[发明专利]一种智能风险监控系统及风险监控的方法

权利要求书

1.一种智能风险监控系统，其特征在于：包括业务基线层、智能基线层和用户端；所述业务基线层设有采集中心、告警通道和问题跟踪视图后端；所述智能基线层设有依次连接的指标数据库、感知中心、决策中心、执行中心；所述智能基线层还设有业务数据库；所述用户端设有问题跟踪视图web端；所述采集中心与指标数据库连接；所述告警通道与执行中心连接；所述业务数据库分别与感知中心、决策中心、执行中心连接；所述问题跟踪视图后端分别与业务数据库和问题跟踪视图web端连接。

2.一种采用权利要求1所述智能风险监控系统进行风险监控的方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)集中心采集系统所需的指标数据源,并把指标数据存储于数据库中，用于监控和训练AI模型；

2)感知中心每分钟对所有系统指标进行一次检查，通过异常检测模型、趋势预测模型、关联分析模型执行对监控指标进行评估，对发生异常的指标进行记录，根据监控规则创建一个事件，并将这个事件向决策中心传递；

3)决策中心接收感知中心报告的事件，决策中心会对每分钟的事件进行识别、存储，并对每个事件进行跟踪处理，直到事件结束；

4)执行中心接受决策中心发来的指令，针对一个事件，执行指令操作，并将执行的日志存入业务数据库；

5)问题跟踪视图后台根据业务数据库中的信息动态生成异常跟踪链路视图；

6)问题跟踪视图web端通过异常跟踪链路视图查看异常事件、查看根因分析、查看趋势预测。

3.根据权利要求2所述的风险监控的方法，其特征在于：还包括将业务级指标受影响的n个关联指标进行加权求和，得出该业务告警级别；在得出告警级别之后，根据该业务级指标关联的所有指标的异常状态数据进行特征提取，通过加权移动平均算法处理后获得分类样本；将样本进行人工标注分类标记，不同的分类代表所进行的执行操作；通过大量的样本数据训练，获得统计模型；所述统计模型为AI决策模型，用于实现智能分析和智能决策。

4.根据权利要求3所述的风险监控的方法，其特征在于：所述加权移动平均算法数学公式为：

其中，WMA(i)代表某个指标在时间点i的加权平均值，w代表加权平均的范围，x代表当前某个指标具体值。

5.根据权利要求2所述的风险监控的方法，其特征在于：所述执行中心根据指令执行的操作主要包括：

1)触发告警，将告警信息触达开发运维人员；

2)扩容，获得事件中业务集群预置的扩容脚本，进行扩容操作；

3)缩容，获得事件中业务集群预置的缩容脚本，进行缩容操作；

4)重启，获得事件中业务集群预置的重启脚本，进行重启操作；

5)调度，获得事件中两个业务集群的扩缩容脚本，依次执行，实现两个集群资源的调度划拨操作；

6)修改防火墙策略，获得事件中防火墙控制脚本，执行系统防火墙策略调整；

7)熔断降级，获得系统事件中业务集群实例的熔断降级脚本，执行。