一种流量故障定位方法、装置、设备及存储介质与流程

[0001]
本发明涉及网络通信技术领域，具体涉及一种流量故障定位方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

[0002]
互联网平台最开始将应用部署在物理机上，为了保证互不冲突，在一台物理机上只部署一个应用。随着应用服务的不断发展，一台物理机部署一个应用的策略过于浪费资源，因此在一台物理机上部署了多个应用，但是为管理带来了麻烦，应用之间有一定的冲突或者相互影响。
[0003]
虚拟机应运而生，虚拟机上可以部署更多的应用，而且隔离比较好。但是虚拟机资源隔离的粒度太粗，于是容器发展起来。容器能做到把一个应用打包，涵盖环境配置等信息，运行起来可以只是一个进程，又具备一定的隔离性，同时把资源使用的粒度控制得足够细。
[0004]
如今的云计算时代，虚拟化技术作为构建云计算的主要关键技术，能够确保云计算平台的性能和可靠性，最大化的利用云计算平台的硬件资源。其中，容器技术作为轻量化的虚拟化技术，减少了中间层级，实现对系统资源高效和精确的控制。但是容器网络、虚拟私有网络需要以软件形式部署在容器、虚拟机内部及各类软件定义的网关内部，目前尚无基于虚拟化环境的、有效的自动化网络流分析工具。
[0005]
目前传统网络已有完善的分析手段，针对ipv4网络架构的网络故障定位常采用的方法为在网络的全链路各个节点进行抓包分析，通过对数据包分析判断在网络中的哪个节点存在建链失败的情况，进而判断是否在该节点存在网络故障。该方式配置命令复杂、场景多样，抓取的数据只能作为事后分析所用，严重影响故障排查效率。


技术实现要素：

[0006]
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明第一方面提出一种流量故障定位方法，所述方法适用于ipv6网络，所述方法包括：
[0007]
获取从多个监控点收集的待检测网络的流量监控数据；多个所述监控点部署在容器和/或虚拟机和/或服务器上；所述流量监控数据包括所述监控点所在容器、虚拟机或服务器的ipv6地址；
[0008]
基于预设的分析规则对所述流量监控数据进行分析，得到分析结果；
[0009]
根据所述分析结果定位所述待检测网络中的故障发生点，根据定位结果进行故障告警。
[0010]
进一步地，所述获取从多个监控点收集的待检测网络流量的流量监控数据，包括：
[0011]
抓取网络数据包并进行包头提取；
[0012]
和/或，提取系统及应用日志；
[0013]
和/或，获取应用交互中的任务id；
[0014]
和/或，获取系统及网络性能信息。
[0015]
进一步地，所述基于预设的分析规则对所述流量监控数据进行分析之前，包括：
[0016]
对所述流量监控数据进行数据预处理。
[0017]
进一步地，所述对所述流量监控数据进行数据预处理，包括：
[0018]
判断所述流量监控数据中的第一数据包与第二数据包是否为相同的数据包；所述第二数据包为所述流量监控数据中除所述第一数据包之外的其他数据包；
[0019]
若是，将所述第一数据包与所述第二数据包合并，得到合并后的第一数据包；所述合并后的第一数据包包括所述第一数据包的数据信息、所述第一数据包的时间戳和所述第二数据包的时间戳；
[0020]
执行所述判断所述流量监控数据中的第一数据包与第二数据包是否为相同的数据包的步骤，直至所述流量监控数据中不存在与所述第一数据包相同的数据包。
[0021]
进一步地，所述判断所述流量监控数据中的第一数据包与第二数据包是否为相同的数据包之后，还包括：
[0022]
若否，对所述第一数据包进行存储；或者，
[0023]
若否，对所述第一数据包及与其对应的相关数据进行同步存储。
[0024]
进一步地，所述对所述流量监控数据进行数据预处理，包括：
[0025]
提取所述流量监控数据中ip地址的长度；
[0026]
在所述ip地址的长度为128位时，触发下一步骤；
[0027]
在所述ip地址的长度为32位时，对所述ip地址对应的流量监控数据进行丢弃处理。
[0028]
进一步地，还包括：基于预设的分析规则对所述流量监控数据进行分析，得到中间数据；
[0029]
以及在执行所述基于预设的分析规则对所述流量监控数据进行分析的步骤的同时，流量监控数据对所述流量监控数据和/或所述中间数据和/或所述分析结果进行展示。
[0030]
进一步地，所述基于预设的分析规则对所述预处理后的流量监控数据进行分析，包括：
[0031]
对所述流量监控数据进行归纳统计；
[0032]
基于统计结果生成基线标准和告警阈值；其中，所述告警阈值高于所述基线标准；
[0033]
在所述流量监控数据出现突发性的超出告警阈值的情况或明显低于所述基线标准的情况时，生成告警信息。
[0034]
本发明第二方面提出一种流量故障定位装置，所述装置适用于ipv6网络，所述装置包括：
[0035]
数据获取模块，用于获取从多个监控点收集的所述待检测网络的流量监控数据；多个所述监控点部署在容器和/或虚拟机和/或服务器上；所述流量监控数据包括所述监控点所在容器、虚拟机或服务器的ipv6地址；
[0036]
数据分析模块，用于基于预设的分析规则对所述流量监控数据进行分析，得到分析结果；
[0037]
故障告警模块，用于根据所述分析结果定位所述待检测网络中存在的故障发生点，根据定位结果进行故障告警。
[0038]
本发明第三方面提出一种设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现本发明第一方面提出的流量故障定位方法。
[0039]
本发明第四方面提出一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现本发明第一方面提出的流量故障定位方法。
[0040]
实施本发明具有以下有益效果：
[0041]
1、本发明实施例采用系统化的方法，对容器网络、虚拟私有网络中的流量进行分析，通过对数据包的分析处理判断网络系统是否存在故障。
[0042]
2、本发明实施例通过对容器网络、虚拟私有网络中的日志信息进行收集、分析和预判，通过日志中信息判断网络系统是否存在故障。
[0043]
3、本发明实施例对系统分析的异常结果可以通过告警、可视化展示等方式通知相关的系统管理人员，方便系统管理人员第一时间处理系统中存在的故障。
[0044]
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0045]
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它附图。
[0046]
图1是本发明实施例提供的流量故障定位方法的流程图；
[0047]
图2是本发明实施例提供的流量故障定位装置的设计架构图；
[0048]
图3是本发明实施例提供的流量故障定位方法的流程图；
[0049]
图4是本发明实施例提供的对流量监控数据进行数据预处理的流程图；
[0050]
图5是本发明实施例提供的流量故障定位装置的结构框图。
具体实施方式
[0051]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。
[0052]
以下是与本发明实施例有关的一些名词解释：
[0053]
(1)ipv6
[0054]
ipv6是英文“internet protocol version 6”互联网协议第6版的缩写，是互联网工程任务组(ietf)设计的用于替代ipv4的下一代ip协议，其地址数量号称可以为全世界的
每一粒沙子编上一个地址。由于ipv4最大的问题在于网络地址资源不足，严重制约了互联网的应用和发展。ipv6的使用，不仅能解决网络地址资源数量的问题，而且也解决了多种接入设备连入互联网的障碍。
[0055]
ipv6的地址长度为128位，是ipv4地址长度的4倍。于是ipv4点分十进制格式不再适用，采用十六进制表示。ipv6有3种表示方法：冒分十六进制表示法、0位压缩表示法、内嵌ipv4地址表示法。
[0056]
(2)容器网络
[0057]
linux容器是与系统其他部分隔离开的一系列进程。运行这些进程所需的所有文件都由另一个镜像提供，由于容器都是由同一个镜像版本提供，所以容器技术具有很高的可移植性和一致性。因而，相对于依赖重复传统测试环境的开发渠道，容器的运行速度要快得多。容器比较普遍也易于使用。
[0058]
容器网络为容器之间互联的网络，容器网络可以将多个独立的容器连接在一起，实现容器资源之间的互相调度和访问。
[0059]
实施例
[0060]
图1是本发明实施例提供的流量故障定位方法的流程图，本说明书提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图1所示，本实施例提出的一种流量故障定位方法，该方法包括以下步骤：
[0061]
s101：获取从多个监控点收集的待检测网络的流量监控数据；
[0062]
具体地，该待检测网络为ipv6网络，具体可以是容器网络、虚拟私有网络等；多个监控点部署在待检测网络的容器和/或虚拟机和/或服务器上；流量监控数据包括监控点所在容器、虚拟机或服务器的ipv6地址；在一个实施例中，待检测网络包括容器和服务器，容器上和服务器上分别部署有监控点；在一个实施例中，待检测网络包括容器、虚拟机和服务器，容器和虚拟机上分别部署有监控点；需要说明的是，监控点的部署位置及数量可根据实际故障定位分析需要设置，本实施例不以此为限。
[0063]
具体地，流量监控数据包括但不限于监控点所在容器、虚拟机或服务器的ipv6地址。由于采用了ipv6技术可以保证监控点所在容器、虚拟机或服务器设备地址码的唯一性。
[0064]
图2是本发明实施例提供的流量故障定位装置的设计架构图，具体的如图2所示，在容器、虚拟机及物理服务器上部署agent，agent为安装在cvm、容器、母机、bms裸金属、弹性网卡等各个监控点的小程序，自带弱分析能力。
[0065]
具体地，该agent负责监控和抓取网络数据包并进行包头提取、提取系统及应用日志、获取应用交互中的任务id、系统及网络性能等信息。agent可将上述信息定期发送给数据收集汇总组件。使用者也可以在容器、虚拟机及物理服务器上通过agent查看本机的相关收集信息，通过同一时间点各个方面收集到的信息判断应用或系统是否存在问题。
[0066]
优选地，agent日常向数据收集汇总组件发送的状态信息中，网络包部分仅包括包头内容，以减少抓包内容对生产网络的容量造成影响。有必要时可通过管理组件进行调整，改为发全量数据包。
[0067]
s102：基于预设的分析规则对流量监控数据进行分析，得到分析结果；
[0068]
具体地，上述的预设的分析规则可以根据实际的分析和监控要求确定，预设分析规则是与分析和监控要求相适应的，不同的分析、监控要求所对应的分析规则也不同。
[0069]
可选地，采用大数据分析技术基于预设的分析规则对流量监控数据进行分析，重点解决网络中南北向故障(即客户端与数据中心的流量故障)定位问题。
[0070]
可选地，基于预设的分析规则对流量监控数据进行分析，得到中间数据和分析结果。中间数据包括但不限于网络流量的变化值、接口容量的变化值、延时的变化值、任务流统计结果。
[0071]
在一个特定的场景中，数据分析组件对收到的流量监控数据进行智能化分析的流程如下：
[0072]
a、针对流量监控数据中的网络流量的变化、接口容量的变化、延时的变化进行归纳统计，同时通过智能分析建立基线标准，形成告警的阈值。
[0073]
对流量监控数据进行分析还包括：对未来的容量变化做出预测，预测结果可用于进一步确定当前状态下是否存在其他未被发现的故障发生点，或者，预测结果还可用于对未来即将发生的故障告警进行预测。
[0074]
对流量监控数据进行分析得到的中间数据和分析结果将实时发给可视化展示组件。
[0075]
b、针对任务id的跟踪，通过智能分析建立基线标准，形成告警的阈值并将任务流统计结果发送给可视化展示组件。
[0076]
c、针对日志分析，可以针对预定义的日志关键字级别进行展示和告警，相关信息将以短信等形式发给外部告警系统。
[0077]
数据分析组件还具有告警抑制、去重、置维护等功能，对于大量重复的告警可以进行短时间的告警抑制，在系统维护期间可以设置系统不发送告警短信和上报告警信息。在一个实施例中，在根据定位结果进行故障告警之后，还包括：
[0078]
判断故障告警是否满足告警抑制条件；
[0079]
若是，根据预定的规则对故障告警执行告警抑制操作；
[0080]
判断处于告警抑制状态的故障告警是否满足告警抑制取消条件；
[0081]
若是，对故障告警执行告警抑制取消操作。
[0082]
s103：根据分析结果定位待检测网络中的故障发生点，根据定位结果进行故障告警。
[0083]
其中，进行故障告警可以是以短信、音频、视频、文字、图片等多种形式将告警结果发送至用户端或其他管控组件。
[0084]
为减少告警信息流量，方便用户分析定位问题，对于能够进行告警抑制的，可以根据分析结果和预定规则进行相应的告警抑制处理。
[0085]
进一步地，执行步骤s102的同时还包括以下步骤：
[0086]
对流量监控数据和/或中间数据和/或分析结果进行展示。
[0087]
可视化展示系统负责对监控、告警、预测数据的页面化展示，展示形式包括饼图、曲线、拓扑等等。该展示信息可以帮助管理员直观的查看系统运行情况，故障节点也会第一时间在该可视化展示系统上展现出来。
[0088]
为满足不同租户的个人喜好以及使用习惯等，还可以根据接收到的租户输入的界面调整需求信息对可视化展示界面进行调整，界面调整需求信息包括但不限于更改展示界面风格、更改功能组件位置等。
[0089]
具体地，步骤s102包括以下步骤：
[0090]
对流量监控数据进行归纳统计；
[0091]
基于统计结果生成基线标准和告警阈值；其中，告警阈值高于基线标准；
[0092]
可选的，基线标准包括但不限于总流量、瞬时流量最大值、瞬时流量最小值、数据流向、持续时间，用于基线分析的流量数据应为指定ip地址、端口、协议的自动化系统各业务模块流量数据。
[0093]
在流量监控数据出现突发性的超出告警阈值的情况或明显低于基线标准的情况时，生成告警信息。
[0094]
在流量监控数据为应用交互中的任务id时，突发性的任务流路径变化也将自动产生告警信息。
[0095]
例如，在应用响应超时的故障场景中，流量故障定位流程如下：
[0096]
a、agent将日常的流量监控数据经数据收集汇总组件发送至数据分析组件；
[0097]
b、数据分析组件在收到数据后进行智能化分析，会通过应用交易链断点、应用处理延时超过阈值、接口带宽无变化等指标横向进行分析，最终给出故障点定位结果。该结果通过告警短信发送至相关负责人；同步该将该告警结果发送至管控组件。
[0098]
c、管控组件收到告警会检查针对此类告警是否有针对性的自动化应急操作，如果有则按照应急操作脚本执行，如删除容器、重新拉起故障点应用等。
[0099]
d、管控组件同步将处理状态返回给数据分析组件，数据分析组件对相关的告警进行置维护操作，同步发应急处理操作的告警短信给相关管理人员。
[0100]
e、应急操作结束后，管控组件同步将处理结果返回给数据分析组件，数据分析组件对相关处理结果发送短信给相关管理员，同步取消相关告警的置维护状态。
[0101]
例如，在应用bug的故障场景中，流量故障定位流程如下：
[0102]
a、agent将日常的流量监控数据经数据收集汇总组件发送至数据分析组件；数据分析组件在收到数据后进行智能化分析，会通过应用交易链断点、应用处理延时、应用日志关键字等指标横向进行分析，最终给出故障点定位结果。该结果通过告警短信发送至相关负责人。
[0103]
b、应用管理员在进行软件升级前可通过管控组件控制数据分析组件对相关的告警进行置维护操作。
[0104]
e、软件升级操作结束后，再通过管控组件控制数据分析组件取消相关告警的置维护状态。
[0105]
图3是本发明实施例提供的流量故障定位方法的流程图，为了提高故障分析的效率、节约时间，本实施例提出一种流量故障定位方法，具体的如图3所示，该方法包括以下步骤：
[0106]
s201：获取从多个监控点收集的待检测网络的流量监控数据；多个监控点部署在该待检测网络的容器和/或虚拟机和/或服务器上；
[0107]
s202：对流量监控数据进行数据预处理，得到预处理后的流量监控数据；
[0108]
数据收集汇总组件统一对全网的agent发送的数据进行收集和汇总。为了提高故障分析的效率、节约时间，在汇总的过程中，该组件会进行去重处理，将相同的数据包进行合并，仅保留时间戳、流量状态码、进程信息、ip地址等必要信息。同时，数据收集汇总组件会将数据的摘要信息实时发送给数据分析组件。
[0109]
s203：基于预设的分析规则对预处理后的流量监控数据进行分析，得到分析结果；
[0110]
可选地，基于预设的分析规则对流量监控数据进行分析，得到中间数据和分析结果。
[0111]
s204：根据分析结果定位待检测网络中的故障发生点，根据定位结果进行故障告警。
[0112]
图4是本发明实施例提供的对流量监控数据进行数据预处理的流程图，具体的如图4所示，对流量监控数据进行数据预处理，包括以下步骤：
[0113]
s301：判断流量监控数据中的第一数据包与第二数据包是否为相同的数据包；第二数据包为流量监控数据中除第一数据包之外的其他数据包；
[0114]
s302：若第一数据包与第二数据包为相同的数据包，将第一数据包与第二数据包合并，得到合并后的第一数据包；合并后的第一数据包包括第一数据包的数据信息、第一数据包的时间戳和第二数据包的时间戳；
[0115]
s303：执行判断流量监控数据中的第一数据包与第二数据包是否为相同的数据包的步骤，直至流量监控数据中不存在与第一数据包相同的数据包。
[0116]
数据收集汇总组件会将处理完成的数据发送至数据存贮组件组件，以备后续原始数据查询。
[0117]
在一个实施例中，步骤s301之后还包括以下步骤：若第一数据包与第二数据包不是相同的数据包，对第一数据包进行存储；优选地，数据收集组件支持多租户，可以按照租户选择存储到指定的数据存储系统中去。
[0118]
在一个实施例中，步骤s301之后还包括以下步骤：若第一数据包与第二数据包不是相同的数据包，对第一数据包及与其对应的相关数据进行同步存储。例如，可以按照租户选择，将相关的数据同步存储到指定cos等数据存储系统中去。
[0119]
可选地，对流量监控数据进行数据预处理，包括以下步骤：
[0120]
提取流量监控数据中ip地址的长度；
[0121]
在该ip地址的长度为128位时，触发下一步骤；
[0122]
在该ip地址的长度为32位时，对该ip地址对应的流量监控数据进行丢弃处理。通过对流量监控数据进行筛选，剔除不符合要求的数据，可以减少流量监控数据分析的工作量，在一定程度上加快得到分析结果的速度。
[0123]
本发明实施例提供了一种适用于容器网络、虚拟私有网络的流量故障定位方法、装置、设备及存储介质，该方法获取从多个监控点收集的网络流量数据，并通过预设的分析规则对收集的网络流量数据进行分析获取分析结果，进一步，根据分析结果判断系统中存在哪些故障，定位出故障发生点，最终将故障结果反馈给系统管理人员。
[0124]
需要说明的是，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。
[0125]
图5是本发明实施例提供的流量故障定位装置的结构框图，具体的如图5所示，该
装置包括以下模块：
[0126]
数据获取模块401，用于获取从多个监控点收集的待检测网络的流量监控数据；
[0127]
具体的，该待检测网络可以是容器网络、虚拟私有网络等，该容器网络可以是ipv4容器网络，也可以是ipv6容器网络，多个监控点部署在该待检测网络的容器和/或虚拟机和/或服务器上；
[0128]
具体的，流量监控数据包括但不限于监控点所在容器、虚拟机或服务器的ipv6地址。由于采用了ipv6技术可以保证监控点所在容器、虚拟机或服务器设备地址码的唯一性。
[0129]
数据分析模块402，用于基于预设的分析规则对流量监控数据进行分析，得到分析结果；
[0130]
故障告警模块403，用于根据分析结果定位待检测网络中存在的故障发生点，根据定位结果进行故障告警。
[0131]
在一个实施例中，该装置还包括数据预处理模块，用于在基于预设的分析规则对流量监控数据进行分析之前，对流量监控数据进行数据预处理，得到预处理后的流量监控数据；
[0132]
具体地，数据预处理模块包括：
[0133]
判断模块，用于判断流量监控数据中的第一数据包与第二数据包是否为相同的数据包；第二数据包为流量监控数据中除第一数据包之外的其他数据包；
[0134]
合并模块，用于在流量监控数据中的第一数据包与第二数据包是相同的数据包时，将第一数据包与第二数据包合并，得到合并后的第一数据包；合并后的第一数据包包括第一数据包的数据信息、第一数据包的时间戳和第二数据包的时间戳；
[0135]
重复模块，用于执行判断流量监控数据中的第一数据包与第二数据包是否为相同的数据包的步骤，直至流量监控数据中不存在与第一数据包相同的数据包时，执行下一步骤。
[0136]
可选地，数据预处理模块包括：
[0137]
提取模块，用于提取所述流量监控数据中ip地址的长度；
[0138]
触发模块，用于在该ip地址的长度为128位时，触发数据分析模块；
[0139]
丢弃模块，用于在该ip地址的长度为32位时，对该ip地址对应的流量监控数据进行丢弃处理。
[0140]
可选地，该装置还包括数据存储模块，该模块用于在流量监控数据中的第一数据包与第二数据包不是相同的数据包时，对第一数据包进行存储；
[0141]
可选地，该装置还包括数据存储模块，该模块用于在流量监控数据中的第一数据包与第二数据包不是相同的数据包时，对第一数据包及与其对应的相关数据进行同步存储。
[0142]
可选地，该装置还包括可视化展示模块，数据分析模块402用于基于预设的分析规则对流量监控数据进行分析，得到中间数据和分析结果；可视化展示模块用于在基于预设的分析规则对流量监控数据进行分析时，对流量监控数据和/或中间数据和/或分析结果进行实时展示。
[0143]
具体地，数据分析模块402包括：
[0144]
统计模块，用于对流量监控数据进行归纳统计；
[0145]
标准及阈值生成模块，用于基于统计结果生成基线标准和告警阈值；其中，告警阈值高于基线标准；
[0146]
告警信息生成模块，用于在流量监控数据出现突发性的超出告警阈值的情况或明显低于基线标准的情况时，生成告警信息。
[0147]
本发明的实施例还提供了一种设备，设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如方法实施例中的流量故障定位方法。
[0148]
本发明的实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质可设置于服务器之中以保存用于实现方法实施例中的流量故障定位方法相关的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的流量故障定位方法。
[0149]
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0150]
由上述本发明提供的流量故障定位方法、装置、设备或存储介质的实施例可见，本发明实施例采用系统化的方法，对容器网络、虚拟私有网络中的流量进行监控和收集，通过对数据包的分析处理判断容器网络系统是否存在故障；通过对容器网络、虚拟私有网络中的日志信息进行收集、分析和预判，通过日志中信息判断容器网络、虚拟私有网络中是否存在网络系统故障；并且系统分析的异常结果可以通过告警、可视化展示等方式通知相关的系统管理人员，方便系统管理人员第一时间处理系统中存在的故障。
[0151]
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0152]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0153]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0154]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。