一种监测应用性能的方法、相关设备及存储介质与流程

本申请实施例涉及信息技术技术领域，尤其涉及一种监测应用性能的方法、相关设备及存储介质。

背景技术：

在信息化发展迅速的基础下，社会各界各业务流程都需要信息化的系统来支撑，业务需求不断激增，支撑业务的信息化系统越来越复杂，与生产、经营、管理的关联性越来越紧密。信息系统膨胀式发展，造成信息压力越来越大。

在对现有技术的研究和实践过程中，本申请实施例的发明人发现，一方面，由于用户访问量不断增加，要求信息系统不断扩充规模，搭建冗余架构，提升系统承载能力和可靠性；另一方面，用户对信息系统的实用化要求越来越高，导致缺陷修复、版本升级等信息系统检修次数增多。因此，需要在庞大复杂的系统环境下监测信息系统运行状态，及时发现信息系统存在的异常和故障，保证业务应用的连续性。但是，目前并不能及时有效的监测应用性能，所以会导致业务应用发生中断现象。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种监测应用性能的方法、相关设备及存储介质，能够解决上述因不能及时有效的监测应用性能，而导致业务应用发生中断的技术问题。

第一方面中，本申请实施例提供一种监测应用性能的方法，所述方法应用于应用资源管理系统，所述应用资源管理系统包括数据层、服务层和应用层；所述方法包括：

在所述数据层，对监控点部署探针，基于粗糙集理论的探针部署策略；基于所述探针部署策略设置探针的采集策略，所述采集策略包括直接部署模式和旁路监测模式；

在所述数据层，接收采集请求，根据所述采集请求，通过探针采集应用系统性能的多项性能数据，所述多项性能数据包括以下项中的至少两项：硬件状态、snmptrap数据、syslog数据、脚本监控数据、机房监控数据、通用日志数据、集成数据和自定义数据；

在所述服务层调取所述数据层采集的所述多项性能数据，对所述多项性能数据进行业务逻辑处理，得到业务化后的多项性能数据后输入应用层；

在所述应用层，根据用户的不同场景和不同业务需求，根据所述服务层处理后的所述多项性能数据生成多个性能指标，将所述多个性能指标生成多种视图，并展示所述多种视图以及在所述多种视图上设置应用设置功能图标；

在所述应用层，基于所述多种视图分析所述应用资源管理系统的性能。

一种可能的设计中，所述多项性能指标包括以下项中的至少两项：

响应时间、执行时间、错误率和量化性能指标。

一种可能的设计中，所述根据所述采集请求，通过探针采集应用系统性能的多项性能数据，包括：

当所述多项性能指标中存在低于切换阈值表中的阈值的性能指标时，将探针的采集策略切换到所述旁路监测模式采集多项性能数据；

当所述多项性能指标中存在高于切换阈值表中的阈值的性能指标时，将探针的采集策略切换到所述直接部署模式，采用探针所述直接部署模式采集详细数据。

一种可能的设计中，所述基于粗糙集理论的探针部署策略之后，所述方法还包括：

获取所述探针部署策略监测的应用资源管理系统的多个属性的取值；

对应用资源管理系统的多个属性的取值分别进行离散化处理；

对所述多个属性的取值进行属性选择和数据采样，得到所述多个属性的取值的归约表示，所述归约表示为优化后的所述探针部署策略。

第二方面中，本申请实施例提供一种监测应用性能装置，具有实现对应于上述第一方面提供的监测应用性能的方法的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块，所述模块可以是软件和/或硬件。

一种可能的设计中，所述监测应用性能装置应用于应用资源管理系统，所述应用资源管理系统包括数据层、服务层和应用层；所述装置包括：

数据处理模块，在所述数据层，对监控点部署探针，基于粗糙集理论的探针部署策略；基于所述探针部署策略设置探针的采集策略，所述采集策略包括直接部署模式和旁路监测模式；在所述数据层，接收采集请求；

采集模块，用于根据所述采集请求，通过探针采集应用系统性能的多项性能数据，所述多项性能数据包括以下项中的至少两项：硬件状态、snmptrap数据、syslog数据、脚本监控数据、机房监控数据、通用日志数据、集成数据和自定义数据；

应用处理模块，用于在所述服务层调取所述数据层采集的所述多项性能数据，对所述多项性能数据进行业务逻辑处理，得到业务化后的多项性能数据后输入应用层；在所述应用层，根据用户的不同场景和不同业务需求，根据所述服务层处理后的所述多项性能数据生成多个性能指标，将所述多个性能指标生成多种视图；

显示模块，用于展示所述多种视图以及在所述多种视图上设置应用设置功能图标；

所述应用处理模块还用于在所述应用层，基于所述多种视图分析所述应用资源管理系统的性能。

一种可能的设计中，所述多项性能指标包括以下项中的至少两项：

响应时间、执行时间、错误率和量化性能指标。

一种可能的设计中，所述采集模块具体用于：

当所述多项性能指标中存在低于切换阈值表中的阈值的性能指标时，将探针的采集策略切换到所述旁路监测模式采集多项性能数据；

当所述多项性能指标中存在高于切换阈值表中的阈值的性能指标时，将探针的采集策略切换到所述直接部署模式，采用探针所述直接部署模式采集详细数据。

一种可能的设计中，所述基于粗糙集理论的探针部署策略之后，所述数据处理模块还用于：

获取所述探针部署策略监测的应用资源管理系统的多个属性的取值；

对应用资源管理系统的多个属性的取值分别进行离散化处理；

对所述多个属性的取值进行属性选择和数据采样，得到所述多个属性的取值的归约表示，所述归约表示为优化后的所述探针部署策略。

本申请实施例又一方面提供了一种计算机设备，其包括至少一个连接的处理器、存储器和输入输出单元，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序来执行上述第一方面所述的方法。

本申请实施例又一方面提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的方法。

相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，基于粗糙集理论进行探针部署，以主机、数据库、中间件等核心资源性能为指标，针对各性能指标设定对应的指标阈值来监控信息系统运行的实时健康状况，提高信息系统运行效率、监控质量，从而为运维工作流程提供系统支撑，切实提升系统稳定运行与风险管理水平。一方面中，能够满足信息系统的安全需求，另一方面中，能够实现对信息系统核心资源智能化的监控和管理，为信息系统安全稳定运行保驾护航，提升对信息系统的安全保障性能。

附图说明

图1为本申请实施例中应用管理系统的一种结构示意图；

图2为本申请实施例中监测应用性能的方法的一种流程示意图；

图3为本申请实施例中信息表的一种示意图；

图4a为本申请实施例中server到pluginserver取值的一种示意图；

图4b为本申请实施例中pluginserver到agent取值的一种示意图；

图5为本申请实施例中数据采集阈值及权重表的示意图；

图6为本申请实施例中监测应用性能装置的一种结构示意图；

图7为本申请实施例中计算机装置的一种结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块，本申请实施例中所出现的模块的划分，仅仅是一种逻辑上的划分，实际应用中实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合成或集成在另一个系统中，或一些特征可以忽略，或不执行，另外，所显示的或讨论的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，模块之间的间接耦合或通信连接可以是电性或其他类似的形式，本申请实施例中均不作限定。并且，作为分离部件说明的模块或子模块可以是也可以不是物理上的分离，可以是也可以不是物理模块，或者可以分布到多个电路模块中，可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本申请实施例方案的目的。

本申请实施例供了一种监测应用性能的方法、相关设备及存储介质，可用于应用管理系统，应用管理系统例如为基于web服务资源管理、采用b/s架构及j2ee的信息化开发平台。如图1所示的一种应用管理系统示意图，应用管理系统在保留经典javaee应用架构、高可维护性和高可扩展性基础上，简化应用管理系统的开发难度，以及降低开发和部署成本。

系统总体架构基于分层设计。下面分别介绍：

数据层负责数据采集；服务层负责根据采集到的原始数据进行业务化处理；应用层负责展现、处理与用户的交互业务。

数据层：接受服务层下发数据采集请求，进行原始数据采集，通过多种方式采集环境中的数据，可支持如下数据采集：1.基础监控数据。包括主机、网络设备、虚拟化、存储、硬件等；2.snmptrap数据。接受设备端主动发送过来的snmptrap数据；3.syslog数据。接受设备主动发送的日志信息；4.脚本监控数据。通过执行脚本获取服务器的数据信息；5.机房监控数据。采集机房设备数据信息；6.通用日志数据。通过读取第三方系统日志，采集数据；7.集成数据数据。集成第三方系统采集数据；8.自定义数据。用户可根据自己需要，通过通用接口实现定制开发数据采集。

数据采集之前，需要对监控点部署探针，通过探针对反应应用系统性能的主要指标进行采集。本系统采用基于粗糙集理论的探针部署策略，实现探针直接部署模式与旁路监测模式两种采集策略的自动切换，在确保精确定位系统故障的同时降低资源消耗，降低监控系统运行压力。

服务层：处理业务逻辑及应用层下发的服务请求，调度数据层进行数据采集工作，并可根据数据层采集到的原始数据进行相关业务逻辑处理。每个业务处理模块负责相应的功能实现。此模型处理后数据提供至应用层使用。

应用层：依据用户的不同场景、不同业务需求，根据服务层提供的处理后的数据进行多种视图展现，并提供应用设置功能。

参照图2，以下介绍本申请实施例所提供的一种监测应用性能的方法，所述方法应用于应用资源管理系统，所述应用资源管理系统包括数据层、服务层和应用层；本申请实施例包括：

201、在所述数据层，对监控点部署探针，基于粗糙集理论的探针部署策略，以及基于所述探针部署策略设置探针的采集策略。

其中，所述采集策略包括直接部署模式和旁路监测模式。

202、在所述数据层，接收采集请求，根据所述采集请求，通过探针采集应用系统性能的多项性能数据。

其中，所述多项性能数据包括以下项中的至少两项：硬件状态、snmptrap数据、syslog数据、脚本监控数据、机房监控数据、通用日志数据、集成数据和自定义数据。

一些实施方式中，所述根据所述采集请求，通过探针采集应用系统性能的多项性能数据，包括：

当所述多项性能指标中存在低于切换阈值表中的阈值的性能指标时，将探针的采集策略切换到所述旁路监测模式采集多项性能数据；

当所述多项性能指标中存在高于切换阈值表中的阈值的性能指标时，将探针的采集策略切换到所述直接部署模式，采用探针所述直接部署模式采集详细数据。

可见，通过结合两种采集策略切换，能够用直接部署模式弥补旁路监测模式下无法分析应用管理系统性能的瓶颈，以及用旁路监测模式弥补直接部署模式下采集数据量庞大、消耗更多的系统资源，为监控系统运行带来压力等缺陷。

203、在所述服务层调取所述数据层采集的所述多项性能数据，对所述多项性能数据进行业务逻辑处理，得到业务化后的多项性能数据后输入应用层。

204、在所述应用层，根据用户的不同场景和不同业务需求，根据所述服务层处理后的所述多项性能数据生成多个性能指标，将所述多个性能指标生成多种视图，并展示所述多种视图以及在所述多种视图上设置应用设置功能图标。

一些实施方式中，所述多项性能指标包括以下项中的至少两项：

响应时间、执行时间、错误率和量化性能指标。每个应用管理系统的性能指标都包含其内涵和外延。为具体描述内涵和外延，在这里引入信息表的概念。信息表就是一组对象的集合，通过一组属性来描述对象，如图3所示的一种信息表示意图。

205、在所述应用层，基于所述多种视图分析所述应用资源管理系统的性能。

相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，基于粗糙集理论进行探针部署，以主机、数据库、中间件等核心资源性能为指标，针对各性能指标设定对应的指标阈值来监控信息系统运行的实时健康状况，提高信息系统运行效率、监控质量，从而为运维工作流程提供系统支撑，切实提升系统稳定运行与风险管理水平。一方面中，能够满足信息系统的安全需求，另一方面中，能够实现对信息系统核心资源智能化的监控和管理，为信息系统安全稳定运行保驾护航，提升对信息系统的安全保障性能。

可选的，在本申请实施例的一些实施例中，还可以对探针部署策略耐性优化。具体来说，所述基于粗糙集理论的探针部署策略之后，所述方法还包括：

获取所述探针部署策略监测的应用资源管理系统的多个属性的取值；

对应用资源管理系统的多个属性的取值分别进行离散化处理；

对所述多个属性的取值进行属性选择和数据采样，得到所述多个属性的取值的归约表示，所述归约表示为优化后的所述探针部署策略。

可见，经过上述粗糙集理论，可以得到探针部署策略监测的初始信息系统，然后通过对该初始信息系统各属性的取值进行离散化处理，并将属性进行归约后，可得到一个优化的探针部署策略，从而利用粗糙集理论使系统实现根据关键指标自适应调整探针部署策略，解决探针直接部署模式下数据量庞大、资源消耗大等问题，以及解决无探针(旁路监测)模式采集数据不完整、无法定位性能瓶颈等问题，根据系统运行情况自适应调整采集策略。基于粗糙集理论的信息系统性能监测系统实现了对linux、windows、hpunix、aix等各类主机、网络设备、数据库、中间件等基础资源及企业门户、财务管理等各类核心业务应用的监控。

为便于理解，以图4a、图4b和图4c为例，参照图4a和图4b，应用管理系统运行环境主要分为portal、server、pluinserver及agent。各个功能模块依据总体机构中的层次，运行在不同的(javavirtualmachine，java虚拟机)中，每个jvm通过ioc(inversionofcontrol，控制反转)容器进行统一管理。jvm间通信通过jmx远程调用。如图5所示，在数据层采集到的系统运行数据中，反应应用系统性能的主要指标有以下几个：响应时间、执行之间、错误率、量化性能指标(applicationperformanceindex，apdex)。将这几类主要指标赋予各种指标不同的权重，可在很大程度上消除主观因素的影响，更为真实地反应应用系统与性能指标之间的关系。但由于应用系统性能指标会随采集样本的变化而变化，利用探针直接部署模式采集策略，将会导致数据量庞大、资源消耗大的问题；若利用旁路监测模式采集策略，又将导致数据采集不完整，无法精确定位系统故障的问题。故申请实施例基于粗糙集理论的自适应探针部署策略，以实现采集策略的自动切换。

本申请实施例的应用管理系统基于粗糙集理论，所以能够实现对linux、windows、hpunix、aix等各类主机、网络设备、数据库、中间件等基础资源及企业门户、财务管理等各类核心业务应用的监控。部署完应用资源管理系统后，应用管理系统即可成为对信息系统核心资源指标性能监控的重要平台。通过对应用资源管理系统的全覆盖、实时监控和数据分析，能够有效促进各种资源的使用效率，发现资源运行中的各种瓶颈，规范信息系统资源监控和管理。系统采用了预警机制，能够快速准确的进行故障分析、定位故障原因，提升信息系统监控效率20％，有效地防止了由于基础组件告警处置不及时导致业务系统服务器宕机，能够为智能化监控水平的有效提升奠定坚实的基础。

图1-图5所对应的实施例中所提及的任一技术特征也同样适用于本申请实施例中的图2和图3所对应的实施例，后续类似之处不再赘述。

以上对本申请实施例中一种监测应用性能的方法进行说明，以下对执行上述监测应用性能的方法的装置进行介绍。

参阅图6，如图6所示的一种监测应用性能装置的结构示意图，其可应用于应用管理系统，所述应用资源管理系统包括数据层、服务层和应用层。本申请实施例中的监测应用性能装置能够实现对应于上述图1所对应的实施例中所执行的监测应用性能的方法的步骤。监测应用性能装置实现的功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块，所述模块可以是软件和/或硬件。

一些实施方式中，所述监测应用性能装置包括：

数据处理模块，在所述数据层，对监控点部署探针，基于粗糙集理论的探针部署策略；基于所述探针部署策略设置探针的采集策略，所述采集策略包括直接部署模式和旁路监测模式；在所述数据层，接收采集请求；

采集模块，用于根据所述采集请求，通过探针采集应用系统性能的多项性能数据，所述多项性能数据包括以下项中的至少两项：硬件状态、snmptrap数据、syslog数据、脚本监控数据、机房监控数据、通用日志数据、集成数据和自定义数据；

应用处理模块，用于在所述服务层调取所述数据层采集的所述多项性能数据，对所述多项性能数据进行业务逻辑处理，得到业务化后的多项性能数据后输入应用层；在所述应用层，根据用户的不同场景和不同业务需求，根据所述服务层处理后的所述多项性能数据生成多个性能指标，将所述多个性能指标生成多种视图；

显示模块，用于展示所述多种视图以及在所述多种视图上设置应用设置功能图标；

所述应用处理模块还用于在所述应用层，基于所述多种视图分析所述应用资源管理系统的性能。

相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，基于粗糙集理论进行探针部署，以主机、数据库、中间件等核心资源性能为指标，针对各性能指标设定对应的指标阈值来监控信息系统运行的实时健康状况，提高信息系统运行效率、监控质量，从而为运维工作流程提供系统支撑，切实提升系统稳定运行与风险管理水平。一方面中，能够满足信息系统的安全需求，另一方面中，能够实现对信息系统核心资源智能化的监控和管理，为信息系统安全稳定运行保驾护航，提升对信息系统的安全保障性能。

一些实施方式中，所述多项性能指标包括以下项中的至少两项：

响应时间、执行时间、错误率和量化性能指标。

一些实施方式中，所述采集模块具体用于：

当所述多项性能指标中存在低于切换阈值表中的阈值的性能指标时，将探针的采集策略切换到所述旁路监测模式采集多项性能数据；

当所述多项性能指标中存在高于切换阈值表中的阈值的性能指标时，将探针的采集策略切换到所述直接部署模式，采用探针所述直接部署模式采集详细数据。

一些实施方式中，所述基于粗糙集理论的探针部署策略之后，所述数据处理模块还用于：

获取所述探针部署策略监测的应用资源管理系统的多个属性的取值；

对应用资源管理系统的多个属性的取值分别进行离散化处理；

对所述多个属性的取值进行属性选择和数据采样，得到所述多个属性的取值的归约表示，所述归约表示为优化后的所述探针部署策略。

上面从模块化功能实体的角度对本申请实施例中的网络认证服务器和终端设备进行了描述，下面从硬件处理的角度分别对本申请实施例中的网络认证服务器和终端设备进行描述。图6所示的装置可以具有如图7所示的结构，当图6所示的装置具有如图7所示的结构时，图7中的处理器和收发器能够实现前述对应该装置的装置实施例提供的数据处理模块、采集模块、显示模块和应用处理模块相同或相似的功能，图7中的中央存储器存储处理器执行上述监测应用性能的方法时需要调用的计算机程序。在本申请实施例图2所示的实施例中的显示模块所对应的实体设备可以为显示屏，处理模块(包括数据处理模块和应用处理模块)对应的实体设备可以为处理器。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请实施例各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。

所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

以上对本申请实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本申请实施例中应用了具体个例对本申请实施例的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请实施例的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请实施例的限制。