本发明涉及监控领域，尤其涉及一种数据监控方法及装置。
背景技术：
在信息化运营中，政府、组织、公司等机构都会有许多软件或物联网设备实时的生成大量数据。
然而，要实现对采集的数据的预警，通常都需要采用较为复杂的算法。例如：申请号为201410495326.6的专利申请，利用智能手机自带的gps定位及陀螺仪传感器，获取车辆驾驶过程中的加速度及方向盘转角数据，然后每隔10秒利用小波变换从存储数据中提取加速度的db5小波尺度1归一化能量、方向盘转向角速度标准差、方向盘转向db5小波尺度4归一化能量作为疲劳程度判定指标。该方案中预警算法复杂，需要占用较大的数据处理量，降低系统运行的流畅度。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供一种数据监控方法及装置，以解决现有技术中要实现对采集的数据的预警，需要较为复杂的算法，占用较大的数据处理量，降低系统运行流畅度的问题，其具体方案如下：
一种数据监控方法，包括：
采集待监控数据源的数据信息，所述数据信息包括：采集的所述待监控数据源的数据及采集所述数据的时刻；
获取所述待监控数据源的比对数据，所述比对数据为所述采集所述数据的时刻的历史数据；
根据所述采集的所述待监控数据源的数据及所述比对数据确定数据波动环比；
当所述数据波动环比超过第一阈值时，采集的所述待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。
进一步的，所述获取所述待监控数据源的比对数据，所述比对数据为所述采集所述数据的时刻的历史数据，包括：
获取所述待监控数据源的比对数据信息，所述比对数据信息包括：所述待监控数据源的比对数据及采集所述比对数据的时刻；
从所述比对数据信息中确定与所述采集所述数据的时刻对应的采集所述比对数据的时刻为第一时刻，获取所述第一时刻采集的比对数据。
进一步的，还包括：
依据所述采集所述比对数据的时刻的先后顺序生成比对图表；
依据所述采集所述数据的时刻生成数据图表；
根据所述比对图表及所述数据图表的数据变化趋势确定未来数据采集时刻的预测数据趋势。
进一步的，所述获取所述待监控数据源的比对数据，所述比对数据为所述采集所述数据的时刻的历史数据，包括：
确定所述待监控数据源的数据采集周期；
获取当前数据采集周期之前采集的预定周期次数的历史数据信息，所述预定周期次数的历史数据信息中不包括异常数据信息；
确定所述预定周期次数的历史数据的平均值，获取比对数据信息；
从所述比对数据信息中确定与所述采集所述数据的时刻对应的采集所述比对数据的时刻为第一时刻，获取所述第一时刻采集的比对数据。
进一步的，所述根据所述采集的所述待监控数据源的数据及所述比对数据确定数据波动环比，包括：
将所述采集的数据与所述比对数据做差得到第一差值，将所述第一差值与所述比对数据做商，得到数据波动环比。
进一步的，还包括：
若在同一个数据采集周期中，当前时刻的数据波动环比未超过第一阈值，且，前一时刻的数据波动环比超过第一阈值，撤销所述告警信息。
一种数据监控装置，包括：采集单元，获取单元，确定单元及生成单元，其中：
所述采集单元用于采集待监控数据源的数据信息，所述数据信息包括：采集的所述待监控数据源的数据及采集所述数据的时刻；
所述获取单元用于获取所述待监控数据源的比对数据，所述比对数据为所述采集所述数据的时刻的历史数据；
所述确定单元用于根据所述采集的所述待监控数据源的数据及所述比对数据确定数据波动环比；
所述生成单元用于当所述数据波动环比超过第一阈值时，采集的所述待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。
进一步的，所述获取单元用于：
获取所述待监控数据源的比对数据信息，所述比对数据信息包括：所述待监控数据源的比对数据及采集所述比对数据的时刻；从所述比对数据信息中确定与所述采集所述数据的时刻对应的采集所述比对数据的时刻为第一时刻，获取所述第一时刻采集的比对数据。
进一步的，还包括：预测单元，其中：
所述预测单元用于依据所述采集所述比对数据的时刻的先后顺序生成比对图表；依据所述采集所述数据的时刻生成数据图表；根据所述比对图表及所述数据图表的数据变化趋势确定未来数据采集时刻的预测数据趋势。
进一步的，所述获取单元用于：
确定所述待监控数据源的数据采集周期；获取当前数据采集周期之前采集的预定周期次数的历史数据信息，所述预定周期次数的历史数据信息中不包括异常数据信息；确定所述预定周期次数的历史数据的平均值，获取比对数据信息；从所述比对数据信息中确定与所述采集所述数据的时刻对应的采集所述比对数据的时刻为第一时刻，获取所述第一时刻采集的比对数据。
从上述技术方案可以看出，本申请公开的数据监控方法及装置，通过采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括采集的数据及采集数据的时刻，获取待监控数据源的比对数据，比对数据为采集数据的时刻的历史数据，根据采集的数据及比对数据确定数据波动环比，当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。本方案通过直接将采集的数据与比对数据进行比对，当数据波动环比超过第一阈值时，即生成告警信息，其中，无需对采集的数据进行处理，比对过程简单易操作，无需复杂的数据分析过程，简化了数据监控的算法，节约了数据处理量，提高了系统运行的流畅度以及采用通用算法提高了监控适用范围。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明实施例公开的一种数据监控方法的流程图；
图2为本发明实施例公开的一种数据监控方法的流程图；
图3为本发明实施例公开的一种数据监控方法的流程图；
图4为本发明实施例公开的一种数据监控装置的结构示意图；
图5为本发明实施例公开的比对图表。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明公开了一种数据监控方法，其流程图如图1所示，包括：
步骤s11、采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括：采集的待监控数据源的数据以及采集该数据的时刻；
采集待监控数据源的数据可以具体为：通过将采集适配器分布式部署在待监控数据源上，通过kafka消息中间件，将采集适配器采集到的信息汇集到处理器上集中处理。
其中，kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理大规模网站中的所有动作流数据，支持在线水平扩展，高性能，如：消息持久化时间复杂度为o(1)，单机支持每秒100k条以上消息的传输，支持tb级消息量。消息的传输安全可靠，服务具有稳定容错能力，无单点故障，可以对hadoop等大数据技术无缝对接。
采集适配器采用软件编程来适配数据的采集，只对待监控数据源的数据进行按时间线的简单收集或汇聚，而不根据待监控数据源的具体业务而转换数据，不作复杂变换处理以减少数据处理量。其中，采集适配器也可以为通过不同的硬件实现，如：gps定位器、重力陀螺仪等传感器。
进一步的，在采集待监控数据源的数据信息之后，首先需要将采集到的数据信息进行存储，以便作为历史数据信息进行比对。
具体的，将具体的是哪一个数据采集周期，以及是该数据采集周期中的哪一个数据采集时刻，以及该数据采集时刻所采集到的数据均存储至存储器或数据库，以便作为历史数据时，能够明确该数据是哪一个数据采集周期的哪一个数据采集时刻所采集的。
步骤s12、获取待监控数据源的比对数据，比对数据为采集该数据的时刻的历史数据；
比对数据可以为：预先存储的标准数据，也可以为：历史数据。其中，历史数据可以为：在当前数据采集周期之前的任一数据正常的数据采集周期中的数据，也可以为：在当前数据采集周期之前的预定数量个数据采集周期中数据的平均值。
具体的，确定待监控数据源的数据采集周期，获取当前数据采集周期之前采集的预定周期次数的历史数据信息，预定周期次数的历史数据信息中不包括异常数据信息，确定预定周期次数的历史数据的平均值，获取比对数据信息。
例如：
一个数据采集周期为24小时，预定周期次数为7次，当前数据采集周期为12月10日，即比对数据信息为：12月10日之前7天，即12月3日至12月9日采集的历史数据信息的平均值，其中，12月3日至12月9日采集的历史数据信息中均为正常数据，即不包括异常数据，若包括异常数据，则需要将该异常数据排除之后再计算平均值。
进一步的，还可以包括：从比对数据信息中确定与采集该数据的时刻对应的采集比对数据的时刻为第一时刻，获取第一时刻采集的比对数据。
其中，比对数据信息包括待监控数据源的比对数据及采集比对数据的时刻。
具体的，可以为：预先获取一个数据采集周期内每一个数据采集时刻所对应的比对数据，之后，在当前采集时刻采集到数据后，再从每一个数据采集时刻所对应的比对数据中确定与当前采集时刻相对应的数据采集时刻，之后，确定该数据采集时刻对应的比对数据。这就需要在获取到一个数据采集周期内每一个数据采集时刻所对应的比对数据之后，将每一个比对数据与其对应的数据采集时刻相对应标记，即比对数据信息，比对数据信息中不仅包括比对数据，还包括与该比对数据对应的采集时刻。
还可以为：仅获取与当前采集时刻对应的数据采集时刻对应的比对数据。即在当前采集时刻采集到数据后，再从历史数据中确定一个或多个与当前采集时刻对应的数据采集时刻对应的数据，若确定的是多个数据，则为不同的数据采集周期内与当前采集时刻对应的数据采集时刻采集的数据，将这多个数据做平均值，之后生成比对数据。
步骤s13、根据采集的待监控数据源的数据及比对数据确定数据波动环比；
根据采集的待监控数据源的数据及比对数据确定数据波动环比是为了确定当前数据采集周期中，当前时刻采集的数据与比对数据之间的波动范围是否超出第一阈值，当其超出第一阈值时，表明该数据为异常数据，生成告警信息，以便通知操作人员对待监控数据源进行处理；当其未超出第一阈值时，表明该数据与比对数据相比，其波动幅度在第一阈值内，属于正常波动范围，该数据为正常数据，无需发出任何信息，或者，仅发出数据正常信息。
进一步的，在存储器或数据库存储有采集到的数据的同时，存储器或数据库还可以存储有发出告警信息的数据信息，如：某一个数据采集周期内的某一个数据采集时刻采集到的数据被发出了告警信息，则该数据为异常数据，在将存储器或数据库中的数据作为历史数据参与比对时，排除掉该异常数据，避免其作为比对数据参与比对，这就减少了历史数据作为比对数据所带来的数据误差。
进一步的，还可以为：在处理完当前时刻的数据之后，其中，处理当前时刻的数据可以包括：异常数据发出告警信息之后存储，或者，正常数据不发出告警信息，仅进行存储。之后，从数据库中查找当前数据采集周期内是否还有其他未处理完的数据，即在当前数据采集周期内是否有需要发出告警信息，但由于设备关机或其他原因导致的告警信息未发出的情况，若有，对该告警信息进行处理，发出该告警信息，并且，该告警信息中需要包括数据采集时刻。
步骤s14、当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。
在本实施例公开的数据监控方法中，可以同时对多个设备或系统进行数据采集，具体的，可以通过browser/server(浏览器/服务器模式)程序架构实现对数据的监控，其中，browser/server可跨多终端展示，如：pc端、phone、pad等，只需智能设备提供浏览器，无需对设备各种终端提供客户端软件包，并且，可以基于http协议提供restful接口，方便与其他系统扩展或集成。
本实施例公开的数据监控方法，通过采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括采集的数据及采集数据的时刻，获取待监控数据源的比对数据，比对数据为采集数据的时刻的历史数据，根据采集的数据及比对数据确定数据波动环比，当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。本方案通过直接将采集的数据与比对数据进行比对，当数据波动环比超过第一阈值时，即生成告警信息，其中，无需对采集的数据进行处理，比对过程简单易操作，无需复杂的数据分析过程，简化了数据监控的算法，节约了数据处理量，提高了系统运行的流畅度。
本实施例公开了一种数据监控方法，其流程图如图2所示，包括：
步骤s21、采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括：采集的待监控数据源的数据及采集该数据的时刻；
步骤s22、获取待监控数据源的比对数据信息，比对数据信息包括：待监控数据源的比对数据及采集该比对数据的时刻；
步骤s23、从比对数据信息中确定与采集该数据的时刻对应的采集比对数据的时刻为第一时刻，获取第一时刻采集的比对数据；
步骤s24、依据采集比对数据的时刻的先后顺序生成比对图表；
步骤s25、依据采集数据的时刻生成数据图表；
步骤s26、根据比对图表及数据图表的数据变化趋势确定未来数据采集时刻的预测数据趋势。
依据采集比对数据的时刻的先后顺序生成比对图表，即获取一个数据采集周期的比对数据，其中该一个数据采集周期的比对数据可以为在当前数据采集周期的预定个数的数据采集周期内各个数据采集时刻采集数据的平均值，将每个数据采集时刻的平均值组成一个完整的数据采集周期的比对数据。
将该一个数据采集周期的比对数据按照对应的数据采集时刻的先后顺序生成比对图表，具体的，该比对图表可以为一个曲线，以便于查看其数据的波动幅度。
依据采集数据的时刻生成数据图表，可以具体为：在当前数据采集周期内，每到一个数据采集时刻就采集数据，并将该数据采集时刻及其对应的数据构成当前数据采集周期所对应的图表中的一部分。
依据采集数据的时刻生成数据图表，可以具体为：在当前数据采集周期内，每到一个数据采集时刻就采集数据，并将该数据采集时刻及其对应的数据构成当前数据采集周期所对应的图表中的一部分。
具体的，可以如图5所示：
深色曲线为当前数据采集周期内不同数据采集时刻对应的数据，浅色曲线为预先获取的一个完整的数据采集周期的比对数据。
由以上图表可以确定，不同的数据采集时刻，当前数据采集周期中的数据与比对数据所对应的曲线中的数据之间的波动大小，并可以根据之前的多个数据采集时刻中当前数据采集周期与比对数据曲线中的曲线走向确定当前数据采集周期中当前数据采集时刻之后的未来一个或几个数据采集时刻的预测数据走向趋势，以实现提取预测未来时刻数据的趋势。
进一步的，还可以包括：根据采集的待监控数据源的数据及比对数据确定数据波动环比，当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。
本实施例公开的数据监控方法，通过采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括采集的数据及采集数据的时刻，获取待监控数据源的比对数据，比对数据为采集数据的时刻的历史数据，根据采集的数据及比对数据确定数据波动环比，当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。本方案通过直接将采集的数据与比对数据进行比对，当数据波动环比超过第一阈值时，即生成告警信息，其中，无需对采集的数据进行处理，比对过程简单易操作，无需复杂的数据分析过程，简化了数据监控的算法，节约了数据处理量，提高了系统运行的流畅度。
本实施例公开了一种数据监控方法，其流程图如图3所示，包括：
步骤s31、采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括：采集的待监控数据源的数据及采集该数据的时刻；
步骤s32、获取待监控数据源的比对数据，比对数据为采集数据的时刻的历史数据；
步骤s33、将采集的数据与比对数据做差得到第一差值，将第一差值与比对数据做商，得到数据波动环比；
具体的，若当前数据采集周期中当前数据采集时刻采集到的数据为a，历史比对数据中与当前数据采集时刻对应的时刻所对应的比对数据为b，那么，数据波动环比c为：
c＝|a-b/b|。
当c超过第一阈值时，表明当前数据采集周期中当前数据采集时刻所采集到的数据为异常数据，需要生成告警信息。
进一步的，当c未超过第一阈值时，检测到在当前数据采集周期中前一数据采集时刻所采集到的数据为异常数据，其对应的数据波动环比超过第一阈值，由于当前数据采集时刻采集到的数据的波动环比未超过第一阈值，因此，撤销前一数据采集时刻生成的告警信息，以便提示工作人员数据已恢复正常范围。
步骤s34、当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。
本实施例公开的数据监控方法，通过采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括采集的数据及采集数据的时刻，获取待监控数据源的比对数据，比对数据为采集数据的时刻的历史数据，根据采集的数据及比对数据确定数据波动环比，当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。本方案通过直接将采集的数据与比对数据进行比对，当数据波动环比超过第一阈值时，即生成告警信息，其中，无需对采集的数据进行处理，比对过程简单易操作，无需复杂的数据分析过程，简化了数据监控的算法，节约了数据处理量，提高了系统运行的流畅度。
本实施例公开了一种数据监控装置，其结构示意图如图4所示，包括：
采集单元41，获取单元42，确定单元43及生成单元44。
其中，采集单元41用于采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括：采集的待监控数据源的数据及采集该数据的时刻；
采集待监控数据源的数据可以具体为：通过将采集适配器分布式部署在待监控数据源上，通过kafka消息中间件，将采集适配器采集到的信息汇集到处理器上集中处理。
其中，kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理大规模网站中的所有动作流数据，支持在线水平扩展，高性能，如：消息持久化时间复杂度为o(1)，单机支持每秒100k条以上消息的传输，支持tb级消息量。消息的传输安全可靠，服务具有稳定容错能力，无单点故障，可以对hadoop等大数据技术无缝对接。
采集适配器采用软件编程来适配数据的采集，只对待监控数据源的数据进行按时间线的简单收集或汇聚，而不根据待监控数据源的具体业务而转换数据，不作复杂变换处理以减少数据处理量。其中，采集适配器也可以为通过不同的硬件实现，如：gps定位器、重力陀螺仪等传感器。
进一步的，在采集待监控数据源的数据信息之后，首先需要将采集到的数据信息进行存储，以便作为历史数据信息进行比对。
具体的，将具体的是哪一个数据采集周期，以及是该数据采集周期中的哪一个数据采集时刻，以及该数据采集时刻所采集到的数据均存储至存储器或数据库，以便作为历史数据时，能够明确该数据是哪一个数据采集周期的哪一个数据采集时刻所采集的。
获取单元42用于获取待监控数据源的比对数据，比对数据为采集数据的时刻的历史数据；
比对数据可以为：预先存储的标准数据，也可以为：历史数据。其中，历史数据可以为：在当前数据采集周期之前的任一数据正常的数据采集周期中的数据，也可以为：在当前数据采集周期之前的预定数量个数据采集周期中数据的平均值。
具体的，确定待监控数据源的数据采集周期，获取当前数据采集周期之前采集的预定周期次数的历史数据信息，预定周期次数的历史数据信息中不包括异常数据信息，确定预定周期次数的历史数据的平均值，获取比对数据信息。
例如：
一个数据采集周期为24小时，预定周期次数为7次，当前数据采集周期为12月10日，即比对数据信息为：12月10日之前7天，即12月3日至12月9日采集的历史数据信息的平均值，其中，12月3日至12月9日采集的历史数据信息中均为正常数据，即不包括异常数据，若包括异常数据，则需要将该异常数据排除之后再计算平均值。
进一步的，还可以包括：从比对数据信息中确定与采集该数据的时刻对应的采集比对数据的时刻为第一时刻，获取第一时刻采集的比对数据。
其中，比对数据信息包括待监控数据源的比对数据及采集比对数据的时刻。
具体的，可以为：预先获取一个数据采集周期内每一个数据采集时刻所对应的比对数据，之后，在当前采集时刻采集到数据后，再从每一个数据采集时刻所对应的比对数据中确定与当前采集时刻相对应的数据采集时刻，之后，确定该数据采集时刻对应的比对数据。这就需要在获取到一个数据采集周期内每一个数据采集时刻所对应的比对数据之后，将每一个比对数据与其对应的数据采集时刻相对应标记，即比对数据信息，比对数据信息中不仅包括比对数据，还包括与该比对数据对应的采集时刻。
还可以为：仅获取与当前采集时刻对应的数据采集时刻对应的比对数据。即在当前采集时刻采集到数据后，再从历史数据中确定一个或多个与当前采集时刻对应的数据采集时刻对应的数据，若确定的是多个数据，则为不同的数据采集周期内与当前采集时刻对应的数据采集时刻采集的数据，将这多个数据做平均值，之后生成比对数据。
确定单元43用于根据采集的待监控数据源的数据及比对数据确定数据波动环比；
根据采集的待监控数据源的数据及比对数据确定数据波动环比是为了确定当前数据采集周期中，当前时刻采集的数据与比对数据之间的波动范围是否超出第一阈值，当其超出第一阈值时，表明该数据为异常数据，生成告警信息，以便通知操作人员对待监控数据源进行处理；当其未超出第一阈值时，表明该数据与比对数据相比，其波动幅度在第一阈值内，属于正常波动范围，该数据为正常数据，无需发出任何信息，或者，仅发出数据正常信息。
进一步的，在存储器或数据库存储有采集到的数据的同时，存储器或数据库还可以存储有发出告警信息的数据信息，如：某一个数据采集周期内的某一个数据采集时刻采集到的数据被发出了告警信息，则该数据为异常数据，在将存储器或数据库中的数据作为历史数据参与比对时，排除掉该异常数据，避免其作为比对数据参与比对，这就减少了历史数据作为比对数据所带来的数据误差。
进一步的，还可以为：在处理完当前时刻的数据之后，其中，处理当前时刻的数据可以包括：异常数据发出告警信息之后存储，或者，正常数据不发出告警信息，仅进行存储。之后，从数据库中查找当前数据采集周期内是否还有其他未处理完的数据，即在当前数据采集周期内是否有需要发出告警信息，但由于设备关机或其他原因导致的告警信息未发出的情况，若有，对该告警信息进行处理，发出该告警信息，并且，该告警信息中需要包括数据采集时刻。
具体的，可以为：将采集的数据与比对数据做差得到第一差值，将第一差值与比对数据做商，得到数据波动环比。
具体的，若当前数据采集周期中当前数据采集时刻采集到的数据为a，历史比对数据中与当前数据采集时刻对应的时刻所对应的比对数据为b，那么，数据波动环比c为：
c＝|a-bb|。
当c超过第一阈值时，表明当前数据采集周期中当前数据采集时刻所采集到的数据为异常数据，需要生成告警信息。
进一步的，当c未超过第一阈值时，检测到在当前数据采集周期中前一数据采集时刻所采集到的数据为异常数据，其对应的数据波动环比超过第一阈值，由于当前数据采集时刻采集到的数据的波动环比未超过第一阈值，因此，撤销前一数据采集时刻生成的告警信息，以便提示工作人员数据已恢复正常范围。
生成单元44用于当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。
在本实施例公开的数据监控方法中，可以同时对多个设备或系统进行数据采集，具体的，可以通过browser/server(浏览器/服务器模式)程序架构实现对数据的监控，其中，browser/server可跨多终端展示，如：pc端、phone、pad等，只需智能设备提供浏览器，无需对设备各种终端提供客户端软件包，并且，可以基于http协议提供restful接口，方便与其他系统扩展或集成。
本实施例公开的数据监控装置还可以包括：预测单元，其中：
预测单元用于依据采集比对数据的时刻的先后顺序生成比对图表；依据采集该数据的时刻生成数据图表；根据比对图表及数据图表的数据变化趋势确定未来数据采集时刻的预测数据趋势。
依据采集比对数据的时刻的先后顺序生成比对图表，即获取一个数据采集周期的比对数据，其中该一个数据采集周期的比对数据可以为在当前数据采集周期的预定个数的数据采集周期内各个数据采集时刻采集数据的平均值，将每个数据采集时刻的平均值组成一个完整的数据采集周期的比对数据。
将该一个数据采集周期的比对数据按照对应的数据采集时刻的先后顺序生成比对图表，具体的，该比对图表可以为一个曲线，以便于查看其数据的波动幅度。
依据采集数据的时刻生成数据图表，可以具体为：在当前数据采集周期内，每到一个数据采集时刻就采集数据，并将该数据采集时刻及其对应的数据构成当前数据采集周期所对应的图表中的一部分。
具体的，可以如图5所示：
深色曲线为当前数据采集周期内不同数据采集时刻对应的数据，浅色曲线为预先获取的一个完整的数据采集周期的比对数据。
由以上图表可以确定，不同的数据采集时刻，当前数据采集周期中的数据与比对数据所对应的曲线中的数据之间的波动大小，并可以根据之前的多个数据采集时刻中当前数据采集周期与比对数据曲线中的曲线走向确定当前数据采集周期中当前数据采集时刻之后的未来一个或几个数据采集时刻的预测数据走向趋势，以实现提取预测未来时刻数据的趋势。
进一步的，还可以包括：根据采集的待监控数据源的数据及比对数据确定数据波动环比，当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。
本实施例公开的数据监控装置，通过采集待监控数据源的数据信息，数据信息包括采集的数据及采集数据的时刻，获取待监控数据源的比对数据，比对数据为采集数据的时刻的历史数据，根据采集的数据及比对数据确定数据波动环比，当数据波动环比超过第一阈值时，确定采集的待监控数据源的数据为异常数据，生成告警信息。本方案通过直接将采集的数据与比对数据进行比对，当数据波动环比超过第一阈值时，即生成告警信息，其中，无需对采集的数据进行处理，比对过程简单易操作，无需复杂的数据分析过程，简化了数据监控的算法，节约了数据处理量，提高了系统运行的流畅度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。