專利名稱：：數據監控方法及裝置的制作方法
技術領域：
：本申請涉及網絡
技術領域：
，特別是涉及一種應用于電子商務中的數據監控方法及裝置。
背景技術：
：電子商務是指在全球各地廣泛的商業貿易活動中，在因特網開放的網絡環境下，基于瀏覽器/服務器應用方式，買賣雙方不謀面地進行各種商貿活動，實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和在線電子支付以及各種商務活動、交易活動、金融活動和相關的綜合服務活動的一種新型的商業運營模式。目前，電子商務的應用在世界范圍內正以驚人的速度普及與發展。隨著電子商務的普及與發展，人們對參與商業活動的人或者企業的交易數據越來越關注，真實可靠的交易數據可以幫助商業交易的雙方互相了解，并有助于降低商業交易的風險。為此，對電子商務進行監控的監控系統應運而生。現有的電子商務監控系統在進行監控時，大多數利用閥值也就是固定值進行告警，比如CPU、Load等超過多少就告警，日志中異常數目超過多少個就告警等。但是，對于交易網站的PV(PageViews,頁面瀏覽量)、UV(UniqueVisitor,訪問某個站點或點擊某條新聞的不同IP地址的人數)、交易筆數、金額等業務級別數據，其數據所繪線的走勢是跟人的活動有關系的。無論使用全天的最大值或者最小值進行固定值告警，都是不適合的。例如，系統出故障時，數據會跌，但是不一定會跌出波谷或波峰值，此時告警會漏報，一分鐘X萬的損失，企業承受不起，用戶流失是更可怕的；再如，晚間有人耍信譽或者爬數據，會造成數據線的走高，但是因為不超過波峰值，問題不會被發現，除非人工24小時盯屏，發現數據走勢不正常，然后再手動觸發告警。另外，固定值只適應某時間段的告警配置，特定時間比如I年后，業務變化，此時，該固定值可能不再具有意義，而需要重新進行修改等。可見，目前的電子商務監控系統監控方式單一，對于規律和/或突發事件的考慮都是不足的，不能在發生突發事件，或數據規律發生改變時進行有效地監控。因此，需要本領域技術人員迫切解決的一個技術問題就是:如何順應電子商務發展，靈活地對電子商務系統的數據進行監控，即使在發生突發事件，或者數據規律發生改變時，也能對電子商務進行有效地監控。
發明內容本申請提供一種數據監控方法及裝置，以解決電子商務系統的數據監控問題。為了解決上述問題，本申請公開了一種數據監控方法，包括:根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個，所述告警策略包括:固定值告警策略、基線告警策略、和波動告警策略，其中，所述固定值告警策略用于在所述待監控數據超過設定的閥值時進行告警，所述基線告警策略用于在所述待監控數據與設定的基線上的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警，所述波動告警策略用于在所述待監控數據與設定的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警；根據選擇的所述告警策略，對所述待監控數據進行監控。優選地，在所述根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個的步驟之前，還包括:根據設定時間內的所述電子商務系統的往期數據生成基線；根據所述生成的基線，設置所述基線告警策略。優選地，所述根據設定時間內的所述電子商務系統的往期數據生成基線的步驟包括:獲取設定時間內的所述往期數據；按照設定規則對獲取的所述往期數據進行分組，計算每個組的組內平均值和組內標準差；使用所述每個組的所述組內平均值和所述組內標準差，按照設定規則對該組內的數據進行過濾，獲得該組的組內保留數據；對所述每個組的所述組內保留數據求平均，獲得該組的初始基線值；對所有的所述初始基線值進行平滑，根據平滑后的所述初始基線值生成所述基線。優選地，所述根據平滑后的所述初始基線值生成所述基線的步驟包括:將平滑后的所述初始基線值按照設定的基線增長率進行拉高，使用拉高后的所述初始基線值生成所述基線。優選地，在所述根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個的步驟之前，還包括:判斷所述待監控數據發生數據波動幅度突變的可能性的大小，根據判斷結果設置所述波動告警策略的參數，所述參數包括所述待監控數據超過所述設定的數據的范圍，和所述待監控數據超過所述設定的數據的范圍的次數。優選地，所述根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個的步驟包括:若所述待監控數據為業務級別數據，則選擇所述基線告警策略和/或所述波動告警策略，并且，設定所述波動告警策略中的所述待監控數據超過所述設定的數據的范圍的次數為單次；其中，所述業務數據包括網站PV、網站UV、交易筆數和交易金額；若所述待監控數據為系統級別數據，則選擇所述固定值告警策略和/或所述波動告警策略，并且，設定所述固定值告警策略和/或所述波動告警策略中的所述待監控數據超過所述設定的數據的范圍的次數為多次；其中，所述系統級別數據包括CPU數據、內存數據、負載數據和網絡流量數據。為了解決上述問題，本申請還公開了一種數據監控裝置，包括:選擇模塊，用于根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個，所述告警策略包括:固定值告警策略、基線告警策略、和波動告警策略，其中，所述固定值告警策略用于在所述待監控數據超過設定的閥值時進行告警，所述基線告警策略用于在所述待監控數據與設定的基線上的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警，所述波動告警策略用于在所述待監控數據與設定的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警；監控模塊，用于根據選擇的所述告警策略，對所述待監控數據進行監控。優選地，數據監控裝置還包括:基線生成模塊，用于在所述選擇模塊根據所述電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個之前，根據設定時間內的所述電子商務系統的往期數據生成基線；第一策略設置模塊，用于根據所述生成的基線，設置所述基線告警策略。優選地，所述基線生成模塊包括:獲取模塊，用于獲取設定時間內的所述往期數據；計算模塊，用于按照設定規則對獲取的所述往期數據進行分組，計算每個組的組內平均值和組內標準差；過濾模塊，用于使用所述每個組的所述組內平均值和所述組內標準差，按照設定規則對該組內的數據進行過濾，獲得該組的組內保留數據；平均模塊，用于對所述每個組的所述組內保留數據求平均，獲得該組的初始基線值；平滑生成模塊，用于對所有的所述初始基線值進行平滑，根據平滑后的所述初始基線值生成所述基線。優選地，所述平滑生成模塊包括:平滑模塊，用于對所有的所述初始基線值進行平滑；拉高模塊，用于將平滑后的所述初始基線值按照設定的基線增長率進行拉高，使用拉高后的所述初始基線值生成所述基線。與現有技術相比，本申請具有以下優點:本申請通過為不同的電子商務系統的數據選擇不同的告警策略，實現了根據電子商務系統的數據的特性，對電子商務系統的數據進行靈活地監控。例如，對于PV、UV、交易筆數、金額等業務級別數據，使用固定值告警無法進行有效監控，則可以采用其它告警策略進行監控，如基線告警策略或波動告警策略等；并且，在選擇告警策略的基礎上，對于如CPU、網絡負載、網絡流量等允許瞬間突變的數據，還可以先配置告警策略中的參數，如將參數配置為待監控數據超過告警標準一定次數后再告警等，然后使用配置后的告警策略。可見，通過本申請，有效避免了現有電子商務采用固定值告警方式單一，不能在發生突發事件，或數據規律發生改變時對數據進行有效監控的問題，達到了靈活地對電子商務系統的數據進行監控，即使在發生突發事件，或者數據規律發生改變時，也能對電子商務系統進行有效地監控的效果。圖1是根據本申請實施例一的一種數據監控方法的步驟流程圖；圖2是根據本申請實施例二的一種數據監控方法的步驟流程圖；圖3是根據本申請實施例三的一種數據監控方法的步驟流程圖；圖4是圖3所示實施例中的一種進行告警策略設置的示意圖；圖5是圖3所示實施例中的一種針對節假日電子商務數據變化進行告警策略設置的不意圖；圖6是根據本申請實施例四的一種數據監控裝置的結構框圖。具體實施例方式為使本申請的上述目的、特征和優點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖和具體實施方式對本申請作進一步詳細的說明。實施例一參照圖1，其示出了根據本申請實施例一的一種數據監控方法的步驟流程圖。本實施例的數據監控方法包括以下步驟:步驟S102:根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個。其中，告警策略包括:固定值告警策略、基線告警策略和波動告警策略。在上述告警策略中，固定值告警策略用于在待監控數據超過設定的閥值時進行告警；基線告警策略用于在待監控數據與設定的基線上的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警；波動告警策略用于在待監控數據與設定的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警。電子商務系統的數據類型可以遵循本領域的慣用定義，包括:業務級別數據(PV\uv\交易筆數\交易金額)，系統級別數據(cpu\load(負載)\memory(內存)\traffic(網絡流量))，基礎服務級別(jboss-連接池_內存等指標\apache_吞吐量_相應時間等指標\tomcat-吞吐量_相應時間等指標\數據庫-連接數_緩存命中率等指標)，應用級別數據(異常數\接口調用次數\接口相應時間)等。當然，不限于此，本領域技術人員也可以根據實際情況，對電子商務系統的數據的類型進行自定義劃分，如按照電子商務系統的數據的發展規律進行劃分，或按照電子商務系統的數據的突發性(或稱突變性)進行劃分等，本申請對此不作限制。在選擇告警策略時，可以對待監控數據選擇一種或多種告警策略進行監控，如，在同一時間段選擇多種告警策略，或者，在一個時間段選擇一種告警策略，在另一時間段選擇另一種告警策略中。在選擇時，本領域技術人員可以根據實際情況靈活選擇。步驟S104:根據選擇的告警策略，對待監控數據進行監控。在選擇好告警策略后，若待監控數據超過告警標準，則進行告警。也即，通過告警策略，實現了對電子商務系統的數據監控。通過本實施例，為不同的電子商務系統的數據選擇不同的告警策略，實現了根據電子商務系統的數據的特性，對數據進行靈活地監控，有效避免了現有電子商務采用固定值告警方式單一，不能在發生突發事件，或數據規律發生改變時對電子商務系統的數據進行有效監控的問題，達到了靈活地對電子商務系統的數據進行監控，即使在發生突發事件，或者數據規律發生改變時，也能對電子商務進行有效地監控的效果。實施例二參照圖2，其示出了根據本申請實施例二的一種數據監控方法的步驟流程圖。本實施例的數據監控方法包括以下步驟:步驟S202:根據電子商務系統的目標數據，設置固定值告警策略。本步驟中，固定值告警策略可以采用現有的設置方式，包括設定最大閥值和最小閥值等。固定值告警策略通常適用于每天不同時間段超過閥值就能告警的監控指標，走勢相對比較平緩跟用戶關聯不大的監控指標。比如:應用級別數據中的異常個數，基礎服務級別數據中的數據庫鏈接數\數據庫緩存命中率，系統級別數據中的磁盤空間等數據的監控和告警。步驟S204:根據設定時間內的電子商務系統的往期數據生成基線，設置基線告警策略。基線是根據特定策略計算出來的一條基準線，將其與即時數據所繪線放在一起進行比較，可用于告警，趨勢預測，異常情況即時分析等功能。目前，現有使用基線進行告警和即時問題判斷的電子商務應用很少，而且這些少有的應用中，其基線準確率也是存在問題的。比如，基線的毛刺、基線的不平滑、基線的不準確、規律性(節假日)和非規律性事件(網絡大范圍中斷、臨時紀念日等)導致基線圖產生參考問題。為將基線告警應用于電子商務，本實施例根據設定時間內的電子商務系統的往期數據生成基線。其基線算法的基本原理，就是對大量有一定規律的樣本數據，使用標準差去掉偏離各時間點均值太大的毛刺數據，然后對均值使用前向、后向，循環每相鄰Xi個點做yi次平均以達到平滑的效果。此時，數據點所繪線趨勢和走勢上基本跟未來數據相同，但因為N次平均線的高度被拉低了，還需要根據最近情況和歷史情況算出一個增長率。根據增長率和平滑后的數據就可以繪制出未來特定時間段的基線。通過該種方式生成的基線，能夠貼切地反映未來時間段的數據的可能變化情況，從而較好地對電子商務進行監控。常用的有最近3個月平均平滑基線、最近2個月平均平滑基線、最近I個月平均平滑基線。即，根據最近3個月的數據生成基線，根據最近2個月的數據生成基線，根據最近I個月的數據生成基線等。當然，如果數據足夠多的話，也可以配置生產I年、半年的基線。除了上述基線生成方式，本領域技術人員在實際應用中，還可以采用其它適當的基線生成方式,如,求設定時間內的往期數據的平均值,然后根據該平均值過濾掉往期數據中不符合規定的數據，再根據過濾后的數據生成基線等，本申請對此不作限制。在基線生成后，可以設定當待監控數據超過基線一定范圍(百分比或具體值等)時，即進行告警，形成基線告警策略。步驟S206:判斷待監控數據發生數據波動幅度突變的可能性的大小，根據判斷結果設置波動告警策略。設置波動告警策略包括設置波動告警策略的參數，其中，波動告警策略的參數包括待監控數據超過設定的數據的范圍，和待監控數據超過設定的數據的范圍的次數。波動是指本次值與設定次數的值相比較，得到的百分比偏離值。如，本次值與上次值的比較，所得百分比偏離值；或者，本次值與最近3次均值的比較，所得百分比偏離值等。現有的使用波動告警的監控系統中，沒有考慮好數據瞬間態和數據絕對態的區另IJ。也即，某些數據的波動幅度會突然發生劇烈變化，而另一些數據則不會發生這樣的變化。比如，在電子商務中，對于網站PV、UV、交易筆數、交易金額等業務級別數據，和CPU、Load(負載)、網絡流量等允許瞬間態的系統級別數據是不同的。CPU、負載、網絡流量等一次彪高，可能是某個應用啟動X個線程在短暫時間內比如X秒內使用，此時不應該告警；而上述的業務數據，一次彪得很高或很低是立馬需要告警的。因此，需要針對不同的數據，設置不同的波動告警策略。本實施例中，先判斷待監控數據發生數據波動幅度突變的可能性的大小，即，先考慮數據瞬間態和數據絕對態，然后再根據判斷結果設置波動告警策略。這種設置方式針對上述電子商務系統的數據的特性，設置不同的波動告警策略，即，對于交易型網站PV、UV、交易筆數、交易金額等業務級別數據的告警，使用本次值與上次值比較，一次超過閥值就告警；而對于CPU、Load、網絡流量等允許瞬間態的數據，可以使用本次值與最近3次均值比較，一次超過就告警；或者本次值與上次值比較，連續多次，如2次探測出問題就告警。通過本實施例的波動告警策略設置方式，能夠針對不同電子商務系統的數據的特性，使用不同的告警策略，避免了非適當報警，能夠更為有效地對電子商務進行監控。實際上，包括固定值告警、波動告警、基線告警都能適用于電子商務系統中的所有級別的數據，并且都可以自由設定發生多少次告警。優選地，pV\uv\交易金額\交易筆數，這幾個業務級別的指標建議配置成波動為主基線為輔且確認次數為一次，而其他級別的數據則可以根據使用場景和環境，自由配置告警策略及確認次數。需要說明的是，步驟S202、步驟S204、和步驟S206的執行可以不分先后順序。步驟S208:根據待監控數據的類型，選擇固定值告警策略、基線告警策略、和波動告警策略中的一個或多個告警策略。配置告警策略時，按需選擇配置基線告警策略、波動告警策略、固定值告警策略。這3種告警策略按需，可同時選擇一個或多個配置，比如不同時間段選擇用不同的告警方法；同一時間段同時配置幾個告警方法，各方法同時滿足或一個滿足就告警(即或條件和與條件關系)。例如，對于業務數據PV、UV、交易數據等的監控，使用傳統的固定值告警，不能解決波谷和波峰之間出現的問題，此時可使用波動告警或基線告警。但是，對于數據的平滑下降或上升問題，波動告警是不能解決，此時可選擇基線告警。通過選擇不同的告警方式，可以解決漏報、少報等問題。通過研究發現，實際使用中，波動告警能解決絕大多數的告警。尤其在有7*24小時值班盯屏的情況下，在配置告警策略時，對于業務數據可以使用波動告警為主，基線告警為輔的方案。步驟S210:根據選擇的告警策略，對待監控數據進行監控。通過本實施例，對不同類型電子商務系統數據的特性，以及，電子商務系統數據的規律和突發事件的可能性進行了充分地考慮，進而設置了不同的告警策略，使得在進行電子商務監控時，可以使用固定值(閥值)告警、基線告警、波動告警三種告警方案，根據不同場景適當選擇不同的告警策略，靈活有效地實現電子商務監控。例如，針對業務數據變化或者惡意使用者晚間爬數據的場景，可以采用比固定值告警更為合適的基線或者波動告警，不同時間段配上不同的閥值，比如夜里因為數據較小，允許偏離基線大些或者允許波動幅度大些，然后觸發告警。通過本實施例，為監控告警系統提供了更準確的告警策略，防止誤報，漏報；提供了更精確的趨勢預測，為提前的決策提供依據；協助即時判斷數據的異常情況。實施例三參照圖3，其示出了根據本申請實施例三的一種數據監控方法的步驟流程圖。本實施例的數據監控方法包括以下步驟:步驟S302:設置固定值告警策略。即，設定一個閥值，電子商務系統的待監控數據與該設定的閥值比較，在超過該閥值時進行告警。閥值的類型可以是數值型也可以是字符串，比較條件包括“=”、“！=”、“““““含有”、“不含有”等。步驟S304:設置波動告警策略。S卩，獲取設定時間點或時間段的電子商務系統的往期數據，使待監控數據與獲取的往期數據進行比較，超過一定范圍時進行告警。本實施例中，設置的波動告警策略包括:待監控數據與前一個點比較、與前3個點的平均比較、與昨天同時間的點比較、與上周同時間的點比較等。可配置往上或往下波動范圍，波動范圍可配置為百分比幅度或具體值。步驟S306:設置基線告警策略。在生成基線告警策略中的基線時，可以通過定時任務從配置庫中讀取基線生成配置，根據設定時間內的往期數據生成基線。本實施例中，基線告警策略中的基線包括:3個月平均平滑基線、2個月平均平滑基線、I個月平均平滑基線。可配置高于或低于基線多少范圍時進行告警，配置的值可為百分比或具體值。以基于最近3個月平均平滑基線生成未來24小時基線為例，其生成流程包括:步驟S3062:從最近三個月原始數據中取出與計算時刻起24小時內，具有相同的工作日+小時+分鐘組合的所有數據，并對其按工作日+小時+分鐘分組,組內求平均u及標準差&，得到中間臨時表tmptable。需要說明的是，對于求基線的數據，在目標庫中的存儲需要有時間字段。本實施例中的數據是按照3分鐘一個點保存，也就是說每條數據的分鐘數都會是3的倍數，一小時存20個點，24小時存480個點。另外，基線生成時間建議放在數據波谷階段。這種情形下可知，經組內求平均u及標準差&，得到的中間臨時表tmptable中共有480條記錄。當然，在實際應用中，本領域技術人員可以根據實際情況，采用其它適當的分組方式對往期數據進行分組，然后再計算每個組的組內平均值和組內標準差。步驟S3064:取出最近3個月數據，根據中間臨時表中的標準差&和平均值u過濾掉具有相同工作日+小時+分鐘條件數據中的異常數據，保留的數據的值\必須滿足(u-&)<Xi<(u+1.5*&)。對于保留下來的值再按照工作日+小時+分鐘分組，組內求出平均值即為初始基線值，本實施例中此時為480個點。在實際應用中，本領域技術人員可以根據實際情況，采用其它適當的規則過濾數據，得到保留下來的數據，進而進行分組求平均得到初始基線值，本申請對此不作限制。步驟S3066:對初始基線值，從前往后及從后往前各平滑3次:第一次正向、反向所有相鄰的2個原始值求平均賦給第一個值；第二次正向、反向所有相鄰的3個原始值求平均賦給第一個值；第三次正向、反向所有相鄰的4個原始值求平均賦給第一個值。通過本步驟，可以得到走勢和趨勢明顯且非常平滑的基線，但是基線的高度被拉低。需要說明的是，本步驟中對初始基線值進行平滑的方式僅為示例性說明，本領域技術人員在實際應用中，也可以采用其它任意適當的平滑方式對初始基線值進行平滑，本申請對此不作限制。步驟S3068:在計算時刻的今天及上周的今天共兩天原始數據中(如果是O點跑基線生產程序，那么實際上只會有上周今天數據)，取出今天中計算時刻當前工作日時分及之前到零點的所有數據，再取出上周今天計算時刻起之后的所有數據，串接起來就是完整24小時共480條數據，并求數據和latestSum，從平滑后數據中取出當前工作日共480條數據，并求數據和smoothSum。將latestSum/smoothSum的值作為未來24小時基線增長率。當然，不限于此，基線增長率也可以采用較為簡單的方式設定，如本領域技術人員根據實際經驗直接設定等，本申請對此不作限制。步驟S30610:使用基線增長率和平滑后的480個點繪制出未來24小時的基線。至此，基于最近3個月數據的最近3個月平均平滑基線繪制完成。然后，可以根據該基線，設置允許的基線浮動范圍，生成基于最近3個月平均平滑基線的基線告警策略。需要說明的是，步驟S302、步驟S304和步驟S306的執行可以不分先后順序。另夕卜，上述告警策略在設置時，可以按照事先配置好的規則進行設定，如在某個時間段對某種類型的數據，使用已配置了參數的某種告警策略，或者，也可以由人工根據實際情況需要，手動靈活設置。步驟S308:根據待監控數據的類型，選擇告警策略。選擇告警策略時，按需選擇基線告警、波動告警、固定值告警。這3種告警方式按需配置，可同時選擇一個或多個配置，比如不同時間段選擇用不同的告警方法；同一時間段同時配置幾個告警方法，各方法同時滿足或一個滿足就告警(即或條件和與條件關系)。配置時可按需選擇一次或連續X次滿足閥值條件，就促發告警。一種針對PV數據進行告警策略設置的示意圖如圖4所示。其中，“閥值類型”用于選擇告警策略，以及該告警策略中的具體類型；“當前值”用于設置可接受的待監控數據的變動范圍；“有效時間段”用于設置待監控的時間段；“輪詢次數”用于設置可接受的待監控數據超過告警閥值的次數。從圖4中可以看出，針對PV數據，同時設置了基線告警策略和波動告警策略。另外，需要針對節假日或突發事件設置解決方案。節假日或目標范圍內的突發事件，會導致實際運行數據偏離基線比較嚴重，同時實際運行數值超大超小，也會導致波動告警及固定值告警的誤報或漏報。為此，對于固定規律的節假日，可以預設基線下降調整，也可以不下降基線，而是對原有的閥值進行一個百分比疊加處理。比如原來配置的偏離基線30%告警，現在可以疊加達到50%才告警。而對于波動告警也可以疊加到波動幅度為50%告警。而對于數值型的固定值，也可以按需縮小百分比。而對于突發事件，比如搞網上促銷、悼念活動導致上網人數激增、網絡大范圍癱瘓等，也可以按照上述節假日的方式，按時間段應急臨時配置。一種針對節假日電子商務系統數據變化進行告警策略設置的示意圖如圖5所示。從圖5中可以看出，該告警配置針對的是業務數據中的PV數據，為其設置了基線告警策略，并且，通過疊加比率對基線告警策略進行調整，以使其滿足節假日電子商務監控需要。步驟S310:根據選擇的告警策略，對待監控數據進行監控。通過本實施例，根據不同電子商務系統數據的特點，設置了不同的告警策略，實現了靈活有效地電子商務監控。本實施例的數據監控方法有效避免了現有電子商務采用固定值告警方式單一，不能在發生突發事件，或數據規律發生改變時對電子商務進行有效監控的問題，達到了靈活地對電子商務進行監控，即使在發生突發事件，或者數據規律發生改變時，也能對電子商務進行有效地監控的效果。實施例四參照圖6，其示出了根據本申請實施例四的一種數據監控裝置的結構框圖。本實施例的數據監控裝置包括:選擇模塊402，用于根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個，告警策略包括:固定值告警策略、基線告警策略、和波動告警策略，其中，固定值告警策略用于在待監控數據超過設定的閥值時進行告警，基線告警策略用于在待監控數據與設定的基線上的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警，波動告警策略用于在待監控數據與設定的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警；監控模塊404，用于根據選擇的告警策略，對待監控數據進行監控。優選地，本實施例的數據監控裝置還包括:基線生成模塊406，用于在選擇模塊402根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個之前，根據設定時間內的電子商務系統的往期數據生成基線；第一策略設置模塊408，用于根據生成的基線，設置基線告警策略。優選地，基線生成模塊406包括:獲取模塊4062，用于獲取設定時間內的往期數據；計算模塊4064，用于按照設定規則對獲取的往期數據進行分組，計算每個組的組內平均值和組內標準差；過濾模塊4066，用于使用每個組的組內平均值和組內標準差，按照設定規則對該組內的數據進行過濾，獲得該組的組內保留數據；平均模塊4068，用于對每個組的組內保留數據求平均，獲得該組的初始基線值；平滑生成模塊40610，用于對所有的初始基線值進行平滑，根據平滑后的初始基線值生成所述基線。優選地，平滑生成模塊40610包括:平滑模塊，用于對所有的初始基線值進行平滑；拉高模塊，用于將平滑后的初始基線值按照設定的基線增長率進行拉高，使用拉高后的初始基線值生成基線。優選地，本實施例的數據監控裝置還包括:判斷模塊410，用于在選擇模塊402根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個之前，判斷待監控數據發生數據波動幅度突變的可能性的大小；第二策略設置模塊412，用于根據判斷模塊410的判斷結果設置波動告警策略的參數，所述參數包括待監控數據超過設定的數據的范圍，和待監控數據超過設定的數據的范圍的次數。優選地，若待監控數據為業務級別數據，則選擇模塊402為其選擇基線告警策略和/或波動告警策略，并且，設定波動告警策略中的待監控數據超過設定的數據的范圍的次數為單次；若待監控數據為系統級別數據，則選擇固定值告警策略和/或波動告警策略，并且，設定固定值告警策略和/或波動告警策略中的待監控數據超過設定的數據的范圍的次數為多次；其中，業務數據包括網站PV、網站UV、交易筆數和交易金額；系統級別數據包括CPU數據、內存數據、負載數據和網絡流量數據。本實施例的數據監控裝置用于實現前述多個方法實施例中相應的數據監控方法，并具有相應的方法實施例的有益效果，在此不再贅述。本申請的數據監控方案中設置了多個告警策略，針對不同的電子商務系統的數據類型可以靈活地選用不同的告警策略，從而實現電子商務的有效監控。并且，對電子商務系統的數據進行了瞬間態和非瞬間太的區分，從而能夠更好地配置和選擇相應的告警策略。通過本申請的數據監控方案，可以提高監控告警的準確度和即時性，幫助企業預測或即時發現問題。本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可。對于裝置實施例而言，由于其與方法實施例基本相似，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。以上對本申請所提供的一種數據監控方法和裝置進行了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本申請的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本申請的方法及其核心思想；同時，對于本領域的一般技術人員，依據本申請的思想，在具體實施方式及應用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本申請的限制。權利要求1.一種數據監控方法，其特征在于，包括:根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個，所述告警策略包括:固定值告警策略、基線告警策略、和波動告警策略，其中，所述固定值告警策略用于在所述待監控數據超過設定的閥值時進行告警，所述基線告警策略用于在所述待監控數據與設定的基線上的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警，所述波動告警策略用于在所述待監控數據與設定的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警；根據選擇的所述告警策略，對所述待監控數據進行監控。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個的步驟之前，還包括:根據設定時間內的所述電子商務系統的往期數據生成基線；根據所述生成的基線，設置所述基線告警策略。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據設定時間內的所述電子商務系統的往期數據生成基線的步驟包括:獲取設定時間內的所述往期數據；按照設定規則對獲取的所述往期數據進行分組，計算每個組的組內平均值和組內標準差;使用所述每個組的所述組內平均值和所述組內標準差，按照設定規則對該組內的數據進行過濾，獲得該組的組內保留數據；對所述每個組的所述組內保留數據求平均，獲得該組的初始基線值；對所有的所述初始基線值進行平滑，根據平滑后的所述初始基線值生成所述基線。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據平滑后的所述初始基線值生成所述基線的步驟包括:將平滑后的所述初始基線值按照設定的基線增長率進行拉高，使用拉高后的所述初始基線值生成所述基線。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個的步驟之前，還包括:判斷所述待監控數據發生數據波動幅度突變的可能性的大小，根據判斷結果設置所述波動告警策略的參數，所述參數包括所述待監控數據超過所述設定的數據的范圍，和所述待監控數據超過所述設定的數據的范圍的次數。6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個的步驟包括:若所述待監控數據為業務級別數據，則選擇所述基線告警策略和/或所述波動告警策略，并且，設定所述波動告警策略中的所述待監控數據超過所述設定的數據的范圍的次數為單次；其中，所述業務數據包括網站PV、網站UV、交易筆數和交易金額；若所述待監控數據為系統級別數據，則選擇所述固定值告警策略和/或所述波動告警策略，并且，設定所述固定值告警策略和/或所述波動告警策略中的所述待監控數據超過所述設定的數據的范圍的次數為多次；其中，所述系統級別數據包括CPU數據、內存數據、負載數據和網絡流量數據。7.一種數據監控裝置，其特征在于，包括:選擇模塊，用于根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個，所述告警策略包括:固定值告警策略、基線告警策略、和波動告警策略，其中，所述固定值告警策略用于在所述待監控數據超過設定的閥值時進行告警，所述基線告警策略用于在所述待監控數據與設定的基線上的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警，所述波動告警策略用于在所述待監控數據與設定的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警；監控模塊，用于根據選擇的所述告警策略，對所述待監控數據進行監控。8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括:基線生成模塊，用于在所述選擇模塊根據所述電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個之前，根據設定時間內的所述電子商務系統的往期數據生成基線.第一策略設置模塊，用于根據所述生成的基線，設置所述基線告警策略。9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述基線生成模塊包括:獲取模塊，用于獲取設定時間內的所述往期數據；計算模塊，用于按照設定規則對獲取的所述往期數據進行分組，計算每個組的組內平均值和組內標準差；過濾模塊，用于使用所述每個組的所述組內平均值和所述組內標準差，按照設定規則對該組內的數據進行過濾，獲得該組的組內保留數據；平均模塊，用于對所述每個組的所述組內保留數據求平均，獲得該組的初始基線值；平滑生成模塊，用于對所有的所述初始基線值進行平滑，根據平滑后的所述初始基線值生成所述基線。10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述平滑生成模塊包括:平滑模塊，用于對所有的所述初始基線值進行平滑；拉高模塊，用于將平滑后的所述初始基線值按照設定的基線增長率進行拉高，使用拉高后的所述初始基線值生成所述基線。全文摘要本申請提供了一種應用于電子商務中的數據監控方法及裝置，其中，數據監控方法包括根據電子商務系統的待監控數據的類型，選擇告警策略中的一個或多個，所述告警策略包括固定值告警策略、基線告警策略、和波動告警策略，其中，所述固定值告警策略用于在所述待監控數據超過設定的閥值時進行告警，所述基線告警策略用于在所述待監控數據與設定的基線上的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警，所述波動告警策略用于在所述待監控數據與設定的數據相比較，超過設定的范圍時進行告警；根據選擇的所述告警策略，對所述待監控數據進行監控。通過本申請，達到了靈活地對電子商務系統的數據進行監控的效果。文檔編號H04L12/26GK103200039SQ20121000469公開日2013年7月10日申請日期2012年1月9日優先權日2012年1月9日發明者郭勝旺申請人:阿里巴巴集團控股有限公司