[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

说明书

本发明提供的一种基于规则引擎的告警方法、系统、存储设备及终端，所述方法包括：采集多个设备的实时数据，并将实时数据发送到Kafka中；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；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；数据流引擎Flink将告警消息发送到Kafka中；告警存储和消息推送引擎从Kafka中订阅告警消息；按照已配置的消息推送策略，推送给用户；本发明具有数据处理效率较高的有益效果，适用于监控告警领域。

技术领域

本发明涉及监控告警的技术领域，具体涉及一种基于规则引擎的告警方法、系统、存储设备及终端。

背景技术

当前市面上的电力监控告警系统，多以设置阈值对比判断是否告警，因电力数据瞬时波动频繁，这种判断方式容易触发大量越限告警；因此，单纯依赖瞬时越限，难以判断设备是否真正存在故障，告警功能的有效性极低。

此外，设置阈值的告警方式导致系统中积累数万甚至数十万的告警数据，需要依靠人为经验进行甄别，不仅告警有效性依赖于人员素质，且极大降低运维人员工作效率。

发明内容

针对相关技术中存在的不足，本发明所要解决的技术问题在于：提供一种数据处理效率较高的基于规则引擎的告警方法、系统、存储设备及终端。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于规则引擎的告警方法，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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；