用服务器发送事件请求，事件请求包括请求信息和请求类型；请求信息包括用户标识；

应用服务器404，用于接收用户终端发送的事件请求；根据事件类型调用对应的业务系统对事件请求进行处理；获取事件请求处理过程的事件处理信息，将事件处理信息发送至被监控服务器集群的事件库中根据请求信息进行存储；

被监控服务器集群406，用于通过预设监控接口获取应用服务器中的事件处理信息，并根据请求信息将事件处理信息存储至事件库；

监控服务器408，用于获取被监控服务器集群中事件库存储的事件处理信息，事件处理信息包括用户标识和事件类型；根据事件类型获取预设的事件分析模型，通过事件分析模型对事件处理信息进行分析，得到对应的分析结果，分析结果中包括多个数据指标值；当分析结果中存在超过预设阈值的数据指标值时，将超过预设阈值的数据指标值确定为异常指标值，并根据异常指标值和分析结果生成对应的异常信息和事件记录信息；获取预置的接口映射表，根据用户标识获取已绑定的平台应用标识；根据平台应用标识调用对应的平台应用接口，通过平台应用接口将异常信息和事件记录信息推送至用户标识对应的用户终端。

在一个实施例中，事件分析模型包括多个决策节点，监控服务器408还用于通过事件分析模型对事件处理信息的处理节点信息进行遍历；根据事件分析模型的多个决策节点分别计算处理节点信息的多维度指标值；根据多维度指标值计算事件处理信息的异常指标值；根据多维度指标值和异常指标值生成事件处理信息对应的分析结果。

在一个实施例中，监控服务器408还用于获取用户标识对应的目标分享社区，根据目标分享社区获取绑定的目标平台应用标识；获取预设的接口映射表，根据目标平台应用标识获取对应的接口标识；根据接口标识调用对应的目标平台应用接口，通过目标平台应用接口将异常信息推送至用户标识对应的用户终端。

在一个实施例中，监控服务器408还用于获取预设的可视化模型，通过可视化模型将异常信息和事件记录信息转换为对应的可视化异常数据值；根据事件类型获取预设的集成函数，通过集成函数将可视化异常数据值集成对应的视图数据；通过目标平台应用接口将可视化异常数据推送至对应的用户终端。

在一个实施例中，应用服务器404还用于接收用户终端发送的绑定请求，绑定请求携带用户组信息和目标分享社区；获取目标分享社区的平台应用标识；根据用户组信息和平台应用标识进行绑定，生成对应的目标分享配置表。

在一个实施例中，应用服务器404还用于获取目标分享配置表，根据平台应用标识获取对应的平台应用接口参数；根据平台应用接口参数对平台应用接口进行封装，得到封装后的平台应用接口；根据社区分享配置表和封装后的平台应用接口进行绑定关联，并生成接口映射表。

关于事件监控系统的具体限定可以参见上文中对于事件监控方法的限定，在此不再赘述。上述事件监控系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储事件处理信息、接口映射表等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现本申请任意一个实施例中提供的事件监控方法的步骤。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请任意一个实施例中提供的事件监控方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。