[发明专利]使用事务流签名的网络事务监视的方法和系统有效
申请号: | 201310053294.X | 申请日: | 2013-02-19 |
公开(公告)号: | CN103457757B | 公开(公告)日: | 2017-04-12 |
发明(设计)人: | 斯瓦鲁普·查特吉;苏拉斯·戴伊;普里沙·米特拉;坦玛雅·蒂瓦里 | 申请(专利权)人: | 塔塔咨询服务有限公司 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L12/26 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司11332 | 代理人: | 杨生平,钟锦舜 |
地址: | 印度马哈拉*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 使用 事务 签名 网络 监视 方法 系统 | ||
技术领域
本发明通常涉及在通信网络中监视网络事务(transaction)的领域。更特别地,涉及用于使用事务流签名来在通信网络中监视网络事务的方法和系统。
背景技术
随着通过互联网、内联网和外联网的在线通信的成长的增加,在互联网上由公司驻留(host)多个应用以丰富他们的商业并实现全球公认。然而,这些公司检查并确保他们在互联网上驻留的应用是否按预期执行,以实现他们在商业联谊中的目标和目的。因此,需要在互联网上执行的这些应用的频繁的性能监视。更特别地,需要执行这些应用的多个节点的监视,以确保在每个节点的正常运行而没有故障。
通常,整个网络事务的监视包括:确保执行事务的所有节点是起作用的;检测链路故障;确定在不同情况下的在不同节点处的网络流量,并且采取策略,例如将流量从故障节点重定向到可替选节点等。这种监视的输出是其实现网络和相关组件的故障排除以便于在没有故障的情况下的应用的执行。虽然在过去进行了多个尝试以实现在网络中的网络事务的监视,但是整体上构成网络事务的子事务监视始终不能以有效的方式实现。
在目前的实践中,从用户角度出发,通过将特定页或响应码标记为网络事务的终止点来实现网络事务监视。遵循此,用于被标记的网络事务的数据度量作为一个整体来提供给商业事务。在另一种方法中,商业事务通过将标记插入到网络数据包被跨不同的网络系统层跟踪。另外,在另一种方法中,合成事务(synthetic transaction)用于监视商业事务。
但是,现有的方法和系统使网络事务监视能够具有以下的技术问题和/或限制:
·现有的方法注重于成功网络事务的识别而缺乏测量网络事务的逐层(layer-wise)性能数据。
·要监视的网络事务的识别通过参考被接收的正确响应或被显示的特定页面来实行。
·在少许现有方法中,其中事务被跨不同层监视,标记被添加到事务以助于识别它们,或合成(机器人)事务被用来监视系统性能。这可能导致在网络的系统开销上的增加。
因此,鉴于上述的现有技术中的空白,长期需要一种方法和系统,以在当实现网络中的监视过程时,在没有对于要执行脚本或合成事务的任何需求的情况下,使机制能在网络中监视或跟踪商业事务的逐层性能测量。
发明目的
本发明的主要目的是实现用于在通信网络中监视构成单个网络事务的多个子事务的系统和方法。
本发明的另一目的是提供一种实现将网络中的驻留所述子事务的节点分类为多个层,以使得每个层包括执行类似功能性的节点的系统和方法。
本发明的又一个目的是实现一种用于生成多个事务流签名的系统和方法,所述多个事务流签名描绘了包括从所述分类的层中的一个层到其它层的多个子事务的网络事务的分层(hierarchical)流。
本发明的又一个目的是实现一种用于在每个分类的层处的网络事务数据的捕获并且将所述捕获到的数据存储在存储库中以供进一步分析的系统和方法。
本发明的又一个目的是实现一种用于通过状态序列机来从所述多个事务流签名中识别与实时网络事务相似的至少一个事务流签名的系统和方法。
本发明的又一目的是实现一种用于在识别出的事务流签名中分析针对子事务而捕获到的事务数据,以监视由所述子事务构成的单个网络事务的性能的方法和系统。
发明内容
在本系统和方法、实现被描述之前,应当理解到,本申请不限定于所描述的特定系统和方法论,因为可具有没有明确示出在本公开中的多个可能实施例。还应当理解到,在描述中使用的术语仅出于描述特定版本或实施例的目的,并不旨在限制本发明申请的范围。
在一个实施例中,本发明公开了一种用于监视和分析单个网络事务的子事务的性能的系统和方法。根据本发明的方法,在其上驻留了应用的网络中的初始不同节点被识别并分组为多个层。在本实施例中,基于网络中的每个节点提供的服务的类型来实现这种节点到层的分组。更具体地,提供相同服务或实现类似任务的节点被组合在一起为一层。
此后,本发明的方法实现从不同的层捕获网络事务数据。捕获到的数据随后被整理并存储在存储库上以用于分析和监视。基于这个捕获到的数据,为每个要监视的可能网络事务生成事务流签名。生成的签名可以被细化(refine)并随后存储在存储库中以进行进一步分析。
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