CN105979532A - 一种业务处理系统的性能容量分析预警方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种业务处理系统的性能容量分析预警方法及装置，所述的方法包括：以业务为单位，采集每一个业务的多项业务指标数据以及处理该业务的至少一个业务主机的性能指标数据；根据业务指标数据和性能指标数据，计算业务主机的运行指数和能力指数；根据业务的每一项业务指标，计算出该业务的每一项业务指标数据的变化趋势；根据能力指数、该业务的每一项业务指标数据的变化趋势以及每一项业务指标的权重比，结合预测模型，计算得出未来N个预定周期内的该至少一个业务主机的能力指数预测值；根据能力指数预测值得到业务主机在未来N个预定周期内的性能状态；根据性能状态，计算出未来N个预定周期内需要增加的配置量或者需要减少的配置量。

Description

一种业务处理系统的性能容量分析预警方法及装置

技术领域

本发明涉及性能容量分析技术领域，具体涉及一种业务处理系统的性能容量分析预警方法及装置。

背景技术

移动电信业务处理系统是移动业务正常运行的基础保障和支撑，在确保业务处理系统的准确性和可靠性的同时，如何提升企业业务处理系统的支撑效能，并实现业务处理系统的高投资回报率，实现资源的合理配置，正逐渐成为目前移动运营商相关部门关注的焦点。

移动电信业务处理系统中的设备容量规划面临的主要困惑与挑战：

随着每一个业务的业务数据量的增加，目前的业务系统能否满足未来的需求，在未来一段时间内，是否需要扩容，随着业务数据量的变化趋势，业务系统需要增加配置还是减少配置，以及需要增加多少配置或者减少多少配置？现有的容量瓶颈点是否还会出现？业务系统当中还存在一些潜在的容量性能瓶颈问题，如何发现。

目前移动用户在业务系统设备容量管理方面存在的主要问题：

(1)缺乏对业务未来发展的预测分析(业务类型、业务功能、用户量、性能需求等等)。

(2)缺乏对容量管理角色，以及其流程文档化、规范化、标准化的清晰认识。

(3)缺乏对引发业务系统容量问题根源的分析。

(4)缺乏对大量的、准确的性能数据的收集和积累。

总之，由于缺少行之有效的业务与设备性能的关系分析工具，面对海量的业务性能数据，基于传统数据库(如oracle)的数据分析，性能慢，效率低，无法预测分析二者将来的发展趋势，导致出现上述问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种一种业务处理系统的性能容量分析预警方法及装置，能够对业务处理系统的性能进行预警分析。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一方面，本发明提供了一种业务处理系统的性能容量分析预警方法，所述业务处理系统包括多个业务主机，其特征在于，包括：

S1、以业务为单位，采集预定时间内每一个业务的多项业务指标数据以及处理该业务的至少一个业务主机的性能指标数据；

S2a、采用大数据分析平台，将采集的多个业务的数据进行并行计算，根据所述至少一个业务主机的性能指标数据以及运行指数计算模型，计算得到所述至少一个业务主机的运行指数；以及根据所述运行指数和能力指数计算模型计算得到该至少一个业务主机的能力指数；

S2b、根据预定时间内采集的每一个业务的多项业务指标数据，计算出该业务的每一项业务指标数据的数据量在每一个预定周期内的变化趋势，其包括增长趋势或者减少趋势；

S3、根据所述至少一个业务主机的能力指数、该业务的每一项业务指标数据的数据量的变化趋势以及该业务的每一项业务指标数据的权重比，结合预测模型，计算得出未来N个预定周期内的该至少一个业务主机的能力指数预测值；

S4、将所述至少一个业务主机的能力指数预测值与各性能状态指标阈值进行对比，根据对比结果，得出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态；

S5、根据预测的该至少一个业务主机的性能状态，计算出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内需要增加的容量配置量或者需要减少的容量配置量。

另一方面，本发明提供了一种业务处理系统的性能容量分析预警装置，包括数据采集服务器和大数据分析平台；

所述数据采集服务器包括：

所述采集模块，用于以业务为单位，采集预定时间内每一个业务的多项业务指标数据以及处理该业务的至少一个业务主机的性能指标数据；

发送模块，用于将采集的数据发送给大数据分析平台；

所述大数据分析平台包括接收模块、数据划分模块和多个数据处理模块；

接收模块，用于接收所述数据采集模块发送的采集数据；

数据划分模块，用于将接收到的采集数据划分为多个数据块，每一个数据块中至少包括一个业务对应的数据；

每一个数据处理模块包括：

运行指数计算模块，用于根据所述至少一个业务主机的性能指标数据以及运行指数计算模型，计算得到所述至少一个业务主机的运行指数；

能力指数计算模块，用于根据所述运行指数和能力指数计算模型计算得到该至少一个业务主机的能力指数；

变化趋势计算模块，用于根据预定时间内采集的业务的多项业务指标数据，计算出该业务的每一项业务指标数据的数据量在每一个预定周期内的变化趋势，其包括增长趋势或者减少趋势；

预测值计算模块，用于根据所述至少一个业务主机的能力指数、该业务的每一项业务指标数据的数据量的变化趋势以及该业务的每一项业务指标数据的权重比，结合预测模型，计算得出未来N个预定周期内的该至少一个业务主机的能力指数的预测值；

性能状态获得模块，用于将所述至少一个业务主机的能力指数的预测值与各性能状态指标阈值进行比较，根据比较结果，得出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态；

配置计算模块，用于根据预测的该至少一个业务主机的性能状态，计算出未来N个预定周期内需要增加的容量配置量或者需要减少的容量配置量。

本发明提供的一种业务处理系统的性能容量分析预警方法及装置，以业务为单位，根据业务的数据量以及处理该业务的业务主机的性能指标数据，采用相应的计算模型分别得到业务主机的能力指数和业务数据量的变化趋势，然后根据业务主机的能力指数以及业务数据量的增长趋势，利用预测模型，计算出未来N个预定周期后的业务主机的能力指数的预测值，根据预测值判断业务主机的性能状态，本发明能够根据业务量的变化趋势以及业务主机的性能指标数据，对未来业务主机的能力指数进行预测，实现了对业务处理系统的性能容量分析预警，且根据业务主机的性能状态，给出增加容量配置或者减少容量配置的建议，使得在未来的一段时间内业务主机的性能状态维持在性能健康状态，且当业务主机的性能状态为性能瓶颈状态时，向用户进行告警提示，以便及时采取相应的措施。

附图说明

图1为本发明实施例一的一种业务处理系统的性能容量分析预警方法流程图；

图2为本发明实施例二的一种业务处理系统的性能容量分析预警装置示意图；

图3为实施例二中数据处理模块内部连接图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

实施例一、一种业务处理系统的性能容量分析预警方法。下面结合图1对本实施例提供的方法进行说明。

参见图1，S1、以业务为单位，采集预定时间内的每一个业务的多项业务指标数据以及处理该业务的至少一个业务主机的性能指标数据。

具体的，业务处理系统包括很多个业务主机，由于每一个业务的数据量可能会非常大，因此一个业务可能需要多台业务主机来共同处理。一个业务包含多项业务指标数据，比如，在移动电信业务，包含话单量、账单数和用户请求数等多项业务指标数据。本实施例以业务为单位，实时采集每一个业务的多项业务指标数据以及处理该业务的至少一个业务主机(通常为多个业务主机)的性能指标数据，性能指标数据是指业务主机的CPU利用率或者内存利用率。当一个业务对应的业务主机有多个时，先采集每一个业务主机的性能指标数据，然后将每一个业务主机的性能指标数据进行累加，作为总体的性能指标数据。

S2a、采用大数据分析平台，将采集的多个业务的数据进行并行计算，根据所述至少一个业务主机的性能指标数据以及运行指数计算模型，计算得到所述至少一个业务主机的运行指数；以及根据所述运行指数和能力指数计算模型计算得到该至少一个业务主机的能力指数。

具体的，步骤S1采集了每一个业务对应的数据后，由于采集的数据量非常大，因此将采集的数据导入大数据分析平台，由大数据分析平台对采集的数据进行分块对每一部分进行并行计算处理，每一部分至少包括一个业务对应的数据。其中，针对每一部分数据，根据每一个业务对应的至少一个业务主机的性能指标数据以及预先建立好的运行指数计算模型，计算得到该至少一个业务主机的运行指数，其中，业务主机的运行指数越高，则表示该业务主机越忙。然后，根据该至少一个业务主机的运行指数和预先建立好的能力指数计算模型，计算得到该至少一个业务主机的能力指数。

S2b、根据实时采集的业务的多项业务指标数据，计算出该业务的每一项业务指标数据的数据量在每一个预定周期内的变化趋势，其包括增长趋势或者减少趋势。

具体的，根据实时采集的每一个业务的每一项业务指标数据量，即根据采集的每一个业务的每一项业务指标数据量，利用惯性预测算法计算出该业务的每一项业务指标在每一个预定周期内的变化趋势，比如，可以计算每一天内该业务的每一项业务指标数据量的变化趋势，也可以计算每一个月内该业务的每一项业务指标数据量的变化趋势，其中，变化趋势可以为增长趋势或者减少趋势。

S3、根据所述至少一个业务主机的能力指数、该业务的每一项业务指标数据量的变化趋势以及该业务的每一项业务指标的权重比，结合预测模型，计算得出未来N个预定周期内的该至少一个业务主机的能力指数的预测值。

具体的，根据前述计算出的至少一个业务主机的能力指数、该业务的每一项业务指标数据量的变化趋势以及该业务的每一项业务指标的权重比，结合预先建立好的预测模型，计算得出未来N个预定周期后的该至少一个业务主机的能力指数的预测值，比如，10个月后该至少一个业务主机的能力指数预测值。如前，比如一个业务包括话单量、账单量和用户请求数，这三项业务指标数据量的变化趋势也不一样，可能有的为增长趋势，有的为减少趋势，每一项业务指标数量的变化趋势百分比也会不一样，因此，为该业务的每一项业务指标配置不同的权重比，每一项业务指标的权重比反映了该项业务指标对业务主机性能的影响程度。

S4、将所述至少一个业务主机的能力指数的预测值与各性能状态指标阈值进行对比，根据对比结果，得出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态。

具体的，步骤S3计算得出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的能力指数预测值，将该能力指数预测值与各性能状态指标阈值进行对比，根据对比结果，得到该至少一个业务主机在未来N个周期内的性能状态，其中，性能状态包括性能瓶颈状态、性能健康状态和性能空闲状态，也就是说，将该至少一个业务主机的能力指数预测值分别与性能瓶颈状态指标阈值、性能健康状态指标阈值以及性能空闲状态指标阈值进行对比，得到该至少一个业务主机在N个周期内的性能状态。

S5、根据预测的该至少一个业务主机的性能状态，计算出未来N个预定周期内需要增加的容量配置量或者需要减少的容量配置量。

具体的，当前述至少一个业务主机的性能状态为性能瓶颈状态时，应该增加CPU配置，以使该至少一个业务主机的性能状态在N个预定周期内保持在健康状态；当前述至少一个业务主机的性能状态为性能空闲状态时，应该减少CPU配置，以使该至少一个业务主机的性能状态在N个预定周期内保持在健康状态；当前述至少一个业务主机的性能状态为性能健康状态时，不用增加CPU配置也不需要减少CPU配置。其中，增加CPU配置可体现为增加某一业务主机的CPU配置，也可以增加处理每一个业务的业务主机的数量。

当该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态达到性能瓶颈状态时，采用倒推法，推算出需要增加配置的时间以及需要增加的容量配置量，以使该至少一个业务主机达到性能健康状态；当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能空闲状态时，采用倒推法，推算出需要减少配置的时间以及需要减少的容量配置量，以使该至少一个业务主机达到性能健康状态。比如，通过预测分析，预测到业务主机在未来10个月的时候会达到性能瓶颈状态，此时，可以采用倒推法，比如，倒推到该业务主机的CPU利用率为60％时，进行扩容，即增加配置，可确定增加配置的时间以及应该增加的配置量，以使该业务主机在未来N个预定周期内一直保持性能健康状态。当该至少一个业务主机在未来10个月的时候处于性能空闲状态时，也采用倒推法，确定减少配置的时间以及需要减少的配置量。此外，当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能瓶颈状态时，生成预警信息进行告警，以便相关人员进行及时的处理。

实施例二、一种业务处理系统的性能容量分析预警装置。下面结合图2和图3对本实施例提供的装置进行描述。

参见图2，本实施例提供的装置包括数据采集服务器1和大数据分析平台2；所述数据采集服务器1包括：

数据采集模块11，用于以业务为单位，实时采集每一个业务的多项业务指标数据以及处理该业务的至少一个业务主机的性能指标数据；

第一发送模块12，用于将采集的数据发送给大数据分析平台20；

所述大数据分析平台2包括接收模块21、数据划分模块22和多个数据处理模块23；

接收模块21，用于接收所述数据采集模块发送的采集数据；

数据划分模块22，用于将接收到的采集数据划分为多个数据块，每一个数据块中至少包括一个业务对应的数据。

参见图3，每一个数据处理模块23包括：

运行指数计算模块231，用于根据所述至少一个业务主机的性能指标数据以及运行指数计算模型，计算得到所述至少一个业务主机的运行指数；

能力指数计算模块232，用于根据所述运行指数和能力指数计算模型计算得到该至少一个业务主机的能力指数；

变化趋势计算模块233，用于根据预定时间内采集的业务的多项业务指标，计算出该业务的每一项业务指标数据量在每一个预定周期内的变化趋势，其包括增长趋势或者减少趋势；

预测值计算模块234，用于根据所述至少一个业务主机的能力指数、该业务的每一项业务指标数据量的变化趋势以及该业务的每一项业务指标的权重比，结合预测模型，计算得出未来N个预定周期内的该至少一个业务主机的能力指数的预测值；

性能状态获得模块235，用于将所述至少一个业务主机的能力指数的预测值与各性能状态指标阈值进行比较，根据比较结果，得出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态；

配置计算模块236，用于根据预测的该至少一个业务主机的性能状态，计算出未来N个预定周期内需要增加容量配置量或者需要减少容量配置量。

其中，所述性能状态包括性能瓶颈状态、性能健康状态以及性能空闲状态；所述配置计算模块236具体用于：当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能瓶颈状态时，计算需要增加的容量配置量，以达到性能健康状态；当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能空闲状态时，计算需要减少的容量配置量，以达到性能健康状态。

当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能瓶颈状态时，所述配置计算模块236具体用于：采用倒推法，推算出需要增加配置的时间以及需要增加的容量配置量，以使该至少一个业务主机达到性能健康状态；或者，当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能空闲状态时，所述配置计算模块236，具体用于：采用倒推法，推算出需要减少配置的时间以及需要减少的容量配置量，以使该至少一个业务主机达到性能健康状态。

本实施例提供的业务处理系统的性能容量分析预警装置还包括预警分析服务器3；所述每一个数据处理模块23还包括：

第二发送模块237，用于将所述至少一个业务主机的性能状态发送给预警分析服务器3；

所述预警分析服务器3，用于接收所述至少一个业务主机的性能状态，且当所述至少一个业务主机的性能状态为性能瓶颈状态时，生成相应的预警信息进行告警。

本发明提供的一种业务处理系统的性能容量分析预警方法及装置，以业务为单位，根据业务的数据量以及处理该业务的业务主机的性能指标数据，采用相应的计算模型分别得到业务主机的能力指数和业务数据量的变化趋势，然后根据业务主机的能力指数以及业务数据量的增长趋势，利用预测模型，计算出未来N个预定周期后的业务主机的能力指数的预测值，根据预测值判断业务主机的性能状态，本发明能够根据业务量的变化趋势以及业务主机的性能指标数据，对未来业务主机的能力指数进行预测，实现了对业务处理系统的性能容量分析预警，且根据业务主机的性能状态，给出增加配置或者减少配置的建议，使得在未来的一段时间内业务主机的性能状态维持在性能健康状态，且当业务主机的性能状态为性能瓶颈状态时，向用户进行告警提示，以便及时采取相应的措施；另外，采用大数据分析平台对很多个业务主机的性能进行分布式分析预警，可实现对数据的分布式并行处理，提高数据处理效率。

在本说明书的描述中，参考术语“实施例一”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体方法、装置或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、方法、装置或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种业务处理系统的性能容量分析预警方法，所述业务处理系统包括多个业务主机，其特征在于，包括：

S1、以业务为单位，采集预定时间内每一个业务的多项业务指标数据以及处理该业务的至少一个业务主机的性能指标数据；

S2a、采用大数据分析平台，将采集的多个业务的数据进行并行计算，根据所述至少一个业务主机的性能指标数据以及运行指数计算模型，计算得到所述至少一个业务主机的运行指数；以及根据所述运行指数和能力指数计算模型计算得到该至少一个业务主机的能力指数；

S2b、根据预定时间内采集的每一个业务的多项业务指标数据，计算出该业务的每一项业务指标数据的数据量在每一个预定周期内的变化趋势，其包括增长趋势或者减少趋势；

S3、根据所述至少一个业务主机的能力指数、该业务的每一项业务指标数据的数据量的变化趋势以及该业务的每一项业务指标数据的权重比，结合预测模型，计算得出未来N个预定周期内的该至少一个业务主机的能力指数预测值；

S4、将所述至少一个业务主机的能力指数预测值与各性能状态指标阈值进行对比，根据对比结果，得出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态；

S5、根据预测的该至少一个业务主机的性能状态，计算出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内需要增加的容量配置量或者需要减少的容量配置量。

2.如权利要求1所述的一种业务处理系统的性能容量分析预警方法，其特征在于，所述性能状态包括性能瓶颈状态、性能健康状态以及性能空闲状态；

所述步骤S5具体包括：

当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能瓶颈状态时，需要增加容量配置量，以达到性能健康状态；

当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能健康状态时，不做容量配置量的改变；

当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能空闲状态时，需要减少容量配置量，以达到性能健康状态。

3.如权利要求2所述的一种业务处理系统的性能容量分析预警方法，其特征在于，当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能瓶颈状态时，采用倒推法，推算出需要增加配置的时间以及需要增加的容量配置量，以使该至少一个业务主机达到性能健康状态；

当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能空闲状态时，采用倒推法，推算出需要减少配置的时间以及需要减少的容量配置量，以使该至少一个业务主机达到性能健康状态。

4.如权利要求2或3所述的一种业务处理系统的性能容量分析预警方法，其特征在于，当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能瓶颈状态时，生成预警信息进行告警。

5.一种业务处理系统的性能容量分析预警装置，其特征在于，包括数据采集服务器和大数据分析平台；

所述数据采集服务器包括：

数据采集模块，用于以业务为单位，采集预定时间内每一个业务的多项业务指标数据以及处理该业务的至少一个业务主机的性能指标数据；

发送模块，用于将采集的数据发送给大数据分析平台；

所述大数据分析平台包括接收模块、数据划分模块和多个数据处理模块；

接收模块，用于接收所述数据采集模块发送的采集数据；

数据划分模块，用于将接收到的采集数据划分为多个数据块，每一个数据块中至少包括一个业务对应的数据；

每一个数据处理模块包括：运行指数计算模块，用于根据所述至少一个业务主机的性能指标数据以及运行指数计算模型，计算得到所述至少一个业务主机的运行指数；

能力指数计算模块，用于根据所述运行指数和能力指数计算模型计算得到该至少一个业务主机的能力指数；

变化趋势计算模块，用于根据预定时间内采集的业务的多项业务指标数据，计算出该业务的每一项业务指标数据的数据量在每一个预定周期内的变化趋势，其包括增长趋势或者减少趋势；

预测值计算模块，用于根据所述至少一个业务主机的能力指数、该业务的每一项业务指标数据的数据量的变化趋势以及该业务的每一项业务指标数据的权重比，结合预测模型，计算得出未来N个预定周期内的该至少一个业务主机的能力指数的预测值；

性能状态获取模块，用于将所述至少一个业务主机的能力指数的预测值与各性能状态指标阈值进行比较，根据比较结果，得出该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态；

配置计算模块，用于根据预测的该至少一个业务主机的性能状态，计算出未来N个预定周期内需要增加的容量配置量或者需要减少的容量配置量。

6.如权利要求5所述的一种业务处理系统的性能容量分析预警装置，其特征在于，所述性能状态包括性能瓶颈状态、性能健康状态以及性能空闲状态；

所述配置计算模块具体用于：

当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能瓶颈状态时，计算需要增加的容量配置量，以达到性能健康状态；

当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能空闲状态时，计算需要减少的容量配置量，以达到性能健康状态。

7.如权利要求6所述的一种业务处理系统的性能容量分析预警装置，其特征在于，当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能瓶颈状态时，所述配置计算模块具体用于：

采用倒推法，推算出需要增加配置的时间以及需要增加的容量配置量，以使该至少一个业务主机达到性能健康状态；

或者，

当预测到该至少一个业务主机在未来N个预定周期内的性能状态为性能空闲状态时，所述配置计算模块，具体用于：

采用倒推法，推算出需要减少配置的时间以及需要减少的容量配置量，以使该至少一个业务主机达到性能健康状态。

8.如权利要求6或7所述的一种业务处理系统的性能容量分析预警装置，其特征在于，所述的装置还包括预警分析服务器；

所述大数据分析平台还包括：

发送模块，用于将所述至少一个业务主机的性能状态发送给预警分析服务器；

所述预警分析服务器，用于接收所述至少一个业务主机的性能状态，且当所述至少一个业务主机的性能状态为性能瓶颈状态时，生成相应的预警信息进行告警。