一种监控图表的生成方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本公开涉及数据监控技术领域，具体而言，涉及一种监控图表的生成方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

随着互联网技术的发展，已经进入了数据信息爆炸的时代，为了顺应数据时代的发展，针对大量的统计数据，可以采用数据统计图表的形式，更加直观地展示获取到的数据。

目前，通常采用可视化工具(grafana)应对一些数据统计展示的需求，grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。但是由于grafana自身功能的限制，往往只能针对具有相同含义的数据进行统计及展示处理，无法很好的应对需要衡量多种指标数据的需求，对于数据的处理效率较低。

技术实现要素：

本公开实施例至少提供一种监控图表的生成方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种监控图表的生成方法，所述生成方法包括：

根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，以及每个指标维度对应的数据变换规则；

基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据；

生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表。

在本实施例中，可以基于输入的自定义查询语句获取多个指标维度下的原始监控数据，并解析出对应的数据变化规则，以此确定出要展示的目标监控数据并生成对应的目标监控图表，由此可以在无需人工操作的前提下，一并展示出包括多个指标维度的目标监控图表，提高对于多指标维度监控图表的生成效率。

一种可选的实施方式中，所述根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，包括：

根据所述自定义查询语句，确定出至少一个指标维度；

从所述自定义查询语句中，提取出在所述至少一个指标维度中每个指标维度下的监控数据字段；

基于提取出的至少一个监控数据字段，通过所述查询引擎查询与所述至少一个监控数据字段相匹配的在至少一个指标维度下的原始监控数据。

在本可选的实施方式中，可以基于用户输入的自定义查询语句分析确定对应的指标维度下的原始监控数据，无需人工指定对应的原始监控数据，减少人力消耗。

一种可选的实施方式中，所述基于提取出的至少一个监控数据字段，通过所述查询引擎查询与所述至少一个监控数据字段相匹配的在至少一个指标维度下的原始监控数据，包括：

将提取出的每个监控数据字段转化为与所述查询引擎适配的数据请求语句；

通过所述查询引擎查询与得到的至少一个数据请求语句相匹配的、在至少一个指标维度下的原始监控数据。

在本可选的实施方式中，通过调用查询引擎获取原始监控数据，可以从庞大的数据库中选取想要的原始监控数据，降低对于生成目标监控图表所需数据的存储要求。

一种可选的实施方式中，通过以下步骤获取每个指标维度对应的数据变换规则：

提取所述自定义查询语句中在每个指标维度下的目标数据字段；

基于每个指标维度下的目标数据字段，确定与每个指标维度相对应的目标数据变换规则。

一种可选的实施方式中，所述基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据，包括：

针对所述自定义查询语句中包括的每个指标维度，建立监控数据数组；其中，所述监控数据数组包括至少一个指标维度，以及每个指标维度对应的原始监控数据；

确定按照每个指标维度下的数据变换规则，对所述监控数据数组进行矩阵运算得到的运算结果为所述目标监控数据。

在本可选的实施方式中，可以对多指标维度的监控数据进行运算处理。

一种可选的实施方式中，所述生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表，包括：

确定与所述目标监控数据相匹配的监控图表类型；

基于所述目标监控数据以及所述监控图表类型对应的图表模板，生成目标监控图表。

一种可选的实施方式中，在生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表之后，所述生成方法还包括：

基于生成的目标监控图表，以及预设的至少一个指标维度下的异常预警阈值，确定所述目标监控图表中的异常信息；

针对所述目标监控图表中的异常信息进行预警处理。

在本可选的实施方式中，可以监控并展示出该目标监控图表中的异常情况，并针对异常情况进行预警处理，以达到对于异常数据监控的目的。

第二方面，本公开实施例还提供一种监控图表的生成装置，所述生成装置包括：

获取模块，用于根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，以及每个指标维度对应的数据变换规则；

第一确定模块，用于基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据；

生成模块，用于生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表。

一种可选的实施方式中，所述获取模块包括：

第一确定单元，用于根据所述自定义查询语句，确定出至少一个指标维度；

第一提取单元，用于从所述自定义查询语句中，提取出在所述至少一个指标维度中每个指标维度下的监控数据字段；

查询单元，用于基于提取出的至少一个监控数据字段，通过所述查询引擎查询与所述至少一个监控数据字段相匹配的在至少一个指标维度下的原始监控数据。

一种可选的实施方式中，所述第一提取单元具体用于：

将提取出的每个监控数据字段转化为与所述查询引擎适配的数据请求语句；

通过所述查询引擎查询与得到的至少一个数据请求语句相匹配的、在至少一个指标维度下的原始监控数据。

一种可选的实施方式中，所述获取模块还包括：

第二提取单元，用于提取所述自定义查询语句中在每个指标维度下的目标数据字段；

第二确定单元，用于基于每个指标维度下的目标数据字段，确定与每个指标维度相对应的目标数据变换规则。

一种可选的实施方式中，所述第一确定模块具体用于：

针对所述自定义查询语句中包括的每个指标维度，建立监控数据数组；其中，所述监控数据数组包括至少一个指标维度，以及每个指标维度对应的原始监控数据；

确定按照每个指标维度下的数据变换规则，对所述监控数据数组进行矩阵运算得到的运算结果为所述目标监控数据。

一种可选的实施方式中，所述生成模块具体用于：

确定与所述目标监控数据相匹配的监控图表类型；

基于所述目标监控数据以及所述监控图表类型对应的图表模板，生成目标监控图表。

一种可选的实施方式中，所述生成装置还包括：

第二确定模块，用于基于生成的目标监控图表，以及预设的至少一个指标维度下的异常预警阈值，确定所述目标监控图表中的异常信息；

处理模块，用于针对所述目标监控图表中的异常信息进行预警处理。

第三方面，本公开实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

本公开实施例提供的一种监控图表的生成方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，以及每个指标维度对应的数据变换规则；基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据；生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表。

这样，可以基于用户输入的查询语句，确定出用户所需目标监控报表中所需的原始监控数据以及在多个指标维度下的数据变换规则，并基于上述确定的原始监控数据以及数据变换规则，得到目标监控数据，生成目标监控图表。由此，可以通过输入查询语句，生成对应多指标维度的目标监控图表，无需人工对多指标维度的数据进行中间过程的运算及展示处理，提高对于多指标维度监控图表的生成效率。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开实施例所提供的一种监控图表的生成方法的流程图；

图2示出了本公开实施例所提供的另一种监控图表的生成方法的流程图；

图3示出了本公开实施例所提供的一种监控图表的生成装置的示意图；

图4示出了本公开实施例所提供的监控图表的生成装置中获取模块的示意图；

图5示出了本公开实施例所提供的另一种监控图表的生成装置的示意图；

图6示出了本公开实施例所提供的一种计算机设备的示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

经研究发现，目前，通常采用可视化工具(grafana)应对一些数据统计展示的需求，grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。但是由于grafana自身功能的限制，往往只能针对具有相同含义的数据进行统计及展示处理，无法很好的应对需要衡量多种指标数据的需求，对于数据的处理效率较低。具体的，对于一个图表的生成过程，往往需要生成图表所需的数据源，以及数据的展示规则，例如：xxx统计表、xxx占比图等，目前监控平台所采用的图表生成工具通常为开源工具grafana，其中，grafana是一种可视化的展示工具。用户可以通过在grafana中进行数据源的选择、仪表盘的创建、指标字段选择、维度字段选择，以及告警的配置实现业务指标的监控和告警。但是，当前grafana的业务监控告警方案中，存在以下不足：无法对指标的同比数据进行配置和展示，无法满足对数据随着时间的变化趋势进行比较的需求；不能对多个指标进行运算，无法满足对由多个指标计算出的复合指标有需求的业务；当grafana的监控图表配置中包含可选参数的维度时，则无法进行告警的配置，无法满足用户想要对某一维度的所有维度值都进行监控告警的配置需求。

基于上述研究，本公开提供了一种监控图表的生成方法，包括：根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，以及每个指标维度对应的数据变换规则；基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据；生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表。

这样，可以基于用户输入的查询语句，确定出用户所需目标监控报表中所需的原始监控数据以及在多个指标维度下的数据变换规则，并基于上述确定的原始监控数据以及数据变换规则，得到目标监控数据，生成目标监控图表。由此，可以通过输入查询语句，生成对应多指标维度的目标监控图表，无需人工对多指标维度的数据进行中间过程的运算及展示处理，提高对于多指标维度监控图表的生成效率。

针对现有方案所存在的问题，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种监控图表的生成方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的监控图表的生成方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：终端设备、服务器或其它处理设备，终端设备可以为用户设备(userequipment，ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(personaldigitalassistant，pda)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该监控图表的生成方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

下面以执行主体为终端设备为例对本公开实施例提供的监控图表的生成方法加以说明。

参见图1所示，为本公开实施例提供的一种监控图表的生成方法的流程图，所述生成方法包括步骤s101～s103，其中：

s101、根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，以及每个指标维度对应的数据变换规则。

该步骤中，可以基于用户输入的自定义查询语句，获取到生成监控图表所需的原始监控数据以及展示规则。

优选的，用户输入的自定义查询语句可以为结构化查询语言(structuredquerylanguage，sql)，对于sql语句来说，用户只需要提出操作要求，不必描述操作步骤，也不需要导航。使用时只需要告诉计算机“做什么”，而不需要告诉它“怎么做”。不同常规查询中所选用的用作业务日志的存储、检索和分析的开源搜索分析引擎(elasticsearch，es)，本实施例中，可以通过用户自定义sql语句查询，让用户可以更加灵活地决定查询的方式，无需提前确定数据源，维度字段等等，同时，由于sql语法是常规开发人员所熟悉的算法语法，因此可以降低对于开发人员的学习成本。

在本公开实施例中，可以设置一图形用户界面(graphicaluserinterface,gui)，该图形用户界面中包括一输入框。用户可以通过该输入框输入自定义的sql查询语句，例如输入的sql查询语句可以为：sql:selectcount(*)astotaluvfrom“qlb-uv-metric”，用于表征“统计通过互联网访问、浏览目标网页的自然人，即独立访客(uniquevisitor，uv)的总数”。

在本公开的一个实施例中，在获取到用户输入的自定义查询语句之后，便可以基于该自定义查询语句确定生成目标监控图表对应的原始监控数据。

具体的，所述根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，包括：

根据所述自定义查询语句，确定出至少一个指标维度；

从所述自定义查询语句中，提取出在所述至少一个指标维度中每个指标维度下的监控数据字段；

基于提取出的至少一个监控数据字段，通过所述查询引擎查询与所述至少一个监控数据字段相匹配的在至少一个指标维度下的原始监控数据。

其中，在本公开实施例中，可以基于不同的维度(地理、时间、类型、属性等)的数据进行图表展示。维度表示的是说明数据，维度是指可指定不同值的对象的描述性属性或特征。例如，地理位置的维度可以包括“纬度”、“经度”或“城市名称”等。“城市名称”维度的值可以为“旧金山”、“柏林”或“新加坡”等。也就是说，本公开实施例中可以一并对多个维度的数据进行处理。通常情况下，生成监控图表时对应的维度均为时间维度，即按照时间尺度进行数据处理及展示。

在本公开实施例中，还包括对同一维度的不同指标数据进行处理。指标指的是用于描述目标监控图表对应的目标对象的描述性特征属性。其中，指标表示的是衡量数据，是指可以按总数或比值衡量的具体维度元素。例如，维度“城市”可以关联指标“人口”，其值为具体城市的居民总数。也就是说，在本公开实施例中，可以针对一个目标对象的多个指标数据进行处理展示。

示例性的，以上述示例为例，在sql查询语句“sql:selectcount(*)astotaluvfrom“qlb-uv-metric””中，对应的维度为时间维度，提取出的对应的指标数据为“qlb-uv-metric”。由此，可以得知，该sql查询语句是要对指标数据“qlb-uv-metric”进行处理并进行图表展示。

在提取出在所述至少一个指标维度中每个指标维度下的监控数据字段之后，还可以基于提取出的至少一个监控数据字段，通过所述查询引擎查询与所述至少一个监控数据字段相匹配的在至少一个指标维度下的原始监控数据。

具体的，由于本地存储数据的数据量有限，且对于大量数据的数据存储成本较高，因此在本公开实施例中，可以通过调用查询引擎，以此可以获取更多的监控数据，以适应用户对于监控图表的需求。

示例性的，以上述示例为例，在提取出的对应的指标数据为“qlb-uv-metric”之后，便可以调用查询引擎，在查询引擎对应的庞大数据库中，查询与指标数据“qlb-uv-metric”对应的原始监控数据。

具体的，所述基于提取出的至少一个监控数据字段，通过所述查询引擎查询与所述至少一个监控数据字段相匹配的在至少一个指标维度下的原始监控数据，包括：

将提取出的每个监控数据字段转化为与所述查询引擎适配的数据请求语句；

通过所述查询引擎查询与得到的至少一个数据请求语句相匹配的、在至少一个指标维度下的原始监控数据。

由于从自定义查询语句中提取出的每个监控数据字段可能与查询引擎不适配，因此需要对从自定义查询语句中提取出的每个监控数据字段进行转换，以使可以被查询引擎识别，执行对应的查询工作。在对从自定义查询语句中提取出的每个监控数据字段进行转换，得到与所述查询引擎适配的数据请求语句之后，便可以通过所述查询引擎查询与得到的至少一个数据请求语句相匹配的、在至少一个指标维度下的原始监控数据。

此外，在本公开的一个实施例中，在获取到用户输入的自定义查询语句之后，可以基于该自定义查询语句确定每个指标维度对应的数据变换规则。

具体的，可以通过以下步骤获取每个指标维度对应的数据变换规则：

提取所述自定义查询语句中在每个指标维度下的目标数据字段；

基于每个指标维度下的目标数据字段，确定与每个指标维度相对应的目标数据变换规则。

在本公开实施例中，常规类型的包括对多个指标维度下的原始监控数据进行加和、作比等，此外，还可以针对不同的业务需求，确定对应的自定义查询语句，对应的，确定对于目标数据的变换规则。

示例性的，当业务需求为对历史数据进行统计评估时，对应的目标数据变换规则可以包括：(1)日同比：今日统计值-昨日统计值/昨日统计值，今日统计数据的计算时间范围为“当前时间-聚合时长,当前时间”，昨日统计数据的计算时间范围为“当前时间-聚合时长-24h,当前时间-24h”；(2)周同比：今日统计值-上周同日统计值/上周同日统计值，今日统计数据的计算时间范围为“当前时间-聚合时长,当前时间”，上周同日统计数据的计算时间范围为“当前时间-聚合时长-7*24h,当前时间-7*24h”。根据不同的业务需求还可以包括年同比、季度同比等，在此不做赘述，由此便可以完成对于指标维度数据的同比计算。

s102、基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据。

该步骤中，在确定对应的原始监控数据以及对应的数据变换规则之后，便可以基于上述条件确定对应的目标监控数据。

具体的，由于对目标对象的描述过程中，往往不仅包括对一个指标维度下的数据进行处理，还需要对复合多指标维度下的监控数据进行计算。例如对一个员工的绩效进行评价，往往不能够只依靠一类数据进行评价，而是要综合考量多个维度指标下的数据，以更为全面的、周到的对该员工进行评价，因此，还需要对多个指标维度下的数据进行处理。其中，所述基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据，包括：

针对所述自定义查询语句中包括的每个指标维度，建立监控数据数组；其中，所述监控数据数组包括至少一个指标维度，以及每个指标维度对应的原始监控数据；

确定按照每个指标维度下的数据变换规则，对所述监控数据数组进行矩阵运算得到的运算结果为所述目标监控数据。

示例性的，对所述监控数据数组进行矩阵运算得到的运算过程包括以下几种情况：(1)所有指标的查询结果中就一个值：直接将该值代入到公式中即可；(2)所有指标的查询结果中都是数组：首先需要将各个指标查询结果的维度组成数组，将各个数组取并集；遍历维度数组并集，将指标查询结果中维度匹配的度量值代入到公式中，如果某个指标的维度中没有匹配的，则用数值0代入计算最终可以得到维度数组并集中每个维度值通过计算公式计算出的一个指标度量值结果，使用该结果数组进行复合度量指标的状态判断以及作为告警依据；(3)部分指标查询结果为数组，部分指标查询结果为一个值：将结果为数组的指标查询结果中的维度，进行步骤(2)的处理，得到维度数组并集，进行同样的计算，只是对于返回一个值的指标，直接将这个值代入到公式中即可，由此，便可以对多指标维度下的数据进行综合计算。

s103、生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表。

该步骤中，可以利用计算得到的目标监控数据，生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表。

具体的，所述生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表，包括：

确定与所述目标监控数据相匹配的监控图表类型；

基于所述目标监控数据以及所述监控图表类型对应的图表模板，生成目标监控图表。

示例性的，由于不同的图表模板便可以表征不同的含义，例如：折线图可以表征数据的变化趋势、饼状图可以表征不同数据的占比情况等，因此，需要基于自定义查询语句中对应的目标图表的需求，确定与所述目标监控数据相匹配的监控图表类型，进而确定对应的图表模板。

在确定对应的监控图表类型及图表模板之后，便可以基于得到的目标监控数据生成对应的目标监控图表。

在一些可能的实施方式中，在生成目标监控图表之前，还可先确定目标监控图表的渲染规则，以输出符合渲染规则的目标监控图表。其中，渲染规则可以是预先设定并存储的，也可以是用户输入的查询语句中携带的。

当预先设定有渲染规则，在生成目标监控图表之后，可自动选择合适的渲染方式输出目标监控图表，也可以由用户选择已有的渲染规则，例如在查询语句中携带渲染规则标记等；当用户输入的查询语句中携带渲染规则时，可直接根据携带的渲染规则进行展示目标监控图表，对此不做赘述。

本公开实施例可以基于用户输入的查询语句，确定出用户所需目标监控报表中所需的原始监控数据以及在多个指标维度下的数据变换规则，并基于上述确定的原始监控数据以及数据变换规则，得到目标监控数据，生成目标监控图表。由此，可以通过输入查询语句，生成对应多指标维度的目标监控图表，无需人工对多指标维度的数据进行中间过程的运算及展示处理，提高对于多指标维度监控图表的生成效率。

参见图2所示，为本公开实施例提供的另一种监控图表的生成方法的流程图，所述生成方法包括步骤s201～s205，其中：

s201、根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，以及每个指标维度对应的数据变换规则；

s202、基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据；

s203、生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表；

s204、基于生成的目标监控图表，以及预设的至少一个指标维度下的异常预警阈值，确定所述目标监控图表中的异常信息；

s205、针对所述目标监控图表中的异常信息进行预警处理。

其中，步骤s201至步骤s203的描述可以参考步骤s101至步骤s103的描述，并且可以达到相同的技术效果，在此不再赘述。

在上述s204中，可以基于预设的异常预警阈值对生成的目标监控图表进行分析，从而确定目标监控图表中具有的异常信息。

具体的，可以基于业务需求，预先确定出异常预警阈值，其中，该异常预警阈值可以为基于自定义查询语句确定的，也可以是基于目标监控图表分析得到的，以此为异常预警判断做出准备，达到监控目的。在获取到针对至少一个指标维度而设定的异常预警阈值之后，便可以确定出该目标监控图表中包括的异常信息。

在上述s205中，在确定出对应异常信息之后，可以针对该异常信息进行预警处理，特别的，当针对包括多指标维度数据的目标监控图表时，只要存在一个异常信息，便可以触发对应的预警机制。

具体的，可以是将该异常信息上传至对应的监控中心或异常数据处理中心，或者，可以将该异常信息发送至相关维护人员(例如通过电话、邮件、即时通信等方式)，又或者，可以将该异常信息展示在该目标监控图表中，一并向用户进行展示，即基于异常预警阈值，自动生成目标监控图表，并在目标监控图表中展示出对应的异常预警阈值。

本公开实施例可以监控并展示出该目标监控图表中的异常情况，并针对异常情况进行预警处理，以达到对于异常数据监控的目的。另外，还可以基于目标监控图表和指标状态创建业务监控大盘，对此不做赘述。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了与监控图表的生成方法对应的监控图表的生成装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述监控图表的生成方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

参照图3、图4、图5所示，图3为本公开实施例提供的一种监控图表的生成装置的示意图；图4为公开实施例提供的监控图表的生成装置中获取模块的示意图；图5为本公开实施例所提供的另一种监控图表的生成装置的示意图。如图3所示，所述生成装置包括：获取模块310、第一确定模块320、生成模块330；其中：

获取模块310，用于根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，以及每个指标维度对应的数据变换规则；

第一确定模块320，用于基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据；

生成模块330，用于生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表。

在一些可能的实施方式中，获取模块310即可为任意能够实现信息采集的处理器或者控制器，第一确定模块320即可为任意能够根据数据变换规则得到目标监控数据的处理器或者控制器，生成模块330即可为任意能够生成目标监控图表的处理器或者控制器，对此不做赘述。

一种可选的实施方式中，所述获取模块310包括：

第一确定单元311，用于根据所述自定义查询语句，确定出至少一个指标维度；

第一提取单元312，用于从所述自定义查询语句中，提取出在所述至少一个指标维度中每个指标维度下的监控数据字段；

查询单元313，用于基于提取出的至少一个监控数据字段，通过所述查询引擎查询与所述至少一个监控数据字段相匹配的在至少一个指标维度下的原始监控数据。

在一些可能的实施方式中，第一确定单元311、第一提取单元312以及查询单元313均可以为处理器中的某一个或者多个计算单元或者处理单元，对此不做赘述。

一种可选的实施方式中，所述第一提取单元312具体用于：

将提取出的每个监控数据字段转化为与所述查询引擎适配的数据请求语句；

通过所述查询引擎查询与得到的至少一个数据请求语句相匹配的、在至少一个指标维度下的原始监控数据。

一种可选的实施方式中，所述获取模块310还包括：

第二提取单元314，用于提取所述自定义查询语句中在每个指标维度下的目标数据字段；

第二确定单元315，用于基于每个指标维度下的目标数据字段，确定与每个指标维度相对应的目标数据变换规则。

在一些可能的实施方式中，第二确定单元315、第二提取单元314页可以为处理器中的某一个或者多个计算单元或者处理单元，对此不做赘述。

一种可选的实施方式中，所述第一确定模块320具体用于：

针对所述自定义查询语句中包括的每个指标维度，建立监控数据数组；其中，所述监控数据数组包括至少一个指标维度，以及每个指标维度对应的原始监控数据；

确定按照每个指标维度下的数据变换规则，对所述监控数据数组进行矩阵运算得到的运算结果为所述目标监控数据。

一种可选的实施方式中，所述生成模块330具体用于：

确定与所述目标监控数据相匹配的监控图表类型；

基于所述目标监控数据以及所述监控图表类型对应的图表模板，生成目标监控图表。

一种可选的实施方式中，如图5所示，所述生成装置还包括：

第二确定模块340，用于基于生成的目标监控图表，以及预设的至少一个指标维度下的异常预警阈值，确定所述目标监控图表中的异常信息；

处理模块350，用于针对所述目标监控图表中的异常信息进行预警处理。

在一些可能的实施方式中，处理模块350通常可为处理器或者控制器，由于需要事先预警功能，处理器还可包括收发单元(如收发器)、显示单元(如显示器)等，对此不做赘述。

本公开实施例可以基于用户输入的查询语句，确定出用户所需目标监控报表中所需的原始监控数据以及在多个指标维度下的数据变换规则，并基于上述确定的原始监控数据以及数据变换规则，得到目标监控数据，生成目标监控图表。由此，可以通过输入查询语句，生成对应多指标维度的目标监控图表，无需人工对多指标维度的数据进行中间过程的运算及展示处理，提高对于多指标维度监控图表的生成效率。

关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明，这里不再详述。

基于同一技术构思，本公开实施例还提供了一种计算机设备。参照图6所示，为本公开实施例所提供的一种计算机设备的示意图，包括处理器601、存储器602、和总线603。其中，存储器602用于存储执行指令，包括内存6021和外部存储器6022；这里的内存6021也称内存储器，用于暂时存放处理器601中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器6022交换的数据，处理器601通过内存6021与外部存储器6022进行数据交换，当计算机设备运行时，处理器601与存储器602之间通过总线603通信，使得处理器601在执行以下指令：

根据用户输入的自定义查询语句，获取通过查询引擎查询所述自定义查询语句得到的、至少一个指标维度下的原始监控数据，以及每个指标维度对应的数据变换规则；

基于所述原始监控数据和在每个指标维度下的数据变换规则，确定目标监控数据；

生成与所述目标监控数据相匹配的目标监控图表。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的监控图表的生成方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。

本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品承载有程序代码，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的监控图表的生成方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。

其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(softwaredevelopmentkit，sdk)等等。

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，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开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。以上所描述的装置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，又例如，多个单元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通信接口，装置或单元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单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。