本發(fā)明涉及電力應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于流量分析的電力應(yīng)用性能監(jiān)控系統(tǒng)，主要適用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控和分析，以及時幫助解決故障。

背景技術(shù)：

隨著近幾年云數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，國家電網(wǎng)公司正逐步將分散在各區(qū)域、省公司的業(yè)務(wù)系統(tǒng)集中一級部署，這種方式大大的降低了系統(tǒng)建設(shè)投資，提高了業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)維效率，同時也給分部及省級運(yùn)維人員的管理工作帶來了新的挑戰(zhàn)。對于一級部署的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，由于系統(tǒng)核心服務(wù)器部署在總部，分部及省級運(yùn)維人員針對終端用戶反應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)中斷、應(yīng)用慢、系統(tǒng)宕機(jī)等問題根本無從定位。而對于現(xiàn)有二級部署的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，由于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器、軟件應(yīng)用系統(tǒng)等越來越多，錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使得應(yīng)用系統(tǒng)精細(xì)化運(yùn)維也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。各分部、省公司由于地域、網(wǎng)絡(luò)配置、管理運(yùn)維等因素的差異，導(dǎo)致終端用戶對網(wǎng)絡(luò)中斷、應(yīng)用卡頓、響應(yīng)速度慢等問題無從定位，影響最終用戶的應(yīng)用體驗。同時，現(xiàn)有二級部署的業(yè)務(wù)系統(tǒng)也缺乏相應(yīng)的應(yīng)用系統(tǒng)精細(xì)化運(yùn)維的工具和手段。

典型的案例有以下兩個：某地區(qū)的協(xié)同辦公系統(tǒng)使用時非常慢，要等好幾分鐘，嚴(yán)重影響日常辦公，而分部的協(xié)同辦公系統(tǒng)是國網(wǎng)一級部署，信息運(yùn)維人員需要與國網(wǎng)協(xié)同辦公系統(tǒng)運(yùn)維服務(wù)中心的相關(guān)人員進(jìn)行聯(lián)合調(diào)試，由于地理空間的隔離、運(yùn)維流程不通暢以及必要診斷工具的缺失，該問題的原因定位困難，反饋時間長和服務(wù)體驗非常差，最終在一定程度上提高了系統(tǒng)的響應(yīng)時長；某分部員工在使用經(jīng)濟(jì)法律系統(tǒng)(經(jīng)濟(jì)法律系統(tǒng)部署在該分部所屬地)的時候，反映經(jīng)濟(jì)法律系統(tǒng)中的某一個模塊響應(yīng)非常慢。經(jīng)濟(jì)法律系統(tǒng)運(yùn)維管理員解決問題的過程非常冗長：先與網(wǎng)絡(luò)管理員溝通，確保該用戶終端的網(wǎng)絡(luò)沒有問題，再排查經(jīng)濟(jì)法律系統(tǒng)是整體都比較慢，還是僅僅是該模塊比較慢，發(fā)現(xiàn)確實只有該模塊比較慢，然后去查看中間件所在主機(jī)以及中間件本身的負(fù)載情況，最終定位到是由于該模塊對數(shù)據(jù)庫的查詢SQL語句設(shè)計不合理，隨著數(shù)據(jù)的增多，該SQL語句執(zhí)行效率越來越低，最終導(dǎo)致該模塊的使用越來越慢。整個診斷過程沒有工具支撐，問題定位只能靠運(yùn)維人員的自身經(jīng)驗一點一點慢慢排查。這些情況的發(fā)生，給一級部署和二級部署系統(tǒng)的運(yùn)維方式以及運(yùn)維手段方面的短板敲響了警鐘。

針對一級部署的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，分部及省級運(yùn)維人員雖然不需要將關(guān)注點放在系統(tǒng)硬件故障以及應(yīng)用軟件故障上，但需要從終端用戶的應(yīng)用體驗角度分析網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用性能，譬如，HTTP錯誤、服務(wù)器響應(yīng)時間等信息，為分部及省級運(yùn)維人員提供一個真實的、可量化的應(yīng)用系統(tǒng)性能實時監(jiān)控分析數(shù)據(jù)，以幫助實現(xiàn)應(yīng)用故障的預(yù)判、分析和定位。通過對電力行業(yè)相關(guān)規(guī)范的了解以及資料的檢索，發(fā)現(xiàn)電力行業(yè)并沒有針對應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)用感知和性能分析的專用平臺或工具。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的故障預(yù)判、分析和定位困難的缺陷與問題，提供一種可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控和分析，幫助及時解決故障的基于流量分析的電力應(yīng)用性能監(jiān)控系統(tǒng)。

為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：一種基于流量分析的電力應(yīng)用性能監(jiān)控系統(tǒng)，該監(jiān)控系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集探針模塊、數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊、應(yīng)用服務(wù)模塊、應(yīng)用呈現(xiàn)模塊；

所述數(shù)據(jù)采集探針模塊，用于將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)鏡像到數(shù)據(jù)采集探針的主機(jī)內(nèi)，并對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用性能指標(biāo)進(jìn)行提取、計算及展現(xiàn)；

所述數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊，用于對數(shù)據(jù)采集探針進(jìn)行管理和任務(wù)調(diào)度，以及對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量分析處理和協(xié)議還原處理；

所述應(yīng)用服務(wù)模塊，用于對數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，通過訪客IP、訪問量、響應(yīng)時間、業(yè)務(wù)返回碼、請求URL、后臺SQL語句進(jìn)行分類統(tǒng)計分析；

所述應(yīng)用呈現(xiàn)模塊，用于根據(jù)應(yīng)用服務(wù)模塊統(tǒng)計的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從用戶體驗可視化、網(wǎng)絡(luò)流量可視化、應(yīng)用性能可視化三個方面對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用性能進(jìn)行全面呈現(xiàn)。

所述數(shù)據(jù)采集探針模塊包括多個數(shù)據(jù)采集探針，數(shù)據(jù)采集探針分布式部署在業(yè)務(wù)系統(tǒng)的核心交換設(shè)備上或網(wǎng)絡(luò)出口處。

所述核心交換設(shè)備包括交換機(jī)。

所述數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊包括任務(wù)調(diào)度引擎、沖突檢測引擎、流量分析引擎、協(xié)議還原引擎以及報表引擎；

所述任務(wù)調(diào)度引擎，用于對檢測任務(wù)進(jìn)行調(diào)度；

所述沖突檢測引擎，用于對檢測任務(wù)進(jìn)行沖突檢測；

所述流量分析引擎，用于通過L4層流量分析技術(shù)，對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理；

所述協(xié)議還原引擎，用于通過L7層協(xié)議還原技術(shù)，對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)議還原處理；

所述報表引擎，用于根據(jù)處理結(jié)果生成報表。

所述應(yīng)用服務(wù)模塊包括指標(biāo)計算與存儲模塊、應(yīng)用組件關(guān)聯(lián)分析模塊以及故障智能分析模塊；

所述指標(biāo)計算與存儲模塊，用于對應(yīng)用性能分析指標(biāo)進(jìn)行計算與分析會話進(jìn)行存儲；

所述應(yīng)用組件關(guān)聯(lián)分析模塊，用于對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的各獨(dú)立組件的性能分析結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)；

所述故障智能分析模塊，用于對故障點進(jìn)行定位。

所述應(yīng)用呈現(xiàn)模塊包括用戶體驗可視化模塊、網(wǎng)絡(luò)流量可視化模塊以及應(yīng)用性能可視化模塊；

所述用戶體驗可視化模塊，是指以Apdex應(yīng)用性能指數(shù)、平均響應(yīng)時間為指標(biāo)，從用戶所屬地理位置、所屬網(wǎng)段、操作系統(tǒng)、瀏覽器、時間分布以及訪問次數(shù)多個角度反映最終用戶體驗指標(biāo)，并定位故障影響的用戶范圍；

所述網(wǎng)絡(luò)流量可視化模塊，用于查看業(yè)務(wù)服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)、分析網(wǎng)絡(luò)流量中的攻擊流量、對網(wǎng)絡(luò)流量中的異常操作流量進(jìn)行統(tǒng)計和操作還原；

所述應(yīng)用性能可視化模塊，是指在業(yè)務(wù)儀表板中以應(yīng)用拓?fù)鋱D形式呈現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯和依賴關(guān)系，并實時呈現(xiàn)各業(yè)務(wù)組件的關(guān)鍵性能指標(biāo)，以及定位各業(yè)務(wù)組件時段內(nèi)的運(yùn)行情況。

所述Apdex應(yīng)用性能指數(shù)的測算是指，Apdex對應(yīng)用中發(fā)生的任務(wù)進(jìn)行采樣，按其響應(yīng)時間把采樣劃分到相應(yīng)的滿意度區(qū)間并計數(shù)后通過Apdex指數(shù)公式進(jìn)行測算，所述滿意度區(qū)間包括滿意、容忍、失望，所述Apdex指數(shù)公式為：Apdex指數(shù)＝(1×滿意樣本個數(shù)+0.5×容忍樣本個數(shù))÷樣本總數(shù)，其中，一個滿意樣本得分為1，一個容忍樣本得分為0.5，一個失望樣本得分為0。

所述網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，包括總流量、總數(shù)據(jù)包、響應(yīng)延時、響應(yīng)時延峰值、連接成功或連接失敗次數(shù)、異常關(guān)閉連接數(shù)、發(fā)送TCP零窗口次數(shù)、發(fā)送錯包率、發(fā)送或接受流量速率；

所述攻擊流量，包括系統(tǒng)溢出攻擊、DDOS攻擊、SQL注入攻擊、跨站腳步攻擊、暴力破解攻擊；

所述異常操作流量，包括對包含敏感信息頁面的頻繁訪問、異常時間訪問。

所述在業(yè)務(wù)儀表板中以應(yīng)用拓?fù)鋱D形式呈現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯和依賴關(guān)系是指：通過對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包3–7層深入分析，結(jié)合應(yīng)用邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在業(yè)務(wù)儀表板中以應(yīng)用拓?fù)鋱D形式呈現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯和依賴關(guān)系；

所述關(guān)鍵性能指標(biāo)，包括關(guān)鍵URL請求時長、關(guān)鍵SQL語句執(zhí)行時長；

所述定位各業(yè)務(wù)組件時段內(nèi)的運(yùn)行情況是指：通過時間軸技術(shù)，對近一個月內(nèi)的每分鐘運(yùn)行情況進(jìn)行定位。

所述數(shù)據(jù)采集探針模塊、數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊、應(yīng)用服務(wù)模塊和應(yīng)用呈現(xiàn)模塊采用松耦合的方式，通過API接口連接。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

由于本發(fā)明一種基于流量分析的電力應(yīng)用性能監(jiān)控系統(tǒng)中該監(jiān)控系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集探針模塊、數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊、應(yīng)用服務(wù)模塊、應(yīng)用呈現(xiàn)模塊，數(shù)據(jù)采集探針模塊、數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊、應(yīng)用服務(wù)模塊和應(yīng)用呈現(xiàn)模塊采用松耦合的方式，通過API接口連接，這樣的設(shè)計能夠?qū)崿F(xiàn)多因素關(guān)聯(lián)分析，不僅包括鏈路質(zhì)量、流量分布、硬件、系統(tǒng)性能分析，還包括前臺數(shù)據(jù)請求、后臺數(shù)據(jù)查詢等性能監(jiān)控，實現(xiàn)對整體業(yè)務(wù)處理過程的性能分析，快速確認(rèn)故障，減少和避免“應(yīng)用不可用”和“應(yīng)用太慢”的性能問題；同時，本系統(tǒng)采用智能旁路監(jiān)聽分析技術(shù)，實現(xiàn)完全Agentless，無需在應(yīng)用服務(wù)器和用戶端安裝插件，不會對當(dāng)前架構(gòu)造成任何影響，在獲得用戶真實網(wǎng)絡(luò)訪問行為的相關(guān)數(shù)據(jù)包后，通過數(shù)據(jù)包解包及7層應(yīng)用協(xié)議深度解碼技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用性能的監(jiān)控與故障定位；另外，本系統(tǒng)基于先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包協(xié)議還原技術(shù)，充分利用網(wǎng)絡(luò)鏡像數(shù)據(jù)包，幫助企業(yè)IT部門從網(wǎng)絡(luò)流量分析和應(yīng)用系統(tǒng)視角出發(fā)，建立全方位的應(yīng)用性能管理監(jiān)控平臺，基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包協(xié)議還原技術(shù)的端到端性能分析可對一次業(yè)務(wù)交互的1–6個關(guān)鍵節(jié)點進(jìn)行性能關(guān)聯(lián)分析。因此，本發(fā)明不僅可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控和分析，幫助及時解決故障，而且操作簡便、可靠性高。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖說明和具體實施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

參見圖1，一種基于流量分析的電力應(yīng)用性能監(jiān)控系統(tǒng)，該監(jiān)控系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集探針模塊、數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊、應(yīng)用服務(wù)模塊、應(yīng)用呈現(xiàn)模塊；

所述數(shù)據(jù)采集探針模塊，用于將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)鏡像到數(shù)據(jù)采集探針的主機(jī)內(nèi)，并對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用性能指標(biāo)進(jìn)行提取、計算及展現(xiàn)；

所述數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊，用于對數(shù)據(jù)采集探針進(jìn)行管理和任務(wù)調(diào)度，以及對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量分析處理和協(xié)議還原處理；

所述應(yīng)用服務(wù)模塊，用于對數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，通過訪客IP、訪問量、響應(yīng)時間、業(yè)務(wù)返回碼、請求URL、后臺SQL語句進(jìn)行分類統(tǒng)計分析；

所述應(yīng)用呈現(xiàn)模塊，用于根據(jù)應(yīng)用服務(wù)模塊統(tǒng)計的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從用戶體驗可視化、網(wǎng)絡(luò)流量可視化、應(yīng)用性能可視化三個方面對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用性能進(jìn)行全面呈現(xiàn)。

所述數(shù)據(jù)采集探針模塊包括多個數(shù)據(jù)采集探針，數(shù)據(jù)采集探針分布式部署在業(yè)務(wù)系統(tǒng)的核心交換設(shè)備上或網(wǎng)絡(luò)出口處。

所述核心交換設(shè)備包括交換機(jī)。

所述數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊包括任務(wù)調(diào)度引擎、沖突檢測引擎、流量分析引擎、協(xié)議還原引擎以及報表引擎；

所述任務(wù)調(diào)度引擎，用于對檢測任務(wù)進(jìn)行調(diào)度；

所述沖突檢測引擎，用于對檢測任務(wù)進(jìn)行沖突檢測；

所述流量分析引擎，用于通過L4層流量分析技術(shù)，對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理；

所述協(xié)議還原引擎，用于通過L7層協(xié)議還原技術(shù)，對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)議還原處理；

所述報表引擎，用于根據(jù)處理結(jié)果生成報表。

所述應(yīng)用服務(wù)模塊包括指標(biāo)計算與存儲模塊、應(yīng)用組件關(guān)聯(lián)分析模塊以及故障智能分析模塊；

所述指標(biāo)計算與存儲模塊，用于對應(yīng)用性能分析指標(biāo)進(jìn)行計算與分析會話進(jìn)行存儲；

所述應(yīng)用組件關(guān)聯(lián)分析模塊，用于對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的各獨(dú)立組件的性能分析結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)；

所述故障智能分析模塊，用于對故障點進(jìn)行定位。

所述應(yīng)用呈現(xiàn)模塊包括用戶體驗可視化模塊、網(wǎng)絡(luò)流量可視化模塊以及應(yīng)用性能可視化模塊；

所述用戶體驗可視化模塊，是指以Apdex應(yīng)用性能指數(shù)、平均響應(yīng)時間為指標(biāo)，從用戶所屬地理位置、所屬網(wǎng)段、操作系統(tǒng)、瀏覽器、時間分布以及訪問次數(shù)多個角度反映最終用戶體驗指標(biāo)，并定位故障影響的用戶范圍；

所述網(wǎng)絡(luò)流量可視化模塊，用于查看業(yè)務(wù)服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)、分析網(wǎng)絡(luò)流量中的攻擊流量、對網(wǎng)絡(luò)流量中的異常操作流量進(jìn)行統(tǒng)計和操作還原；

所述應(yīng)用性能可視化模塊，是指在業(yè)務(wù)儀表板中以應(yīng)用拓?fù)鋱D形式呈現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯和依賴關(guān)系，并實時呈現(xiàn)各業(yè)務(wù)組件的關(guān)鍵性能指標(biāo)，以及定位各業(yè)務(wù)組件時段內(nèi)的運(yùn)行情況。

所述Apdex應(yīng)用性能指數(shù)的測算是指，Apdex對應(yīng)用中發(fā)生的任務(wù)進(jìn)行采樣，按其響應(yīng)時間把采樣劃分到相應(yīng)的滿意度區(qū)間并計數(shù)后通過Apdex指數(shù)公式進(jìn)行測算，所述滿意度區(qū)間包括滿意、容忍、失望，所述Apdex指數(shù)公式為：Apdex指數(shù)＝(1×滿意樣本個數(shù)+0.5×容忍樣本個數(shù))÷樣本總數(shù)，其中，一個滿意樣本得分為1，一個容忍樣本得分為0.5，一個失望樣本得分為0。

所述網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，包括總流量、總數(shù)據(jù)包、響應(yīng)延時、響應(yīng)時延峰值、連接成功或連接失敗次數(shù)、異常關(guān)閉連接數(shù)、發(fā)送TCP零窗口次數(shù)、發(fā)送錯包率、發(fā)送或接受流量速率；

所述攻擊流量，包括系統(tǒng)溢出攻擊、DDOS攻擊、SQL注入攻擊、跨站腳步攻擊、暴力破解攻擊；

所述異常操作流量，包括對包含敏感信息頁面的頻繁訪問、異常時間訪問。

所述在業(yè)務(wù)儀表板中以應(yīng)用拓?fù)鋱D形式呈現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯和依賴關(guān)系是指：通過對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包3–7層深入分析，結(jié)合應(yīng)用邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在業(yè)務(wù)儀表板中以應(yīng)用拓?fù)鋱D形式呈現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯和依賴關(guān)系；

所述關(guān)鍵性能指標(biāo)，包括關(guān)鍵URL請求時長、關(guān)鍵SQL語句執(zhí)行時長；

所述定位各業(yè)務(wù)組件時段內(nèi)的運(yùn)行情況是指：通過時間軸技術(shù)，對近一個月內(nèi)的每分鐘運(yùn)行情況進(jìn)行定位。

所述數(shù)據(jù)采集探針模塊、數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊、應(yīng)用服務(wù)模塊和應(yīng)用呈現(xiàn)模塊采用松耦合的方式，通過API接口連接。

本發(fā)明的原理說明如下：

本設(shè)計一種基于流量分析的電力應(yīng)用性能監(jiān)控系統(tǒng)，可從識別出的所有業(yè)務(wù)交易中篩選出感興趣的交易作為關(guān)鍵交易，對關(guān)鍵交易設(shè)置不同的監(jiān)控指標(biāo)，詳細(xì)查看這類關(guān)鍵交易的平均響應(yīng)時間、Apdex性能指標(biāo)、并發(fā)用戶數(shù)、錯誤率、返回碼等各項指標(biāo)及告警情況。另外，本設(shè)計具有故障定位和智能預(yù)警功能，系統(tǒng)支持閾值、持續(xù)時間與Apdex指數(shù)的復(fù)合指標(biāo)告警，同時，系統(tǒng)還提供基線告警功能，可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)自動生成參考基準(zhǔn)線，主動標(biāo)識觸發(fā)告警的應(yīng)用組件，幫助運(yùn)維人員快速識別、定位故障信息與故障原因。性能基線來源于用戶的歷史性能數(shù)據(jù)表現(xiàn)，根據(jù)內(nèi)部建模算法建立，此外，用戶可自定義基線的靈敏度以匹配實際業(yè)務(wù)特點。

實施例：

參見圖1，一種基于流量分析的電力應(yīng)用性能監(jiān)控系統(tǒng)，該監(jiān)控系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集探針模塊、數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊、應(yīng)用服務(wù)模塊、應(yīng)用呈現(xiàn)模塊，上述模塊之間都是分開的，采用松耦合的方式，通過API接口連接，修改其中一個模塊不會影響其它模塊；

所述數(shù)據(jù)采集探針模塊，包括多個數(shù)據(jù)采集探針，數(shù)據(jù)采集探針分布式部署在業(yè)務(wù)系統(tǒng)的核心交換設(shè)備(核心交換設(shè)備包括交換機(jī))上或網(wǎng)絡(luò)出口處，用于將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)鏡像到數(shù)據(jù)采集探針的主機(jī)內(nèi)，并對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用性能指標(biāo)進(jìn)行提取、計算及展現(xiàn)；本模塊采用旁路部署，主動獲取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，部署簡單，用戶無需進(jìn)行繁瑣的應(yīng)用配置，也無需考慮在服務(wù)器端安裝Agent軟件，只需為數(shù)據(jù)采集探針設(shè)備提供鏡像流量導(dǎo)入即可，通常將數(shù)據(jù)采集探針部署在用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)核心交換設(shè)備上，或是網(wǎng)絡(luò)出口處；本系統(tǒng)提供一個涵蓋鏈路質(zhì)量、流量分布、硬件設(shè)備性能、軟件應(yīng)用系統(tǒng)性能、終端用戶體驗等多個因素在內(nèi)的自動關(guān)聯(lián)分析報告，降低IT運(yùn)維工作量，提升網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用性能；

所述數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊，用于對分布式部署的數(shù)據(jù)采集探針進(jìn)行集中管理和任務(wù)調(diào)度，以及對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量分析處理和協(xié)議還原處理；所述數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊包括任務(wù)調(diào)度引擎、沖突檢測引擎、流量分析引擎、協(xié)議還原引擎以及報表引擎；所述任務(wù)調(diào)度引擎，用于對檢測任務(wù)進(jìn)行調(diào)度；所述沖突檢測引擎，用于對檢測任務(wù)進(jìn)行沖突檢測；所述流量分析引擎，用于通過L4層流量分析技術(shù)，對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，能夠精確到年、月、周、日、時的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計信息提取，包括總流量、總數(shù)據(jù)包、響應(yīng)延時、響應(yīng)時延峰值、連接成功/失敗次數(shù)、異常關(guān)閉連接數(shù)、發(fā)送TCP零窗口次數(shù)、發(fā)送錯包率、發(fā)送/接收流量速率等各種詳細(xì)數(shù)據(jù)交互信息；所述協(xié)議還原引擎，用于通過L7層協(xié)議還原技術(shù)，對從數(shù)據(jù)采集探針獲取的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)議還原處理，通過L7層協(xié)議還原技術(shù)，跟蹤會話及交易，實時獲取L7層的業(yè)務(wù)類型、交易量、成功率、響應(yīng)時間、返回碼等關(guān)鍵指標(biāo)；所述報表引擎，用于根據(jù)處理結(jié)果生成報表；這些統(tǒng)計信息為應(yīng)用呈現(xiàn)模塊分析提供了詳盡的數(shù)據(jù)依據(jù)；

所述應(yīng)用服務(wù)模塊，用于對數(shù)據(jù)引擎服務(wù)模塊處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，通過訪客IP、訪問量、響應(yīng)時間、業(yè)務(wù)返回碼、請求URL、后臺SQL語句進(jìn)行分類統(tǒng)計分析；所述應(yīng)用服務(wù)模塊包括指標(biāo)計算與存儲模塊、應(yīng)用組件關(guān)聯(lián)分析模塊以及故障智能分析模塊；所述指標(biāo)計算與存儲模塊，用于對應(yīng)用性能分析指標(biāo)進(jìn)行計算與分析會話進(jìn)行存儲；所述應(yīng)用組件關(guān)聯(lián)分析模塊，用于對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的各獨(dú)立組件(Weblogic、數(shù)據(jù)庫等)的性能分析結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)；所述故障智能分析模塊，用于根據(jù)上述信息對具體故障點進(jìn)行定位；

所述應(yīng)用呈現(xiàn)模塊，用于根據(jù)應(yīng)用服務(wù)模塊統(tǒng)計的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從用戶體驗可視化、網(wǎng)絡(luò)流量可視化、應(yīng)用性能可視化三個方面對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用性能進(jìn)行全面呈現(xiàn)，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)故障定位提供數(shù)據(jù)支持；所述應(yīng)用呈現(xiàn)模塊包括用戶體驗可視化模塊、網(wǎng)絡(luò)流量可視化模塊以及應(yīng)用性能可視化模塊；

所述用戶體驗可視化模塊，是指以Apdex應(yīng)用性能指數(shù)、平均響應(yīng)時間為主要指標(biāo)，從用戶所屬地理位置、所屬網(wǎng)段、操作系統(tǒng)、瀏覽器、時間分布以及訪問次數(shù)多個角度真實反映最終用戶體驗指標(biāo)，能夠快速并定位故障影響的用戶范圍；同時，系統(tǒng)可以指定“關(guān)鍵頁面”監(jiān)控，通過對最受關(guān)注頁面(服務(wù))統(tǒng)計、關(guān)鍵頁面訪問量統(tǒng)計、關(guān)鍵頁面響應(yīng)時間監(jiān)控、RTT、HTTP錯誤、頁面大小等的統(tǒng)計，為用戶體驗的提升以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)的擴(kuò)容、改造提供數(shù)據(jù)支持；

所述Apdex應(yīng)用性能指數(shù)的測算主要包括以下步驟：在網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行的任何一個應(yīng)用(Web、數(shù)據(jù)庫、E-mail等)，它的響應(yīng)時間決定了其應(yīng)用性能和用戶的滿意程度，基于“響應(yīng)性”，Apdex定義了三個用戶滿意度區(qū)間：

滿意：這樣的響應(yīng)時間讓用戶感到愉快，例如少于3秒；

容忍：慢了一點，但還可以接受，繼續(xù)這一應(yīng)用過程，例如3～12秒；

失望：太慢了，受不了了，用戶決定放棄這一應(yīng)用，例如超過12秒；

“滿意”、“容忍”、“失望”這三個區(qū)間通過響應(yīng)時間數(shù)值“T”來劃分，T值代表著用戶對應(yīng)用性能滿意的響應(yīng)時間界限或者說是“門檻”，也就是第一個區(qū)間“滿意”的底線，如3秒，滿意區(qū)間就是0～3秒；響應(yīng)時間超過T值用戶就有些不滿了，下一個區(qū)間“容忍”的界限值則是T和4T，即3～12秒之間為容忍區(qū)間；響應(yīng)時間再長用戶就開始考慮放棄了，最后一個區(qū)間“失望”的響應(yīng)時間則大于4T，即多于12秒；

之后，Apdex對應(yīng)用中發(fā)生的任務(wù)進(jìn)行采樣，并且按其響應(yīng)時間把采樣劃分到相應(yīng)的滿意度區(qū)間，計數(shù)后再用一個公式計算Apdex指數(shù)，實際上，這個公式的意義在于：一個滿意樣本得分為1，一個容忍樣本得分為0.5，一個失望樣本得分為0，因此，公式可以寫成：Apdex指數(shù)＝(1×滿意樣本個數(shù)+0.5×容忍樣本個數(shù))÷樣本總數(shù)，這樣，采樣結(jié)果被量化為一個0到1之間的數(shù)值即“Apdex指數(shù)”，0代表沒有滿意用戶，1則代表所有用戶都滿意，經(jīng)過統(tǒng)計，Apdex把這個數(shù)值與用戶滿意程度一一對應(yīng)，對于應(yīng)用性能的Apdex評分與用戶的體驗緊密關(guān)聯(lián)，為管理者提供了一種通過應(yīng)用性能量化值評估用戶滿意度的方法；

所述網(wǎng)絡(luò)流量可視化模塊，可直觀的查看業(yè)務(wù)服務(wù)器，如數(shù)據(jù)服務(wù)器、WEB服務(wù)器等業(yè)務(wù)服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)包括總流量、總數(shù)據(jù)包、響應(yīng)延時、響應(yīng)時延峰值、連接成功或連接失敗次數(shù)、異常關(guān)閉連接數(shù)、發(fā)送TCP零窗口次數(shù)、發(fā)送錯包率、發(fā)送或接受流量速率等各種詳細(xì)數(shù)據(jù)信息，這些統(tǒng)計信息為因為網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量造成的應(yīng)用系統(tǒng)性能下降提供故障分析與定位數(shù)據(jù)，同時，系統(tǒng)可對網(wǎng)絡(luò)流量中的攻擊流量進(jìn)行分析，包括系統(tǒng)溢出攻擊、DDOS攻擊、SQL注入攻擊、跨站腳步攻擊、暴力破解攻擊等，也能對網(wǎng)絡(luò)流量中的異常操作流量進(jìn)行統(tǒng)計和操作還原，包括對包含敏感信息頁面的頻繁訪問、異常時間訪問等；

所述應(yīng)用性能可視化模塊，可通過對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包3–7層深入分析，結(jié)合應(yīng)用邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在業(yè)務(wù)儀表板中以應(yīng)用拓?fù)鋱D形式直觀呈現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯和依賴關(guān)系，并實時呈現(xiàn)(每分鐘)各業(yè)務(wù)組件(主機(jī))的關(guān)鍵性能指標(biāo)，包括關(guān)鍵URL請求時長、關(guān)鍵SQL語句執(zhí)行時長等；借助時間軸技術(shù)，還可以快速對最近一個月內(nèi)的每分鐘運(yùn)行情況進(jìn)行定位，方便回放故障演變過程。