[发明专利]一种基于人工智能的APM监控系统及监控方法

说明书

本发明提供一种基于人工智能的APM监控系统。在一个实施例中，指标采集单元，用于对应用程序微服务运行平台的应用程序性能指标以及应用之间的关系进行采集；数据分析单元，通过人工智能分析模型对所述性能指标进行分析；告警单元，根据数据分析单元对所述性能指标的分析结果，实时给出性能指标告警并对异常指标进行跟踪定位；自动化运维单元，根据数据分析单元对所述性能指标的分析结果，自动触发应用程序微服务运行平台的虚拟化设备的自动扩缩容，恢复业务；APM调用链拓扑展示单元，用于以拓扑图形的方式对应用之间的关系进行展示。使得从应用性能指标的采集到基于自动化运维模型触发虚拟化设备的自动扩缩容恢复业务，形成自动化运维闭环。

技术领域

本发明涉及自动化运维技术领域,尤其涉及一种基于人工智能的APM监控系统及监控方法。

背景技术

APM(Application Performance Management)即应用性能管理，属于IT运维管理。主要是针对企业关键业务的IT应用性能和用户体验的监测、优化，提高企业IT应用的可靠性和质量，保证用户得到良好的服务，降低IT总拥有成本(TCO)。

现有技术中对IT设备及其上面运行的应用软件的监控都是按分层来进行的，其分层结构如图1所示，分为IAAS层、PAAS层、SAAS层，即基础设施(如网络、主机、虚拟机上的CPU、内存、磁盘等)、系统(操作系统、中间件、数据库)、应用(子系统、模块、功能的申请量、交易量、成功率、失败率)、前端(用户申请页面、动作等)。其监控过程如下：

采集监控指标：维护人员定期或者自动化下发采集任务，采集从IAAS层到SAAS层的资源、性能、告警等监控指标；

资源管理：搭建资源模型，呈现资源数据，对数据做简单的统计分析。

拓扑管理：手工构建从IAAS层到SAAS层的拓扑；

性能管理：制定监控策略，呈现性能数据，通过基线算法，能够通过对一定时期的历史数据进行采样并统计分析。

告警显示：设置阈值，对业务性能及其运行的IT设备性能指标自动告警。

现有的技术方案重在解决IAAS层和PAAS层的监控和告警，对应用本身的性能和管理关注较少。另外，随着技术更新换代，硬件方面：随着网络硬件功能虚拟化(NFV)，可以进行云化、按需动态伸缩和自动化部署；软件方面：软件微服务化、分布式架构改造。应用程序的性能、告警监控和自动化运维的问题越来越突出，比如一个请求会涉及多个服务，而服务本身可能也会依赖其他服务，整个请求路径就构成了一个网状的调用链，而在整个调用链中一旦某个节点发生异常，整个调用链的稳定性就会受到影响。

另外，现有的APM监控系统，人工智能只是部分应用不能形成从指标采集到应用性能自愈这样的自动化运维闭环。现有的APM监控系统具有如下缺点：

指标采集方式，需维护人员定期或者自动化下发采集任务，工作量繁琐且易出错；

APM拓扑，无法做到业务系统及其运行的IT设备自动更新拓扑图，时效性差；

告警显示，无法对APM业务性能及其运行的IT设备性能指标自动告警。

无法快速故障自愈：现有应用程序部署方式发生很大改变，基于传统的自动化运维思想，很难做到业务故障的快速自愈。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于人工智能的APM监控系统及监控方法。

第一方面，本发明申请提供了一种基于人工智能的APM监控系统，包括：

指标采集单元，用于对应用程序微服务运行平台的应用程序性能指标以及应用之间的关系进行采集；

数据分析单元，通过人工智能分析模型对所述性能指标进行分析；