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一種基于APM的全鏈路跟蹤方法及系統(tǒng)與流程

文檔序號:40552982發(fā)布日期:2025-01-03 11:12閱讀:12來源:國知局
一種基于APM的全鏈路跟蹤方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及全鏈路跟蹤,具體涉及一種基于apm的全鏈路跟蹤方法及系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、隨著微服務(wù)架構(gòu)、容器化技術(shù)和云計(jì)算的發(fā)展,現(xiàn)代應(yīng)用系統(tǒng)變得高度分布式,每一個用戶請求可能需要跨越多個服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、第三方接口和內(nèi)部組件,進(jìn)行大量的網(wǎng)絡(luò)交互和數(shù)據(jù)處理,這種復(fù)雜的架構(gòu)使得單點(diǎn)故障、性能瓶頸和異常行為的診斷變得更加困難;

2、基于apm(應(yīng)用性能管理,application-performance-management)的全鏈路跟蹤系統(tǒng)是一種用于監(jiān)控、分析和優(yōu)化復(fù)雜分布式系統(tǒng)性能的技術(shù)方案,它提供了從用戶請求到系統(tǒng)各個組件間傳遞的全生命周期的可視性,幫助開發(fā)者、運(yùn)維人員快速識別、定位并解決性能瓶頸和系統(tǒng)故障;

3、現(xiàn)有技術(shù)存在以下缺陷:

4、現(xiàn)有跟蹤方法的監(jiān)控方案通常需要直接修改業(yè)務(wù)代碼,集成監(jiān)控工具或插件,這會帶來復(fù)雜的開發(fā)和維護(hù)工作,同時也增加了系統(tǒng)的不穩(wěn)定性,并且跟蹤方法的告警方式通常是基于預(yù)設(shè)的規(guī)則,當(dāng)出現(xiàn)異常時,只能發(fā)出固定的告警,無法智能分析故障原因或提供優(yōu)化方案,且告警通常沒有根據(jù)故障緊急程度做出靈活的通知調(diào)整,可能會導(dǎo)致重要故障被延遲處理,或不緊急的問題反復(fù)通知相關(guān)人員,增加了響應(yīng)的負(fù)擔(dān)和壓力。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于apm的全鏈路跟蹤方法及系統(tǒng),無需修改現(xiàn)有的業(yè)務(wù)代碼和系統(tǒng)架構(gòu),就可以將探針工具注入到全鏈路系統(tǒng)中,采集信息流,降低了與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的耦合,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和快速部署,根據(jù)故障的緊急程度自動選擇合適的通知方式,確保及時處理緊急故障。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:一種基于apm的全鏈路跟蹤方法,所述跟蹤方法包括以下步驟:

3、跟蹤系統(tǒng)獲取全鏈路系統(tǒng)的環(huán)節(jié)信息,在全鏈路系統(tǒng)的不同環(huán)節(jié)放置探針,將跟蹤需求以自然語言描述后輸入ai模型,ai模型將自然語言描述轉(zhuǎn)化為代碼,并生成插件后集成到跟蹤系統(tǒng)開始跟蹤全鏈路中的匹配路徑;

4、在匹配路徑中通過若干探針實(shí)時采集對應(yīng)的環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),將若干環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)通過pin-point中間件處理后存入h-base數(shù)據(jù)庫;

5、通過大數(shù)據(jù)模型整合若干環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后,預(yù)測全鏈路的匹配路徑是否會出現(xiàn)異常,并在預(yù)測全鏈路的匹配路徑會出現(xiàn)異常時,依據(jù)預(yù)測結(jié)果分析異常的緊急程度,基于異常緊急程度生成相應(yīng)的管理策略。

6、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中,將跟蹤需求以自然語言描述后輸入ai模型,ai模型將自然語言描述轉(zhuǎn)化為代碼,并生成插件后集成到跟蹤系統(tǒng)開始跟蹤全鏈路中的匹配路徑,包括以下步驟:

7、用戶通過自然語言描述表達(dá)跟蹤需求,包括跟蹤的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)、監(jiān)控的性能指標(biāo)以及故障預(yù)警要求;

8、ai模型自動解析用戶輸入的自然語言描述,并將其轉(zhuǎn)換為代碼需求,根據(jù)已有的業(yè)務(wù)知識和監(jiān)控邏輯,將這些自然語言描述映射到監(jiān)控操作上;

9、ai模型生成監(jiān)控探針代碼,用于采集指定的監(jiān)控指標(biāo),設(shè)置數(shù)據(jù)傳輸接口,將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到分析平臺;

10、生成的插件集成到跟蹤系統(tǒng),并放置在全鏈路的匹配路徑中,插件部署完成后,跟蹤系統(tǒng)開始對全鏈路中的指定路徑進(jìn)行跟蹤和數(shù)據(jù)采集。

11、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中,將若干環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)通過pin-point中間件處理后存入h-base數(shù)據(jù)庫,包括以下步驟:

12、采集到的環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)由探針傳遞給pin-point中間件,pin-point中間件作為數(shù)據(jù)處理層,用于接收并處理環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),pin-point中間件對環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理;

13、將格式化后的環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,轉(zhuǎn)化為符合hbase存儲格式的數(shù)據(jù),包括行鍵和列族;

14、行鍵包括環(huán)節(jié)id、時間戳信息,用于唯一標(biāo)識每條環(huán)節(jié)數(shù)據(jù);

15、列族包含api異常、數(shù)據(jù)庫操作、網(wǎng)絡(luò)請求、緩存狀態(tài)不同類別的數(shù)據(jù);

16、結(jié)構(gòu)化后的數(shù)據(jù)通過hbase-api存儲到hbase數(shù)據(jù)庫中。

17、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中,通過大數(shù)據(jù)模型整合若干環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后,預(yù)測全鏈路的匹配路徑是否會出現(xiàn)異常,包括以下步驟:

18、將api接口異常指數(shù)、數(shù)據(jù)庫無權(quán)限操作頻率、網(wǎng)絡(luò)層http請求失敗率以及緩存命中率帶入大數(shù)據(jù)模型,大數(shù)據(jù)模型整合后為輸出全鏈路的匹配路徑輸出路徑系數(shù),將路徑系數(shù)與預(yù)設(shè)的第一系數(shù)閾值以及第二系數(shù)閾值進(jìn)行對比,第一系數(shù)閾值用于預(yù)測匹配路徑是否會出現(xiàn)異常,第二系數(shù)閾值用于預(yù)測匹配路徑異常嚴(yán)重程度;

19、若路徑系數(shù)小于等于第一系數(shù)閾值,預(yù)測匹配路徑不會出現(xiàn)異常,若路徑系數(shù)大于第一系數(shù)閾值,預(yù)測匹配路徑會出現(xiàn)異常;

20、若路徑系數(shù)大于第一系數(shù)閾值,且路徑系數(shù)小于等于第二系數(shù)閾值,預(yù)測匹配路徑會出現(xiàn)輕微異常,若路徑系數(shù)大于第二系數(shù)閾值,預(yù)測匹配路徑會出現(xiàn)嚴(yán)重異常。

21、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中,所述大數(shù)據(jù)模型的函數(shù)表達(dá)式為:

22、;式中,為路徑系數(shù),為api接口異常指數(shù),為數(shù)據(jù)庫無權(quán)限操作頻率,為網(wǎng)絡(luò)層http請求失敗率,為緩存命中率,、、、分別為api接口異常指數(shù)、數(shù)據(jù)庫無權(quán)限操作頻率、網(wǎng)絡(luò)層http請求失敗率以及緩存命中率的比例系數(shù),且、、、均大于0。

23、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中,在預(yù)測全鏈路的匹配路徑會出現(xiàn)異常時,依據(jù)預(yù)測結(jié)果分析異常的緊急程度,基于異常緊急程度生成相應(yīng)的管理策略,包括以下步驟:

24、當(dāng)預(yù)測匹配路徑會出現(xiàn)嚴(yán)重異常時,將匹配路徑標(biāo)記為高緊急度,當(dāng)預(yù)測匹配路徑會出現(xiàn)輕微異常時,將匹配路徑標(biāo)記為中等緊急度,當(dāng)預(yù)測匹配路徑不會出現(xiàn)異常時,將匹配路徑標(biāo)記為低緊急度;

25、對高緊急度的匹配路徑進(jìn)行以下管理:

26、立即中斷異常環(huán)節(jié)的操作,并優(yōu)先安排故障修復(fù),在故障修復(fù)的過程中進(jìn)入降級模式并關(guān)閉非核心功能;

27、對中等緊急度的匹配路徑進(jìn)行以下管理:

28、將全鏈路系統(tǒng)中所有正在運(yùn)行的匹配路徑建立路徑集合,結(jié)合路徑集合中所有的匹配路徑計(jì)算平均路徑系數(shù)以及路徑系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差;

29、依據(jù)平均路徑系數(shù)以及路徑系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差分析中等緊急度的匹配路徑發(fā)展趨勢;

30、若平均路徑系數(shù)小于等于第一系數(shù)閾值,且路徑系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差小于等于標(biāo)準(zhǔn)差閾值,分析中等緊急度的匹配路徑向低緊急度發(fā)展,此時采取對高緊急度匹配路徑的管理方法來管理中等緊急度;

31、若平均路徑系數(shù)大于第一系數(shù)閾值,分析中等緊急度的匹配路徑向高緊急度發(fā)展,此時采取對高緊急度匹配路徑的管理方法來管理中等緊急度;

32、若平均路徑系數(shù)小于等于第一系數(shù)閾值,且路徑系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差大于標(biāo)準(zhǔn)差閾值,分析全鏈路系統(tǒng)中所有匹配路徑仍存在波動狀況,管理方式為增加對中等緊急度匹配路徑的監(jiān)測頻率;

33、對低緊急度的匹配路徑進(jìn)行以下管理:依據(jù)預(yù)先設(shè)定的監(jiān)測策略繼續(xù)監(jiān)測低緊急度的匹配路徑。

34、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中,在匹配路徑中通過若干探針實(shí)時采集對應(yīng)的環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),包括以下步驟:

35、探針實(shí)時采集對應(yīng)的環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)包括api接口異常指數(shù)、數(shù)據(jù)庫無權(quán)限操作頻率、網(wǎng)絡(luò)層http請求失敗率以及緩存命中率。

36、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中,所述api接口異常指數(shù)的計(jì)算邏輯為:獲取全鏈路系統(tǒng)api接口的返回錯誤碼次數(shù)以及總api調(diào)用次數(shù),將返回錯誤碼次數(shù)比上總api調(diào)用次數(shù)獲取api接口異常指數(shù);

37、所述數(shù)據(jù)庫無權(quán)限操作頻率的計(jì)算邏輯為:在用戶登入數(shù)據(jù)庫時,獲取用戶的權(quán)限范圍,當(dāng)用戶在數(shù)據(jù)庫中超出權(quán)限范圍操作時進(jìn)行記錄,將在監(jiān)測時間段內(nèi)用戶在數(shù)據(jù)庫中超出權(quán)限范圍操作的累計(jì)時長比監(jiān)測時長獲取數(shù)據(jù)庫無權(quán)限操作頻率。

38、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中,所述網(wǎng)絡(luò)層http請求失敗率的計(jì)算邏輯為:獲取失敗的http請求次數(shù)以及總http請求次數(shù),將失敗的http請求次數(shù)比上總http請求次數(shù)獲取網(wǎng)絡(luò)層http請求失敗率;

39、所述緩存命中率的計(jì)算邏輯為:獲取緩存命中次數(shù)以及總緩存訪問次數(shù),將緩存命中次數(shù)比上總緩存訪問次數(shù)獲取緩存命中率。

40、一種基于apm的全鏈路跟蹤系統(tǒng),包括探針放置模塊、跟蹤模塊、采集模塊、預(yù)測管理模塊;

41、探針放置模塊:獲取全鏈路系統(tǒng)的環(huán)節(jié)信息,在全鏈路系統(tǒng)的不同環(huán)節(jié)放置探針;

42、跟蹤模塊:將自然語言描述的跟蹤需求輸入ai模型,ai模型將自然語言描述轉(zhuǎn)化為代碼,并生成插件后集成到開始跟蹤全鏈路中的匹配路徑;

43、采集模塊:在匹配路徑中通過若干探針實(shí)時采集對應(yīng)的環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),將若干環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)通過pin-point中間件處理后存入h-base數(shù)據(jù)庫;

44、預(yù)測管理模塊:通過大數(shù)據(jù)模型整合若干環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后,預(yù)測全鏈路的匹配路徑是否會出現(xiàn)異常,并在預(yù)測全鏈路的匹配路徑會出現(xiàn)異常時,依據(jù)預(yù)測結(jié)果分析異常的緊急程度,基于異常緊急程度生成相應(yīng)的管理策略。

45、在上述技術(shù)方案中,本發(fā)明提供的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn):

46、本發(fā)明通過在全鏈路系統(tǒng)的不同環(huán)節(jié)放置探針,ai模型將自然語言描述轉(zhuǎn)化為代碼,并生成插件后集成到跟蹤系統(tǒng)開始跟蹤全鏈路中的匹配路徑,在匹配路徑中通過若干探針實(shí)時采集對應(yīng)的環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)模型整合若干環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后,預(yù)測全鏈路的匹配路徑是否會出現(xiàn)異常,并在預(yù)測全鏈路的匹配路徑會出現(xiàn)異常時,依據(jù)預(yù)測結(jié)果分析異常的緊急程度,基于異常緊急程度生成相應(yīng)的管理策略。跟蹤系統(tǒng)無需修改現(xiàn)有的業(yè)務(wù)代碼和系統(tǒng)架構(gòu),就可以將探針工具注入到全鏈路系統(tǒng)中,采集信息流,降低了與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的耦合,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和快速部署,根據(jù)故障的緊急程度自動選擇合適的通知方式,確保及時處理緊急故障。

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