[发明专利]一种服务器CPU利用率瞬时峰值过滤方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及服务器监控、监控数据过滤领域，具体涉及一种基于小波分析的服务器CPU利用率瞬时峰值过滤方案。

背景技术

随着互联网的飞速发展，服务器的监控在数据中心的监控中变得必不可少，而传统的服务器监控中CPU利用率往往存在瞬时的、无效的峰值或谷值，使监控到的数据结果偏离实际情况，无法保证对服务器CPU利用率的监控准确性和有效性。

例如，一个万级服务器规模的数据中心中，所有服务器在运行过程中，会不同程度的出现瞬时卡顿或因其他外部因素造成的瞬时负载满载，从而使整个数据中心的CPU使用趋势分析和可用性分析受到不同程度的影响，造成分析结果的不准确、价值大打折扣。以上挑战为大规模数据中心的服务器CPU利用率分析带来了极大的局限性，严重影响大规模数据中心资源使用趋势的发展，进而成为整个发展的瓶颈所在。

发明内容

本文提供一种服务器CPU利用率瞬时峰值过滤方法及装置，可以解决相关技术中CPU利用率的监控准确性和有效性低的问题。

本文公开了一种服务器CPU利用率瞬时峰值过滤方法，包括：

对CPU利用率实时数据进行基于小波的求方差的计算，其中，进行求方差的计算是以该CPU利用率实时数据所属的时间段的基准值为基础的；

将计算出的CPU利用率实时数据的方差值与该CPU利用率实时数据所属的时间段的方差阈值进行比较，若计算出的CPU利用率实时数据的方差值大于或等于该时间段的方差阈值，则将该CPU利用率实时数据过滤掉。

可选地，上述方法还包括：

若计算出的CPU利用率实时数据的方差值小于该时间段的方差阈值，则将该CPU利用率实时数据及其时间属性存储至服务器CPU利用率的时间-序列数据库中，其中，所述CPU利用率实时数据的时间属性包括该CPU利用率实时数据所属的时间段信息。

可选地，上述方法还包括：预先对不同时间段内批量CPU利用率数据进行求平均值的计算，将计算出的不同时间段内CPU利用率的平均值作为各时间段的基准值。

可选地，上述还包括：预先配置不同时间段的方差阈值，其中，根据不同时间段的服务器合理CPU利用率的经验累积值配置不同时间段的方差阈值。

可选地，上述还包括：利用多个CPU利用率发送代理分别连接分布式CPU利用率接收模块以获取CPU利用率实时数据。

本文还公开了一种服务器CPU利用率瞬时峰值过滤装置，至少包括基于小波的方差计算模块和瞬时峰值过滤模块，其中：

所述基于小波的方差计算模块，对获取的CPU利用率实时数据进行基于小波的求方差的计算，其中，进行求方差的计算是以该CPU利用率实时数据所属的时间段的基准值为基础的；

所述瞬时峰值过滤模块，将所述基于小波的方差计算模块计算出的CPU利用率实时数据的方差值与该CPU利用率实时数据所属的时间段的方差阈值进行比较，若计算出的CPU利用率实时数据的方差值大于或等于该时间段的方差阈值，则将该CPU利用率实时数据过滤掉。

可选地，上述装置中，所述瞬时峰值过滤模块，在计算出的CPU利用率实时数据的方差值小于该时间段的方差阈值时，将该CPU利用率实时数据及其时间属性存储至服务器CPU利用率的时间-序列数据库中，其中，所述CPU利用率实时数据的时间属性包括该CPU利用率实时数据所属的时间段信息。

可选地，上述装置还包括：基准值计算模块，预先对不同时间段内批量CPU利用率数据进行求平均值的计算，将计算出的不同时间段内CPU利用率的平均值作为各时间段的基准值。

可选地，上述装置还包括：基于方差的过滤策略库，预先配置有不同时间段的方差阈值，其中，根据不同时间段的服务器合理CPU利用率的经验累积值配置不同时间段的方差阈值。

可选地，上述装置还包括多个CPU利用率发送代理模块，每个CPU利用率发送代理模块分别连接一个分布式CPU利用率接收模块；

所述CPU利用率发送代理模块，向其连接的分布式CPU利用率接收模块发送CPU利用率实时数据；

所述分布式CPU利用率接收模块，将收到的CPU利用率实时数据分别发送给所述基于小波的方差计算模块、所述瞬时峰值过滤模块和基准值计算模块。