[发明专利]网络服务进程状态的识别监控方法及装置

说明书

本申请提供一种网络服务进程状态的识别监控方法及装置，方法包括：在应用预设的用于监控网络服务进程状态的概率统计模型对目标网络当前的网络服务进程进行超时监控的过程中，获取目标网络当前的网络服务进程的实际超时概率及平均网络延迟时间值；判断实际超时概率是否符合预设条件，若否，则应用平均网络延迟时间值对概率统计模型中的平均网络延迟时间进行调整，以及对概率统计模型中的调整网络拥塞指数进行调整；应用经参数调整后的概率统计模型重新对目标网络当前的网络服务进程进行监控。本申请能够提高心跳监控的准确率，进而极大地降低的维护成本，以及避免网络资源的浪费。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，具体涉及一种网络服务进程状态的识别监控方法及装置。

背景技术

随着移动通信电子技术的发展和智能设备的普及，智能设备也越来越重要。为了全方位地掌握智能设备的运行状况，对智能设备系统中的进程进行监测也变得尤为重要。

心跳监控是一种传统而又实用的监测系统服务进程的方式。心跳监控方式通过心跳回应超时的机制以及超时次数来判断被监控的进程是否存活。传统的心跳监控在正常情况下能够保证监控的准确性，但由于实际网络环境下存在各种不可测因素，比如网络拥塞以及网络丢包具有集中性，即会在某一段时间内集中发生，因此该传统方式心跳包的到达具有随机性，容易使监控端产生误判。

因此，现有的采用心跳监控系统进程的方式存在不能适应网络实际情况以及误判率高的问题。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明提供一种网络服务进程状态的识别监控方法及装置，能够提高心跳监控的准确性，进而提高网络服务进程的稳定性，避免网络资源的浪费。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种网络服务进程状态的识别监控方法，包括：

在应用预设的用于监控所述网络服务进程状态的概率统计模型对目标网络当前的网络服务进程进行超时监控的过程中，获取目标网络当前的网络服务进程的实际超时概率及平均网络延迟时间值；

判断所述实际超时概率是否符合预设条件，若否，则应用所述平均网络延迟时间值对所述概率统计模型中的平均网络延迟时间进行调整，其中，所述统计模型用于表示所述调整网络拥塞指数与平均网络延迟时间之间的对应关系，以及

对所述概率统计模型中的所述调整网络拥塞指数进行调整；

应用经参数调整后的所述概率统计模型重新对目标网络当前的网络服务进程进行监控。

其中，所述获取目标网络当前的网络服务进程的实际超时概率，包括：

确定目标网络当前心跳监测周期内心跳包的应答数以及目标网络当前心跳监测周期内发生超时的心跳包的应答数；

根据所述心跳包的应答数以及所述发生超时的心跳包的应答数确定目标网络当前的网络服务进程的实际超时概率。

其中，所述根据所述心跳包的应答数以及所述发生超时的心跳包的应答数确定目标网络当前的网络服务进程的实际超时概率，包括：

计算所述发生超时的心跳包的应答数与所述心跳包的应答数的比值，确定所述比值为所述目标网络当前的网络服务进程的实际超时概率。

其中，所述获取目标网络当前的网络服务进程的平均网络延迟时间值，包括：

确定目标网络当前心跳监测周期内未发生超时的心跳包的应答数以及各个未发生超时的心跳包的延迟时间；

根据所述未发生超时的心跳包的应答数以及各个未发生超时的心跳包的延迟时间确定目标网络当前的网络服务进程的平均网络延迟时间值。