针对平台软件的数据库与中间件非指标量化管理平台的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明通过以业务系统数据库和中间件运行KPI为核心开展非指标量化管理平台研究，研究能够快速获取和提供性能瓶颈及可优化的配置项基础探针，为全方面、智能化监控平台软件层提供专业化的操作工具和专家系统。
【背景技术】
[0002]目前国内外对信息系统的非功能性指标的管理工作通常归纳入一体化管理平台(网管系统)，并为此开发了通用性的监控和管理软件，非功能性指标管理更倾向于监控和管理系统硬件资源资源或者软件产品本身的指标，并未与业务直接形成关联性并对发展趋势进行研究。系统的非功能性指标探针，是对运维系统非功能性需求获取的具体体现，便于系统运行维护，提高用户体验，确保系统安全与稳定方面对系统开发维护提出的要求。从而为满足用户业务需求而必须具有且除功能需求以外的特性，包括系统的性能、可靠性、可维护性、可扩充性和对技术和对业务的适应性等，可以解决“如何使应用软件能在实际环境中运行”，这是运维中面对的核心问题。
[0003]企业信息管理系统绝大多数时期各功能性指标和监控数据正常，但业务的发展对支撑系统带来的冲击在原有运维模式下具有不可预估性。在原有信息管理系统中，对于非功能性指标仅仅关注了部分系统资源数据，不能将业务数据(功能指标)和系统数据(非功能性指标)相结合分析。偶然的个别业务高峰，也会导致系统产生资源冲突、单线处理资源不足等问题，引发系统故障。
[0004]实现数据库及中间件的指标体系研究、建立数据库及中间件的量化管理平台原型模型，根据应用的实际需求加入更多运维中重点关注的衡量指标体系，全面完善量化管理平台研究。该平台对核心业务系统实现系统级的量化管理，同时提供业务级的服务保障。
【发明内容】
[0005]—种通过以业务系统数据库和中间件运行KPI为核心开展非指标量化管理平台研究，其特征在于能够快速获取和提供性能瓶颈及可优化的配置项基础探针，为全方面、智能化监控平台软件层提供专业化的操作工具和专家系统，其方法是:1)、非功能性指标探针研究:研究对现有通用分布式业务系统的非功能性指标基础探针构成研究，基于企业通用系统架构，研究其最为关键的核心非功能性指标，建立一套非功能性指标体系和分析规范，并利用开源平台自主开发一套指标管理和可视化系统对指标系统进行展示。切实保证各项非功能性需求能转化为实际精确的数据指标，在业务系统大集中环境下，开发核心系统的关联分析及故障预判探针，将会大幅提高业务保障能力，提升整体的运维水平。再结合功能性指标对现有系统的进行前瞻性分析，提前调整资源，提高系统运行效能，保障业务发展需要。2)、非功能性指标数据采集设计:处于对生产系统稳定运行保障要求，所有数据采集均需使用无干扰模式，即尽量不在生产上部署各类代理，不对生产系统造成额外运行负担，对采集的控制要求高；非功能指标数据涉及存储、网络、主机、中间件、数据库、应用程序等多个环节，如何采集全面的数据并保证数据的准确性也是难点。目前企业存在分布式业务系统很多套，每日采集的数据量也较多，为保证趋势分析的结果精度越高对历史数据的细粒度要求和保存时间要求也就越高，数据的筛选和保留规范也是难点。基于企业级信息管理系统为基准搭建多个探测器，采集oracle数据库和中间件的运行数据，统一入库，通过web应用分析有关运行数据，形成性能分析，监控预警，趋势化分析等功能模块。3)、非功能性指标的趋势分析算法构建上:系统的非功能性指标会随功能性指标的波动而波动，某些业务具有特殊性，指标的表现是非线性关系，研究功能指标和非功能性指标的关系，并作出对应的趋势算法。根据系统运行数据做出系统运行曲线，包括并发量，排队量，以及有关资源使用情况，形成对比曲线，保证系统性能不低于80%的标准。4)、非功能指标趋势分析结果的可视化展示:指标被用一系列枯燥的数字代表，使用者并不能直接从数据获得必要的决策支持，需要从感性的直观视觉上对数据特别是趋势数据进行展示，建立一个适合非功能性指标趋势变化展现的可视化平台系统是个难点。非功能性平台的数据采集、分类及算法是该平台建立的关键技术，可视化的展现也是其辅助管理、优化管理的重要技术手段，根据系统运行质量，采用以每日，每月，每季，每年的方式汇总数据，依据指标数据的增量情况来保存相关数据，并且制定有关的数据备份机制。
[0006]非功能性指标探针研究:研究成果展开对现有通用分布式业务系统的非功能性指标基础探针构成研究，基于企业通用系统架构，研究其最为关键的核心非功能性指标，建立一套非功能性指标体系和分析规范，并利用开源平台自主开发一套指标管理和可视化系统对指标系统进行展示。
[0007]本发明的有益效果是:该探针研究和平台的实现将作为量化管理的基石，为企业信息管理系统建立非功能性指标量化标准，将模糊的、依据感性处理的系统运维工作，提升到依据数据进行清晰处理的运维工作，可以全面监控和管理企业运行的业务系统指标100%都将通过量化管理平台实现系统及业务的监控。本研究成果将推动改变旧有运维管理的模式，将目前“问题曝露，解决问题”的被动模式提升到“主动发现问题，提前解决”的主动模式，极大提高故障的发现和预判机制；进一步提升企业信息系统管理水平，建立信息系统的非功能性指标体系，对IT运维管理中的事件管理、问题管理、配置管理、报表管理、变更管理、持续性管理、容量管理等环节提供评审基础，使这些管理制度能够更快捷完善。随着非功能指标体系的建立，更为稳定和易于管理的信息系统会在安全性和稳定性上得到更大提升，也可以避免软硬件等资源浪费，规范资源的管理。
【附图说明】
[0008]图1是数据库和中间件非功能性指标探针技术原理图。
[0009]参照说明书附图对本发明的方法作以下详细地说明。
[0010]正如
【发明内容】
中所描述的，本发明的体系结构主要包括:
[0011](I)遍历每个软件质量属性，从宏观层面找出可能存在的质量要求。发现支持每个质量要求的依据。(2)分析质量属性的冲突。(3)确定质量属性的优先级。(4)选择排名靠前的几个作为关键质量属性。IT产品架构是包含网络、服务器、操作系统、数据库、中间件等多层面产品，而中间件作为业务分配和调用的第一层，能够直接体现业务流程、业务负载、业务员响应效率以及用户使用感受；而数据库作为IT系统的核心，不仅存放核心数据信息，也起到“承上启下”的作用，对下使用各类硬件资源，对上提供应用数据服务，能够全面反馈系统中软、硬件资源状态。对数据库和中间件平台的性能指标进行量化，能覆盖业务及系统运行的主要非功能性指标，研究以企业使用的数据库和Weblogic、Tuxedo中间件为核心开展，总结出一套非功能性指标体系及趋势分析规范并梳理出探针模式。将这些特性以公开接口方式提供给企业使用，能够通过它们采集到从存储、网络、操作系统资源、业务调用量直到WEB业务的服务队列的全线指标数据，在此基础上，结合当前监控系统采集的数