[发明专利]微服务场景下的监控告警方法及装置

说明书

本发明公开了一种微服务场景下的监控告警方法及装置，可用于金融领域，其中方法包括：获得Kafka消息队列，所述Kafka消息队列中包含多个应用日志处理消息；将每个应用日志处理消息与预先建立的模型实例进行关联匹配，所述模型实例根据告警规则配置数据，Kafka历史消息队列和告警对象类型进行预先建立，所述告警对象类型包括：服务和接口；根据预设的告警策略阈值，对关联匹配后的数据条目进行过滤；根据过滤的结果，进行微服务场景下的监控告警。本发明可以进行微服务场景下的监控告警，提高监控告警性能。

技术领域

本发明涉及金融领域，尤其涉及微服务场景下的监控告警方法及装置。需要说明的是，本发明微服务场景下的监控告警方法和装置可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本发明微服务场景下的监控告警方法和装置的应用领域不做限定。

背景技术

市面上的告警产品(如阿里云)过于偏重应用基础设施运维，即机房设备及用量告警，其侧重点为虚拟服务器网络告警、服务器CPU、内存用量、网络IO、磁盘IO、QPS网络吞吐量、硬盘使用率等告警，其核心目标为运维人员提供一个服务器利用率指标，根据这个指标计算服务器的承载力，作为后续资源水平拓展和资源管理的依据，计算维度更加扁平，计算逻辑相对直白，计算方式多为shell编程。

现有技术的监控告警存在以下几个缺陷：

1、监控告警对象固定：针对网络和硬件基础设施的监控无法满足对应用详细消费情况的分析场景，对服务心跳检测的监控过于简单，使用场景偏运维，用于对服务器的资源管理。本发明告警结果可用于微服务应用级别的产品优化、性能优化，服务高可用和容器级别的水平伸缩，以至于容器弹性伸缩指标作为调试依据。

2、监控指标粒度较粗：现有平台监控粒度多为服务器或虚拟机级别，而本发明粒度深入细化为服务级至接口级，可满足分布式架构下满足目标条件的最细粒度监控，这就使针对单一特定业务的告警成为了可能，例如春晚抢红包这个业务的接口级别监控，用户可以定制任意此类场景下任意自选指标进行告警配置。

3、分布式场景下计算告警指标困难：微服务分布于海量服务器规模下不确定的几台具体服务器中，并随不确定的访问请求生成海量应用日志，多种不确定和大规模数据情况下，仅在服务器硬件设备上的监控代理难以满足计算需求，且单机算力无法在运行业务的同时进行本地计算。本发明能够针对多种不确定性，在用户定制的时间窗口内进行推演和流式计算，并采用Spark云端数据计算，不消耗应用服务本地资源，对一个时间段内微服务的业务指标进行定制和监控告警。

因此，亟需一种可以克服上述问题的微服务场景下的监控告警方案。

发明内容

本发明实施例提供一种微服务场景下的监控告警方法，用以进行微服务场景下的监控告警，提高监控告警性能，该方法包括：

获得Kafka消息队列，所述Kafka消息队列中包含多个应用日志处理消息；

将每个应用日志处理消息与预先建立的模型实例进行关联匹配，所述模型实例根据告警规则配置数据，Kafka历史消息队列和告警对象类型进行预先建立，所述告警对象类型包括：服务和接口；

根据预设的告警策略阈值，对关联匹配后的数据条目进行过滤；

根据过滤的结果，进行微服务场景下的监控告警。

本发明实施例提供一种微服务场景下的监控告警装置，用以进行微服务场景下的监控告警，提高监控告警性能，该装置包括：

消息获得模块，用于获得Kafka消息队列，所述Kafka消息队列中包含多个应用日志处理消息；

关联匹配模块，用于将每个应用日志处理消息与预先建立的模型实例进行关联匹配，所述模型实例根据告警规则配置数据，Kafka历史消息队列和告警对象类型进行预先建立，所述告警对象类型包括：服务和接口；