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申请/专利权人：大连高德瑞信科技有限公司

摘要：本发明涉及数据异常监控技术领域，具体涉及一种基于数据分析的分布式应用监控方法及监控系统。首先获取服务器对每种服务类型的历史调用次数数据段，并分析调用次数的变化情况，划分出最优变化数据段以揭示调用次数的变化规律。基于当前时刻与最优变化数据段中历史时刻的时序距离，确定匹配变化数据段及时刻差异值，作为表征当前时刻是否异常的一个指标。进一步地，基于当前时刻的调用次数与匹配变化数据段中的调用次数之间的偏离程度，得到次数异常因子，作为另一异常指标。最后，基于这两个指标监控分布式应用中每个服务器的异常情况。该方法可以区分恶意请求的调用激增与正常的调用激增，提高了监控可信度。

主权项：1.一种基于数据分析的分布式应用监控方法，其特征在于，所述方法包括：对于分布式应用中的每个服务器，获取对每种服务类型的历史调用次数的多个单位数据段；在每种服务类型下，基于历史时刻在单位数据段内的调用次数的变化情况对每个单位数据段进行划分，从而得到最优变化数据段；基于当前时刻与每个单位数据段中最优变化数据段的历史时刻之间的时序距离，确定当前时刻对应的匹配变化数据段以及当前时刻与匹配变化数据段之间的时刻差异值；在所有单位数据段中，利用历史时刻的调用次数的波动情况调整当前时刻的调用次数，并分析调整后的调整值与匹配变化数据段中历史时刻的调用次数之间的差异情况，确定当前时刻的次数异常因子；基于在每个服务器的所有服务类型下，当前时刻的时刻差异值以及次数异常因子，对分布式应用中每个服务器的异常情况进行监控；所述最优变化数据段的获取方法包括：在每种服务类型下，分析历史时刻在单位数据段内的调用次数的变化情况，确定每个历史时刻对应的增长变动系数；在每个单位数据段中，根据历史时刻对应的增长变动系数以及调用次数，对每个单位数据段进行划分得到最优变化数据段；所述增长变动系数的获取方法包括：在所有单位数据段中，基于相同位置处的历史时刻的调用次数的波动情况，确定相同位置处的历史时刻对应的调用次数浮动因子；在每个单位数据段中，获取所有调用次数对应的时序曲线，在所述时序曲线上，获取每个历史时刻处的斜率值；基于每个历史时刻对应的调用次数浮动因子以及斜率值，确定每个历史时刻对应的增长变动系数，且所述调用次数浮动因子与增长变动系数呈负相关，所述斜率值与增长变动系数呈正相关；所述调用次数浮动因子的获取方法包括：在所有单位数据段中，将所有相同位置处的历史时刻按照单位数据段的时序进行排序，得到排序序列；对所述排序序列向前差分，获取一阶差分序列，将所述一阶差分序列中所有数值的累加和的绝对值作为所述调用次数浮动因子。

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