(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211314594.4 (22)申请日 2022.10.26 (71)申请人 北京创新 乐知网络技 术有限公司 地址 100000 北京市朝阳区酒仙桥路10号2 幢二层20 5A室 申请人 长沙开发者科技有限公司 (72)发明人 王捷　 (74)专利代理 机构 深圳市诺正鑫泽知识产权代 理有限公司 4 4689 专利代理师 彭佳伟 (51)Int.Cl. H04L 67/025(2022.01) H04L 67/10(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于云服务的监控方法及系统 (57)摘要 本申请提出一种基于云服务的监控方法及 系统， 其方法包括： 捕捉 云服务平台的发布任务， 并基于初始监控策略对发布任务的任务服务过 程进行监控； 根据监控结果， 确定任务服务过程 中的服务事件； 确定服务事件中的异常事件， 并 对服务事件进行事件分类及分析， 同时， 对每个 异常事件进行单独 分析； 根据事件分类及分析结 果对单独分析结果的关联关系， 获取每个异常事 件的异常因素， 并按照异常因素对初始监控策略 进行策略调整； 按照调整后的监控 策略重新对任 务服务过程进行监控。 通过按照初始监控策略对 服务过程进行监控， 并对存在的异常事件进行分 析， 来提取异常因素， 对 策略进行调整， 有效的保 证对任务监控的精准 性。 权利要求书4页 说明书11页 附图2页 CN 115378928 A 2022.11.22 CN 115378928 A 1.一种基于云服 务的监控方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 捕捉云服务平台的发布任务， 并基于初始监控策略对发布任务的任务服务过程 进行监控； 步骤2： 根据监控结果， 确定任务 服务过程中的服 务事件； 步骤3： 确定所述服务事件中的异常事件， 并对所述服务事件进行事件分类及分析， 同 时， 对每个异常事 件进行单独分析； 步骤4： 根据事件分类及分析结果对单独分析结果的关联关系， 获取每个异常事件的异 常因素， 并按照所述异常因素对初始监控策略进行 策略调整； 步骤5： 按照调整后的监控策略重新对 任务服务过程进行监控。 2.如权利要求1所述的基于云服务的监控方法， 其特征在于， 捕捉云服务平台的发布任 务， 并基于初始监控策略对发布任务的任务 服务过程进行监控， 包括： 捕捉所述云服务平台的发布任务， 并对所述发布任务进行任务解析， 得到所述发布任 务的任务属性以及监控 对象列表； 根据所述任务属性， 确定所述 监控对象列表中每 个监控对象的需要监控内容； 从内容‑权重‑指标数据库中， 调取与所述需要监控内容匹配的内容权重以及监控指 标； 根据所述内容权重， 向不同的监控指标赋予监控权重， 并基于策略输出模型， 获取与所 有监控指标匹配的初始监控策略。 3.如权利要求2所述的基于云服务的监控方法， 其特征在于， 根据所述内容权重， 向不 同的监控指标 赋予监控权 重， 包括： 获取所述需要监控内容中每 个监控指标的指标监控类型； 确定同个需要监控内容中每个监控指标的出现次数， 并向对应监控指标设置监控权 重； 其中， 表示对应监控指标的监控权重； 表示对应监控指标基于所述需要监控内容的 当下频繁出现值； 2表示对应监控指标的出现 次数； m1表示对应需要监控内容中所有监控 指标的总出现次数； m3表示对应的内容权重； 表示基于所述需要监控内容的历史最频繁 出现值。 4.如权利要求1所述的基于云服务的监控方法， 其特征在于， 根据监控结果， 确定任务 服务过程中的服 务事件， 包括： 根据监控结果， 确定突变时间点； 提取同个突变时间点的一侧的第 一结果特征以及另一侧的第 二结果特征， 并判断所述 第一结果特 征与第二结果特 征是否一致； 若一致， 则在所述 突变时间点进行第一标定； 若不一致， 在所述 突变时间点进行第二标定； 根据第一标定结果以及第 二标定结果， 对监控结果进行划分， 得到若干个子结果， 并基权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115378928 A 2于结果‑事件转换机制， 得到对应子结果的服 务事件。 5.如权利要求1所述的基于云服务的监控方法， 其特征在于， 确定所述服务事件中的异 常事件， 并对所述服务事件进行事件分类及分析， 同时， 对每个异常事件进行单独分析， 包 括： 基于事件标准执 行机制， 对每 个服务事件进行标准分析， 确定存在的异常事 件； 按照事件分类及 分析模型， 对所有服务事件进行分类及 分析， 同时， 按照事件异常分析 模型， 对每 个异常事 件进行单独分析。 6.如权利要求1所述的基于云服务的监控方法， 其特征在于， 根据事件分类及分析结果 对单独分析结果的关联关系， 获取每个异常事件的异常因素， 并按照所述异常因素对初始 监控策略进行 策略调整， 包括： 确定事件分类及分析 结果中正常事 件的第一分析 结果以及异常事 件的第二分析 结果； 基于每个异常事 件的第二分析 结果与单独分析 结果进行相似比较， 获取相似值； 对相似值大于或等于预设值a1的异常事件进行第 一提取， 对相似值小于预设值a1的异 常事件进行第二 提取； 按照第一 提取结果， 对每 个第一事 件的第二分析 结果进行异常因素的获取； 按照第一提取结果， 确定每个第 二事件的单独分析结果与对应所有正常事件的第 一分 析结果的第一衔接 关系、 以及确定每个第二事件的第二分析结果与对应所有正常事件的第 一分析结果的第二衔接关系； 确定第一衔接关系与第二衔接关系的衔接匹配度； 当所述衔接匹配度大于预设匹配度时， 获取同个异常事件对应的第 二分析结果以及单 独分析结果的交集结果， 并进行异常因素的获取； 否则， 获取同个异常事件对应的第二分析结果以及单独分析结果的并集结果， 并进行 异常因素的获取； 基于所获取的每 个异常事 件的异常因素， 对初始监控策略进行 策略调整。 7.如权利要求1所述的基于云服务的监控方法， 其特征在于， 按照调 整后的监控策略重 新对任务服务过程进行监控之后， 还 包括： 获取基于调 整后的监控策略的新监控结果， 并对所述新监控结果所确定的新服务事件 进行分类分析； 根据分类分析结果， 确定每个新分类事件的分析集合， 且所述分析集合包括： 若干分析 指标以及与每 个分析指标一 致的分析值； 获取所述分析集合中凸显结果， 并从预设数据库中确定与所述凸显结果相关的历史影 响， 同时， 还预测与所述凸显结果相关的预测影响； 根据所述历史影响与预测影响的影响差， 从差 ‑因子数据库中， 调取对应的修 正因子； 确定第二 新分类事 件对第一新分类事 件的分类 影响指标； 基于分类 影响指标以及修 正因子， 确定对应新分类事 件的被影响值Y1； 其中， 表示对应新分类事件中所有凸显结果对应的修正因子； 表示对应新分类事权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115378928 A 3