[发明专利]高离散度SQL动态基线告警方法及系统

说明书

本发明提供了一种高离散度SQL动态基线告警方法及系统，包括：从网络数据中获取SQL统计数据；根据SQL统计数据，分指标和维度以时间为基础自变量，通过对历史数据和当前数据进行融合自动分析生成动态基线；在所述动态基线的基础上，通过加入当前计算的动态因子，在允许范围内给定指标与动态基线的偏离值界限，得到动态阈值；根据SQL统计数据、动态基线以及动态阈值，在指定的时间范围中，将该指定的时间范围进行多等分，在每个等分时间内分别计算基线，利用当前时间在基线所对应时间的区间进行告警控制。针对不同维度生成的告警基线更为合理，拟合更加准确。

技术领域

本发明涉及数据库领域，具体地，涉及一种高离散度SQL动态基线告警方法及系统。

背景技术

SQL数据是主流使用的IT技术，数据库监控是一个拥有巨大市场的领域。基于基线的告警也是其中的一种主流手段。而现有的基线技术具有以下特点：1)基线的生成依赖于连续的高密度数据；2)倾向于分析规律的数据；3)适用于离散度低的维度值；4)基线对象需要事先定义。

而在数据库监控系统中的核心数据SQL具有如下特征：1)个别SQL出现随机不连续；2)SQL语句执行的响应时间不规律；3)SQL语句离散度大；4)SQL语句大数量维度值无法事先确定。因此，数据库SQL语句基线面临的难题主要有：1)无法对SQL语句生成准确合理的告警基线；2)当前市面上的基线算法未结合SQL语句特征处理；3)标准AI基线算法性能无法满足大量动态基线；4)针对SQL语句的基线计算无法自动纳入新增SQL语句。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种高离散度SQL动态基线告警方法及系统。

根据本发明提供的一种高离散度SQL动态基线告警方法，包括：

SQL统计步骤：从网络数据中获取SQL统计数据；

分段SQL基线步骤：根据SQL统计数据，分指标和维度以时间为基础自变量，通过对历史数据和当前数据进行融合自动分析生成动态基线；

动态因子计算步骤：在所述动态基线的基础上，通过加入当前计算的动态因子，在允许范围内给定指标与动态基线的偏离值界限，得到动态阈值；

分段基线告警步骤：根据SQL统计数据、动态基线以及动态阈值，在指定的时间范围中，将该指定的时间范围进行多等分，在每个等分时间内分别计算基线，利用当前时间在基线所对应时间的区间进行告警控制。

优选地，所述SQL统计步骤包括：

SQL数据捕获：对服务器网口上的网络数据流进行采集，得到SQL网络数据包；

SQL解码分析：解码SQL网络数据包，得到SQL消息；

交易关联：针对SQL消息中不同数据库的交易特征，选择匹配的交易关联模型，得到SQL交易关联数据；

信息统计：对SQL交易关联数据进行分指标、分维度、分时间的统计，得到SQL统计数据。

优选地，所述分段SQL基线步骤包括：

针对SQL统计数据的不同维度，分指标、分维度以时间为基础自变量，通过对历史数据和当前数据进行融合自动分析生成动态的指标基线，并根据数据量分布趋势调整权重值，以实现对小交易量交易指标曲线的高度拟合。

优选地，所述动态因子计算步骤包括：

动态影响因子包括当前请求SQL数与总请求数的比例以及当前请求数与基线请求数比例；