[发明专利]一种分布式数据库运维动态阈值告警方法及装置

说明书

本发明特别涉及一种分布式数据库运维动态阈值告警方法及装置。该分布式数据库运维动态阈值告警方法及装置，首先基于极值理论建立阈值模型，对数据库指标模型原始信息输入进行收集处理，转换为阈值模型匹配输入格式，对各节点的阈值模型分别进行校准；对比各个节点实时的监控指标数据与计算出的当前阈值上下限约束，如果超出阈值上下限约束范围，则进行告警并处理。该分布式数据库运维动态阈值告警方法及装置，不仅能够实时监控数据库重要指标，及时对数据库指标的异常情况发出告警信息，还能根据监控指标变化实时更新阈值，大大降低了人工监控的任务量，提高了监控效率，保障了数据库的正常运行。

技术领域

本发明涉及自治数据库异常检测技术领域，特别涉及一种分布式数据库运维动态阈值告警方法及装置。

背景技术

现代数据库的规模和架构日益复杂和庞大，同时数据库和分布式系统的广泛结合和使用，使得需要进行监控的指标数量剧增，现在的数据库系统不能仅靠过去经验、监控运行状态、和发现运行故障来维持系统稳定运行。

传统上，监控系统对于指标告警的做法都是参考过去经验，然后通过手工设置指标阈值，判断指标数据是否超出设置好的阈值，如果超出，则发出告警。这种传统做法是假设不同用户的系统运行方式相似，所以可以照本宣科。然而现今的分布式数据库在计算，存储分布式的情况下，用户的运行方式各有不同，许多经验是无法复制在不同用户系统，有些经验甚至在同一用户，不同季度也是无法重复使用。

此外分布式数据库的运行中，监控指标数量剧增，人工学习指标并进行阈值设置将变得耗力耗时；同时，随着数据库业务的多样化、以及季度的时间因素(例：重要节庆时段)，不同类型和周期的指标对阈值设置的要求不尽相同，简单的静态指标无法根据实时指标进行更新，不能达到告警效果。所以，面对业务种类繁多的分布式数据库运维，人工手动配置静态阈值进行告警的方法耗力，耗时，且不能达到告警效果。

针对对于数据库运维中指标监控阈值无法动态更新的问题，本发明提出了一种分布式数据库运维动态阈值告警方法及装置。

发明内容

本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的分布式数据库运维动态阈值告警方法及装置。

本发明是通过如下技术方案实现的：

一种分布式数据库运维动态阈值告警方法，其特征在于：包括以下步骤：

第一步，基于极值理论建立阈值模型

使用峰值超过临界值(Peaks Over Threshold，简称POT)定理和极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，简称MLE)拟合尾端分布建立阈值模型并实时更新，对数据库指标进行动态跟踪，计算出对应时间点的阈值，实时计算并更新指标的上下限约束范围，并输出阈值信息；

第二步，数据采集与模型校准

对数据库指标模型原始信息输入进行收集处理，转换为阈值模型匹配输入格式，对各节点的阈值模型分别进行校准；

第三步，数据检测与异常报警

对比各个节点实时的监控指标数据与计算出的当前阈值上下限约束，如果超出阈值上下限约束范围，则进行告警并处理。

所述第一步中，尾端分布符合广义帕累托分布，表达式如下：

其中，x为采集到的数据库指标数据，X代表独立同分布的随机变量，t为用户预设的临界值，γ与σ分别为分布的形状参数与位置参数，P为分布标识符；

阈值z的计算公式为：