[发明专利]一种基于规则引擎的告警方法、系统、存储设备及终端

权利要求书

1.一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：包括如下步骤：

S10，采集多个设备的实时数据，并将实时数据发送到Kafka中；

S20，设置每个设备的告警规则并进行配置形成相应设备的规则数据，并将规则数据发送到Kafka中；以及将全部规则数据存储至元数据库中；

其中，所述设备的规则数据包括：形成设备告警消息的规则条件、收敛条件和复归条件；

所述的规则条件包括：告警类型，与告警类型对应的至少一个告警级别，以及与每个告警级别对应的触发条件；

所述的收敛条件包括：为不同告警类型、不同告警级别的告警消息分别设置相应的告警推送频次；

所述的复归条件包括：在告警触发后的设定时间段内未再次触发告警后，将该告警标记为复归状态；

S30，数据流引擎Flink从Kafka中订阅实时数据与规则数据，对实时数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；

S40，数据流引擎Flink将告警消息发送到Kafka中；

S50，告警存储和消息推送引擎从Kafka中订阅告警消息；

S60，按照已配置的消息推送策略，推送给用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：还包括：存储订阅的告警消息至MongoDB中，以使用户进行查询、分析和挖掘。

3.根据权利要求1所述的一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：所述步骤S30，具体包括：

S301，规则引擎将规则数据的字符内容动态加载为Drools规则处理器，并缓存至缓存系统库中；

S302，实时数据流入时，将不同设备的实时数据匹配至相应的规则处理器，对数据进行规则匹配，根据触发条件、收敛条件、复归条件，发出/不发出告警消息；

S303，自动记录告警消息的行为事件明细，并入库。

4.根据权利要求1所述的一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：所述步骤S30，根据触发条件、收敛条件生成告警消息，具体包括：

判断是否满足触发条件，如满足，则生成预告警；

根据生成的预告警，判断是否满足收敛条件，如满足，则不发出告警消息，不满足，则生成告警消息；

或根据生成的预告警，在设定时间内，判断是否再次生成预告警，如生成，则，不生成，则，判定该预告警为临时告警，将其标记为复归状态。

5.根据权利要求1所述的一种基于规则引擎的告警方法，其特征在于：所述的告警规则，包括：基础规则、由基础规则形成的规则组、以及收敛规则；

所述的基础规则包括：

事实：表示被判断的主体和属性；

条件：表示判断的逻辑，包括：大于、小于、等于、大于等于、小于等于、连续上升、连续下降；

阈值：表示判断的依据；

统计规则：表示计数、求和、最大值、最小值、平均；

时间要素：涉及的时间范围、时长；

告警级别：表示告警的重要程度；

告警类型：表示告警的主体内容；

所述的规则组由一个或多个基础规则组成；

所述的收敛规则包括：收敛时间和收敛时长。