[发明专利]基于相对异常思想的API监控方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种基于相对异常思想的API监控方法、系统、设备及存储介质。针对传统API监控软件无法满足大规模、高复杂、周期性的系统监控需要，本发明方案充分考虑到各接口的复杂度、周期波动性等，除了传统的交易量最高的API列表、成功率最低的API列表、平均耗时最高的API列表等“绝对”信息外，还创新性地将相对异常思想引入到监控中去，可以快速科学有效地展示新增调用API列表、交易量异常变化的API列表、成功率异常变化的API列表、平均耗时异常变化的API列表等“相对”信息，并支持各种个性化自定义控制参数组合，能够以更少的人力投入，更高的监控效率，更有效的分析结果，在投产后API技术验证、生产问题实时/事后定位等场景中发挥出重要作用。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种基于相对异常思想的API监控方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

API是随着互联网和云计算的兴起而催生的产物，使软件应用之间的交互成为可能，几乎每一个代码级交互过程都会通过调用API来收集数据或触发某些关键过程。软件对API的依赖性不仅表现在API的数量和调用量上，还表现在API的角色定位上，如果前端出现问题，影响的一般只是部分功能展示，而如果后端API出问题，往往会直接影响业务逻辑的正确性，影响服务能否及时响应，甚至影响整个软件的可用性。

随着移动应用的爆发式增长，未来API将会使用的越来越多，尤其在大型项目中，动辄成千上万个API，不可能每一个都投入足够的精力去分析跟踪，如何确保这些API能够按照开发者希望的方式在运行，以及快速定位异常运行的API，越来越成为软件开发领域最亟待解决的问题之一。

令人惊讶的是，相比其他技术领域，API监控技术的发展却大大滞后，主流的监控产品，比如腾讯移动金融平台的TARS监控组件，阿里云平台的ARMS监控组件，以及Grafana、API Science、Cloud Test、IT Performance Monitoring等，虽然功能丰富程度(比如支持按地理分布、中端分布划分)及监控精细力度有所差异(比如细化到接口中的每一个关键步骤)，但核心思想却都没有太大的突破：孤立且静态地去评价API性能，而没有考虑到每个API的特殊性。特殊性包含两个方面，一是不同的API由于设计方式、复杂程度的不同，可能有不同的异常标准；二是指部分应用场景，尤其是移动金融APP，其总交易量及各个功能模块的交易量具有明显的周期波动性特征，比如周六和周日一般是交易低谷，基金购买/赎回一般集中在工作日14:30-15:00之间等。而正是由于这些原因，导致目前的API监控产品更多地是起到一个统计作用，而无法有效地告诉开发运维人员特定分析时段交易量增加、成功率降低、耗时增加等异常情况到底是哪些接口导致的，尤其是API数成千上万的大规模系统，无论是投产后检验修改后的API是否正常工作，还是日常生产问题快速定位，传统的API监控产品能起到的作用都非常有限。

正如上文所述，现有的监控类产品基本都是孤立且静态地去评价API性能，以阿里云平台的ARMS监控组件为例，其API监控可展示的信息主要有：每个API的成功率，API返回信息，API接口的调用平均耗时，此外，还会展示上述几个数据在以下维度上的分布情况：地理位置、浏览器、操作系统、设备、分辨率。正如前面所讲，虽然其能提供地理、设备等额外信息，但就最关键的API性能上来讲，仍然是传统的静态监控思想，比如图1中API成功率左侧展示的是API成功率排行，右侧展示的是左侧列表选中的API在指定时间范围内的调用量和成功率曲线；图2中API耗时左侧展示的是API调用的平均耗时排行，右侧展示的是左侧列表选中的API在指定时间范围内的调用成功耗时和成功次数柱状图。