一种数据库集群风险评分方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本技术实施例涉及数据库技术领域，尤其涉及一种数据库集群风险评分方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着科技的不断发展，各行业产生的数据量急剧扩张，为了保证业务的正常进行，需要对数据进行管理，便逐渐形成了数据库和数据库集群，数据库集群也称为分布式数据库，多应用在数据存储方面，为了满足海量的数据存储需求，其通常由大量的数据存储节点构成。
3.相关技术中，为了避免数据库集群故障导致数据丢失，保证数据库集群的正常运行，需要对数据库集群的运行状态进行监控，从而对可能发生的数据库故障进行预警。通常情况下，需要不断从数据库集群中获取大量存储节点的海量运行状态信息，对这些海量的运行状态信息进行集中处理，计算出数据库集群存在的风险隐患，从而实现对数据库集群的实时监控。
4.然而，一个数据库集群可能包含几十甚至上百个存储节点，一个存储节点可能包含数万条运行状态信息，对这些运行状态信息进行处理需要消耗大量的算力和时间，计算过程存在较大滞后性，使得计算结果不能及时呈现，难以准确反映出数据库集群当前时刻存在的风险。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种数据库集群风险评分方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决相关技术中难以及时准确地确定出数据库集群当前时刻面临的风险的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种数据库集群风险评分方法，所述方法包括：
7.确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，所述数据库集群由多个存储节点构成；
8.在所述监控节点中加载所述目标存储节点的风险判定规则；
9.基于所述风险判定规则包含的判定指标，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据；
10.向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定规则对所述指标数据进行处理，得到所述目标存储节点的风险评分值。
11.可选地，所述确定各个监控节点分别对应的目标存储节点，包括：
12.获取监控节点的节点总数量和所述数据库集群中各个存储节点的存储节点序号；
13.根据所述存储节点序号与所述节点总数量的模运算结果，确定所述监控节点对应的目标存储节点序号；
14.将所述目标存储节点序号对应的存储节点确定为所述监控节点对应的目标存储
节点。
15.可选地，所述基于所述风险判定规则包含的判定指标，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据，包括：
16.获取所述风险判定规则包含的判定指标，并确定所述判定指标对应的指标标识；
17.基于所述指标标识生成指标获取请求，向所述目标存储节点发送针对所述判定指标的指标获取请求，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据。
18.可选地，所述风险判定规则包括多个风险判定子规则，所述向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定规则对所述指标数据进行处理，得到所述目标存储节点的风险评分值，包括：
19.向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定子规则对所述指标数据进行处理，得到所述风险判定子规则的触发状态；其中，所述触发状态包括已触发和未触发；
20.对触发状态为所述已触发的风险判定子规则对应的规则分值进行累加，得到所述目标存储节点的风险评分值。
21.可选地，所述风险判定子规则包括静态判定子规则或动态判定子规则；其中，所述静态判定子规则由一个时刻的指标数据触发，所述动态判定子规则由多个时刻的指标数据触发。
22.可选地，所述方法还包括：
23.获取所述目标存储节点的节点参数信息；
24.确定所述节点参数信息对应的静态判定子规则；
25.确定所述节点参数信息对应的动态判定子规则；
26.组合所述静态判定子规则和所述动态判定子规则，得到所述目标存储节点的风险判定规则。
27.可选地，所述方法还包括：
28.获取所述目标存储节点对应的风险等级分段信息；其中，所述风险等级分段信息包括多个风险等级对应的评分值分段；
29.基于所述风险等级分段信息确定所述风险评分值对应的目标风险等级。
30.第二方面，本技术实施例提供了一种数据库集群风险评分装置，所述装置包括：
31.确定模块，用于确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，所述数据库集群由多个存储节点构成；
32.规则模块，用于在所述监控节点中加载所述目标存储节点的风险判定规则；
33.数据模块，用于基于所述风险判定规则包含的判定指标，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据；
34.评分模块，用于向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定规则对所述指标数据进行处理，得到所述目标存储节点的风险评分值。
35.可选地，所述确定模块包括：
36.序号获取子模块，用于获取监控节点的节点总数量和所述数据库集群中各个存储节点的存储节点序号；
37.目标存储节点序号子模块，用于根据所述存储节点序号与所述节点总数量的模运
算结果，确定所述监控节点对应的目标存储节点序号；
38.目标存储节点确定子模块，用于将所述目标存储节点序号对应的存储节点确定为所述监控节点对应的目标存储节点。
39.可选地，所述数据模块包括：
40.判定指标子模块，用于获取所述风险判定规则包含的判定指标，并确定所述判定指标对应的指标标识；
41.指标数据子模块，用于向所述目标存储节点发送针对所述判定指标的指标获取请求，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据。
42.可选地，所述风险判定规则包括多个风险判定子规则，所述评分模块包括：
43.触发状态子模块，用于向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定子规则对所述指标数据进行处理，得到所述风险判定子规则的触发状态；其中，所述触发状态包括已触发和未触发；
44.风险评分值子模块，用于对触发状态为所述已触发的风险判定子规则对应的规则分值进行累加，得到所述目标存储节点的风险评分值。
45.可选地，所述风险判定子规则包括静态判定子规则或动态判定子规则；其中，所述静态判定子规则由一个时刻的指标数据触发，所述动态判定子规则由多个时刻的指标数据触发。
46.可选地，所述装置还包括：
47.节点参数信息模块，用于获取所述目标存储节点的节点参数信息；
48.静态判定子规则模块，用于确定所述节点参数信息对应的静态判定子规则；
49.动态判定子规则模块，用于确定所述节点参数信息对应的动态判定子规则；
50.风险判定规则模块，用于组合所述静态判定子规则和所述动态判定子规则，得到所述目标存储节点的风险判定规则。
51.可选地，所述装置还包括：
52.风险等级分段信息模块，用于获取所述目标存储节点对应的风险等级分段信息；其中，所述风险等级分段信息包括多个风险等级对应的评分值分段；
53.目标风险等级模块，用于基于所述风险等级分段信息确定所述风险评分值对应的目标风险等级。
54.第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现所述的数据库集群风险评分方法。
55.第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行所述的数据库集群风险评分方法。
56.在本技术实施例中，包括：确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，数据库集群由多个存储节点构成；在监控节点中加载目标存储节点的风险判定规则；基于风险判定规则包含的判定指标，从目标存储节点获取判定指标对应的指标数据；向监控节点传递指标数据，以使得监控节点根据风险判定规则对指标数据进行处理，得到目标存储节点的风险评分值。在本技术实施例中，可以设置多个监控节点，并通过各个监控节点对应的
目标存储节点，使监控节点可以同时对数据库集群中的多个存储节点进行风险监控，并行计算各个存储节点的风险评分值，能够在一定程度上减小各个存储节点的风险评分值的处理时间，从而提升风险评分值确定的及时性，使风险评分值可以更加准确地反映出存储节点当前时刻存在的风险，一定程度上提升了针对数据库集群进行风险评分的准确性。
57.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
58.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
59.图1是本技术实施例提供的一种数据库集群风险评分的步骤流程图；
60.图2是本技术实施例提供的另一种数据库集群风险评分的步骤流程图；
61.图3是本技术实施例提供的一种数据库集群风险评分装置结构图；
62.图4是本技术实施例提供的一个实施例的电子设备的逻辑框图；
63.图5是本技术实施例提供的另一个实施例的电子设备的逻辑框图。
具体实施方式
64.下面将参照附图更详细地描述本技术的示例性实施例。虽然附图中显示了本技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本技术而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本技术，并且能够将本技术的范围完整的传达给本领域的技术人员。
65.图1是本技术实施例提供的一种数据库集群风险评分方法的步骤流程图，如图1所示，该方法包括：
66.步骤101，确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，所述数据库集群由多个存储节点构成。
67.在本技术实施例中，应用场景可以是需要对数据库集群进行风险监控的场景。其中，数据库集群可以为包含多个存储节点的数据存储系统，例如hbase、redis、kafka等。
68.监控节点可以是数据存储集群中由工作人员设置为执行监控任务的节点，也可以是数据存储集群之外的独立监控系统中的节点，监控节点的设置位置和方式可以由技术人员灵活设置，本技术实施例不做具体限定。
69.通常情况下，数据库集群为了追求较高的数据安全性、容量和响应速度，可以包含大量的存储节点，而每个存储节点又可以存在大量的性能指标。例如，在hbase数据库中，可能包含上百个存储节点，每个存储节点可以有上万个需要监控的性能指标。在对数据库集群进行监控时，需要消耗大量算力并付出较长的运算时间。
70.在本技术实施例中，为了提升监控数据库集群中各个存储节点的时效性，可以在监控系统中设置多个监控节点，使一个监控节点对数据库集群中的少量存储节点进行监控，以达到并行监控数据库集群中各个存储节点的目的。
71.其中，一个监控节点可以是一个监控设备，一个监控进程，一个自研的监控引擎或一个自研的监控模块等，本技术实施例对此不做具体限定。需要说明的是，在监控节点为独立的监控进程的情况下，不同监控进程可以并行运行。
72.具体地，可以由技术人员预先设置监控节点与存储节点之间的节点对应关系，在监控服务运行时，可以基于上述节点对应关系，确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；也可以由技术人员预先设置监控节点与存储节点之间的节点对应规则，在监控服务运行时，可以基于上述节点对应规则，确定各个监控节点分别对应的目标存储节点。
73.举例来说，上述节点对应规则可以是一个存储节点对应于一个监控节点，也可以是两个存储节点对应于一个监控节点，还可以是相同业务的存储节点对应于同一个监控节点等，技术人员可以根据实际需要设置节点对应规则，本技术实施例不做具体限定。
74.步骤102，在所述监控节点中加载所述目标存储节点的风险判定规则。
75.在本技术实施例中，数据库集群中包含大量的存储节点，不同存储节点之间可能存在差异，例如不同存储节点可能应用于不同业务，不同存储节点可能采用不同规格的硬件设备，导致针对不同存储节点进行风险判定时，可以采用不同的风险判定规则，以得到更好的判定结果。其中，风险判定规则可以包括但不限于判定条件、判定公式、判定函数、判定模型等。
76.举例来说，存储节点a主要用于数据缓存业务，而存储节点b主要用于数据备份业务，通常情况下，数据缓存业务需要进行持续大量的数据吞吐，而数据备份业务仅需少量的数据吞吐，即存储节点a的负载通常大于存储节点b的负载，导致存储节点a的中央处理器的正常运行温度，高于存储节点b的中央处理器的正常运行温度，因此，存储节点a的风险判定规则可以是中央处理器温度值大于等于90摄氏度，存储节点b的风险判定规则可以是中央处理器温度值大于等于70摄氏度。
77.具体地，可以根据存储节点的差异，设置多种风险判定规则，并建立风险判定规则与存储节点之间的对应关系，可以通过上述对应关系查询各个监控节点对应的目标存储节点的风险判定规则，并将目标存储节点的风险判定规则加载至目标存储节点对应的监控节点中，以便进行后续风险判定。
78.步骤103，基于所述风险判定规则包含的判定指标，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据。
79.在本技术实施例中，风险判定规则基于存储节点的指标数据进行判定，风险判定规则中记录有所需的判定指标，可以从风险判定规则中读取判定指标，再从对应的存储节点获取这些判定指标对应的指标数据。其中，判定指标可以是能够指示存储节点运行状态、性能参数、硬件参数等的指标，例如，中央处理器温度、磁盘运行时间、磁盘容量、内存占用率等等，本技术实施例不做具体限定。
80.具体地，可以通过目标存储节点提供的指标监控接口采集上述指标数据，例如，在数据库集群为hbase的情况下，可以通过hbase metrics服务提供的hbase metrics接口查询和获取上述指标数据。
81.此外，由于目标存储节点自身能够提供的指标数据可能不包含其对应的风险判定规则中的某些特殊判定指标，例如目标存储节点的环境温度，因此，还可以在目标存储节点设置额外的传感器以获取这些特殊判定指标的指标数据。
82.步骤104，向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定规则对所述指标数据进行处理，得到所述目标存储节点的风险评分值。
83.得到目标存储节点的指标数据之后，可以向目标存储节点对应的监控节点传递这些指标数据，以使监控节点可以基于已经加载的目标存储节点对应的风险判定规则，对目标存储节点的指标数据进行判定，得到针对目标存储节点的风险判定评分值。
84.在本技术实施例中，风险判定规则可以对应有基础风险分值，若目标存储节点的指标数据满足风险判定规则，则可以将该风险判定规则对应的基础风险分值确定为该目标存储节点的风险评分值。
85.举例来说，目标存储节点a的对应的风险判定规则为磁盘温度大于或等于50摄氏度，该风险判定规则对应的基础风险分值为20分；在目标存储节点a的指标数据中，其当前磁盘温度为60摄氏度，则可以确定目标存储节点a的指标数据触发了该风险判定规则，可以将该风险判定规则对应的基础风险分值确定为目标存储节点a的风险评分值，即20分。
86.此外，风险评分值还可以根据指标数据超出风险判定规则的程度与基础风险分值计算得到，当指标数据超过风险判定规则的幅度越高时，相应计算得到的风险评分值也越高，从而使风险评分值更能准确反映目标存储节点的健康状况，提高风险评分值的客观性与准确性。具体地，可以确定指标数据的指标实际值与风险判定规则中的指标阈值的比值，再将上述比值与基础风险分值的乘积确定为风险评分值。
87.举例来说，目标存储节点a对应的风险判定规则为磁盘温度大于或等于50摄氏度(指标阈值)，该风险判定规则对应的基础风险分值为20分；在目标存储节点a的指标数据中，其当前磁盘温度为60摄氏度(指标实际值)，则可以确定目标存储节点a的指标数据触发了该风险判定规则，可以先确定指标实际值与指标阈值的比值为6/5，再计算得到风险评分值为指标实际值和指标阈值的比值(6/5)，与基础风险分值(20)的乘积，即20*6/5＝25。
88.需要说明的是，在一种实施方式中，各个存储节点的指标数据可以由系统统一进行获取，并在获取后将各个存储节点的指标数据分发至对应的监控节点中，再由各个监控节点基于接收到的指标数据确定其对应的目标存储节点的风险评分值。在另一种实施方式中，可以由各个存储节点直接与其对应的目标存储节点进行通信，获取所需的指标数据，从而减少数据转发环节，进一步提升确定风险评分值的及时性。
89.在本技术实施例中，包括：确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，数据库集群由多个存储节点构成；在监控节点中加载目标存储节点的风险判定规则；基于风险判定规则包含的判定指标，从目标存储节点获取判定指标对应的指标数据；向监控节点传递指标数据，以使得监控节点根据风险判定规则对指标数据进行处理，得到目标存储节点的风险评分值。在本技术实施例中，可以设置多个监控节点，并通过确定各个监控节点对应的目标存储节点，使多个监控节点可以同时对数据库集群中的多个存储节点进行风险监控，并行计算各个存储节点的风险评分值，能够在一定程度上减小确定各个存储节点的风险评分值的处理时间，从而提升确定出的风险评分值的及时性，使风险评分值可以更加准确反映出存储节点当前存在的风险，一定程度上提升了针对数据库集群进行风险评分的准确性。
90.图2是本技术实施例提供的另一种数据库集群风险评分方法的步骤流程图，如图2所示，该方法包括：
91.步骤201，获取监控节点的节点总数量和所述数据库集群中各个存储节点的存储节点序号。
92.本技术实施例中，可以通过监控节点的节点总数量和数据库集群中各个存储节点的存储节点序号，确定各个监控节点对应的目标存储节点。首先，可以统计监控节点中的节点总数量，并获取存储节点的存储节点序号。
93.举例来说，若系统中共设置有3个监控节点，则监控节点的节点总数量为3；若数据库集群中包含5个存储节点，则第一个存储节点的存储节点序号为0、第二个存储节点的存储节点序号为1，以此类推；其中，各个存储节点对应的存储节点序号可以根据存储节点在集群中的排列顺序确定，也可以由技术人员指定，还可以进行随机匹配，本技术实施例对此并不进行具体限定。
94.步骤202，根据所述存储节点序号与所述节点总数量的模运算结果，确定所述监控节点对应的目标存储节点序号。
95.在本技术实施例中，可以对存储节点序号与节点总数量进行模运算，得到每个存储节点序号对应的模运算结果，该模运算结果可以作为监控节点序号，进而可以将该监控节点序号指示的监控节点对应的存储节点序号，确定为该监控节点的目标存储节点序号。其中，模运算也可称为mod运算，其含义为求余。
96.进一步地，可以将上述参与模运算的存储节点序号和节点总数量转换为二进制数，再通过位运算的方式执行上述模运算，得到模运算结果，从而提高运算效率。
97.步骤203，将所述目标存储节点序号对应的存储节点确定为所述监控节点对应的目标存储节点。
98.通过上述步骤202，可以确定出监控节点对应的目标存储节点序号，从而可以将监控节点对应的目标存储节点序号指示的存储节点，确定为该监控节点对应的目标存储节点。
99.举例来说，若监控节点的节点总数量为3个，5个存储节点的存储节点序号分别为0、1、2、3、4，则存储节点序号0对应的监控节点序号为0mod3＝0、存储节点序号1对应的监控节点序号为1mod3＝1、存储节点序号2对应的监控节点序号为2mod3＝2，存储节点序号3对应的监控节点序号为3mod3＝0，存储节点序号4对应的监控节点序号为4mod3＝1。从而可以确定监控节点序号为0的监控节点对应的目标存储节点包括：存储节点序号为0的存储节点和存储节点序号为3的存储节点；监控节点序号为1的监控节点对应的目标存储节点包括：存储节点序号为1的存储节点和存储节点序号为4的存储节点；监控节点序号为2的监控节点对应的目标存储节点包括：存储节点序号为2的存储节点。
100.在本技术实施例中，可以通过模运算确定各个监控节点对应的目标存储节点，由于模运算本身具备运算效率较高的特点，因此可以在数据库集群包含大量存储节点的情况下，较大程度提高为各个监控节点分配对应目标存储节点的效率；且可以通过可以将参与模运算的存储节点序号和节点总数量转换为二进制数，再基于位运算的方式对上述二进制数执行模运算，进一步提升运算效率，从而可以在一定程度上降低系统开始进行健康监控前的准备时间，提升健康监控功能的响应速度。
101.步骤204，在所述监控节点中加载所述目标存储节点的风险判定规则。
102.在本技术实施例中，针对每个监控节点，可以从风险判定规则库中获取该监控节
点对应目标存储节点的风险判定规则，并将这些风险判定规则加载至监控节点中，以便监控节点对目标存储节点进行监控。
103.需要说明的是，在确定出监控节点对应的目标存储节点之后，也可以由监控节点主动从风险判定规则库中查询目标存储节点对应的风险判定规则，并对这些风险判定规则进行加载。
104.步骤205，获取所述风险判定规则包含的判定指标，并确定所述判定指标对应的指标标识。
105.在本技术实施例中，可以对风险判定规则进行解析，从中提取其使用到的指标作为判定指标。也可以预先针对每一种风险判定规则设置对应的指标信息，可以通过获取风险判定规则对应的指标信息，得到风险判定规则包含的判定指标，从而提高获取风险判定规则包含的判定指标的效率。
106.具体地，可以预先建立指标与其标识之间的对应关系并存储为指标标识数据库，在确定出所需的判定指标之后，可以从上述指标标识数据库中获取判定指标对应的指标标识。
107.需要说明的是，可以针对不同类型的存储集群设置不同的指标数据库，从而可以根据指标数据库的类型确定出对应的指标标识数据库，再通过该指标标识数据库对指标标识进行获取，提升指标标识获取的准确性。
108.步骤206，基于所述指标标识生成指标获取请求，向所述目标存储节点发送针对所述判定指标的指标获取请求，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据。
109.在本技术实施例中，可以生成针对判定指标的指标获取请求，将指标获取请求发送至对应的目标存储节点，以从目标存储节点获取判定指标对应的指标数据。其中，根据目标存储节点采用的数据库架构不同，指标获取请求的结构也可以不同，本技术实施例不做具体限定。
110.需要说明的是，为了能够对目标存储节点的状态进行持续监控，可以按照预设时间间隔向目标存储节点发送指标获取请求，以获取时间上连续的指标数据，实现对目标存储节点的实时监控。上述预设时间间隔可以由技术人员根据监控精度需求、监控节点性能灵活选择，例如，在监控节点性能较强的情况下，可以设置较短的预设时间间隔，在监控节点性能较弱的情况下，可以设置较长的预设时间间隔。
111.在本技术实施例中，可以通过风险判定规则包含的判定指标，生成对应的指标获取请求，通过指标获取请求可以从目标存储节点精确获取风险判定规则所需的指标数据，避免了直接对完整的海量指标数据进行传输和处理，提升了对存储节点进行监控的效率。例如，在hbase数据库集群中，hbase metrics包含上万条监控指标，且种类繁多关系复杂，如果对这些监控指标进行非精确采集，不仅会加重监控系统的负担，还会增加数据库集群本身的负载，影响集群正常提供服务。
112.步骤207，向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定子规则对所述指标数据进行处理，得到所述风险判定子规则的触发状态；其中，所述触发状态包括已触发和未触发。
113.在本技术实施例中，目标存储节点的风险判定规则可以包含多个风险判定子规则，每个风险判定子规则可以对应有已触发和未触发两种状态，在指标数据符合风险判定
子规则的情况下，可以确定风险判定子规则的触发状态为已触发，在指标数据不符合风险判定子规则的情况下，可以确定风险判定子规则的触发状态为未触发。
114.举例来说，一目标存储节点的风险判定规则可以由风险判定子规则1和风险判定子规则2构成，其中，风险判定子规则1为中央处理器温度大于或等于60摄氏度，风险判定子规则2为磁盘温度大于或等于50摄氏度；该目标存储节点的指标数据包含当前中央处理器温度为70摄氏度、当前磁盘温度为40摄氏度；则可以确定风险判定子规则1的触发状态为已触发，风险判定规则2的触发状态为未触发。
115.可选地，所述风险判定子规则包括静态判定子规则或动态判定子规则；其中，所述静态判定子规则由一个时刻的指标数据触发，所述动态判定子规则由多个时刻的指标数据触发。
116.在本技术实施例中，风险判定子规则可以包含两种类型：静态判定子规则和动态判定子规则。其中，静态判定子规则需要一个时刻的指标数据，以确定存储节点当前的状态是否存在异常；而动态判定子规则需要多个时刻的指标数据，以确定存储节点的状态变化情况是否存在异常。
117.举例来说，一个静态判定子规则可以为：中央处理器温度大于或等于60摄氏度，且中央处理器负载小于或等于30％。一个动态判定子规则可以为：中央处理器温度在2秒内的上升幅度大于或等于30摄氏度。
118.在本技术实施例中，风险判定规则可以包含静态判定子规则和动态判定子规则，从而不仅能够对存储节点的当前状态进行监控，还能对其历史状态变化情况进行监控，从多个时间维度判断存储节点的风险，可以在一定程度上提升风险监控的准确性。
119.可选地，在本技术实施例中，不同存储节点可以对应有不同风险判定规则，技术人员可以通过人工方式为存储节点设定对应的风险判定规则，为了提升确定风险判定规则的效率，也可以通过如下步骤a1至a4的方式自动为目标存储节点生成对应的风险判定规则：
120.步骤a1，获取所述目标存储节点的节点参数信息。
121.在本技术实施例中，由于存储节点之间的差异可以通过节点参数信息进行描述，因此，可以根据目标存储节点的节点参数信息为目标存储节点生成对应的风险判定规则。可以首先从目标存储节点或节点信息数据库中获取目标存储节点的节点参数信息。其中，节点参数信息可以包括节点上运行软件的软件参数信息(例如系统类型、系统版本、存储服务吞吐量等)，也可以包括节点的硬件参数信息(例如中央处理器制程、电源额定功率、散热风扇额定转速等)。
122.步骤a2，确定所述节点参数信息对应的静态判定子规则。
123.在本技术实施例中，技术人员可以预先针对不同的节点参数信息设置对应的静态判定子规则，并建立多种节点参数信息与多种静态判定子规则之间的第一对应关系，在获取到目标存储节点的节点参数信息后，可以根据该节点参数信息查询上述第一对应关系，得到目标存储节点适用的静态判定子规则。参照表1，表1示出了本技术实施例提供一种第一对应关系示例：
124.节点参数信息静态判定子规则散热风扇额定转速为1000转/分钟中央处理器温度大于或等于90摄氏度散热风扇额定转速为2000转/分钟中央处理器温度大于或等于80摄氏度
散热风扇额定转速为3000转/分钟中央处理器温度大于或等于70摄氏度
125.表1
126.如表1所示，若一目标存储节点的节点参数信息包括“散热风扇额定转速为2000转/分钟”，则可以将“中央处理器温度大于或等于80摄氏度”作为该目标存储节点的一个静态判定子规则。
127.步骤a3，确定所述节点参数信息对应的动态判定子规则。
128.在本技术实施例中，技术人员可以预先针对不同的节点参数信息设置对应的动态判定子规则，并建立多种节点参数信息与多种动态判定子规则之间的第二对应关系，在获取到目标存储节点的节点参数信息后，可以根据该节点参数信息查询上述第二对应关系，得到目标存储节点适用的动态判定子规则。参照表2，表2示出了本技术实施例提供一种第二对应关系示例：
[0129][0130]
表2
[0131]
如表2所示，若一目标存储节点的节点参数信息包括“散热风扇额定转速为3000转/分钟”，则可以将“2秒内中央处理器温度上升幅度大于或等于10摄氏度”作为该目标存储节点的一个动态判定子规则。
[0132]
步骤a4，组合所述静态判定子规则和所述动态判定子规则，得到所述目标存储节点的风险判定规则。
[0133]
在本技术实施例中，通过设置多种节点参数信息与多种静态判定子规则之间的第一对应关系，以及多种节点参数信息与多种动态判定子规则之间的第二对应关系，可以通过目标存储节点的节点参数信息自动生成对应的风险判定规则，不仅可以提高建立风险判定规则的效率，节省人力成本，还能在目标存储节点的软硬件发生变更后及时更新其对应的风险判定规则，避免风险判定规则未能随软硬件及时更新而导致监控结论异常的情况，进一步提升了监控准确性。
[0134]
步骤208，对触发状态为所述已触发的风险判定子规则对应的规则分值进行累加，得到所述目标存储节点的风险评分值。
[0135]
在本技术实施例中，根据所表示风险的严重程度不同，每个风险判定子规则可以有对应的规则分值，规则分值越高的风险判定子规则代表的风险越高，上述规则分值可以由技术人员设置，也可以通过计算得到，本技术实施例不作具体限定。
[0136]
对于同一个风险判定子规则的触发程度可能存在差异，导致风险程度存在区别，例如，一个风险判定子规则为中央处理器温度大于或等于70摄氏度，在指标数据中的当前
处理器温度值为70摄氏度的情况下，其触发该风险判定子规则的程度较轻，而在指标数据中的当前处理器温度值为90摄氏度的情况下，其触发该风险判定子规则的程度较重。
[0137]
在本技术实施例中，上述规则分值还可以基于风险判定子规则对应的基础风险分值，和指标数据超出风险判定子规则的程度计算得到。具体地，针对每一个风险判定子规则可以设置有对应的基础风险分值；针对触发状态处于已触发的风险判定子规则，可以获取其对应的基础风险分值，并根据触发该风险判定子规则的指标实际值和该风险判定子规则的指标阈值确定程度系数，将上述基础风险分值与程度系数的乘积确定为该风险判定子规则的规则分值。
[0138]
举例来说，目标存储节点a的对应的一个风险判定子规则为磁盘温度大于或等于50摄氏度(指标阈值)，该风险判定子规则对应的基础风险分值为20分；在目标存储节点a的指标数据中，其当前磁盘温度为60摄氏度(指标实际值)，则可以确定目标存储节点a的指标数据触发了该风险判定子规则，该风险判定子规则的触发状态为已触发，可以先根据指标实际值与指标阈值确定程度系数为6/5，再计算得到该风险判定子规则对应的规则分值为20*6/5＝25。
[0139]
针对一目标存储节点，可以将其所有触发状态为已触发的风险判定子规则对应的规则分值进行累加，从而得到该目标存储节点对应的风险评分值。需要说明的是，由于目标存储节点的风险判定规则中可以包含多个风险判定子规则，随着时间的推移，触发状态处于已触发的风险判定子规则会发生动态变化，使得其风险评分值也会动态变化。
[0140]
在本技术实施例中，可以通过多种风险判定子规则对数据库集群中的各个存储节点进行监控，并根据风险判定子规则的触发状态累加相应的规则分值，得到随时间动态变化的风险评分值，能够准确反映出各个存储节点当前的风险情况，使本技术的风险监控具有较高的及时性。此外，通过基础风险分值与程度系数的乘积确定规则分值，可以在规则分值中体现出风险判定子规则的触发程度，使得规则分值可以更加准确反映出风险的严重程度，进一步提升风险监控的准确性。
[0141]
步骤209，获取所述目标存储节点对应的风险等级分段信息；其中，所述风险等级分段信息包括多个风险等级对应的评分值分段。
[0142]
在本技术实施例中，各个存储节点还可以对应有风险等级分段信息，该健康分段信息中包含有多个风险等级与评分值分段的对应关系。举例来说，在某一存储节点对应的风险等级分段信息中，可以包括非常健康、一般健康、不健康这三种风险等级，各个风险等级对应的评分值分段可以如下表3所示：
[0143]
风险等级评分值分段非常健康[0,20)一般健康[20,50)不健康[50,∞)
[0144]
表3
[0145]
需要说明的是，可以为各个存储节点设置统一的风险等级分段信息，即所有存储节点对应于相同的风险等级分段信息。考虑到不同存储节点之间存在差异，采用的健康判定规则也存在差异，因此，也可以为不同存储节点设置不同的风险等级分段信息，技术人员可以根据实际需要设置各个存储节点对应的风险等级分段信息，本技术实施例不做具体限
定。
[0146]
步骤210，基于所述风险等级分段信息确定所述风险评分值对应的目标风险等级。
[0147]
在本技术实施例中，确定出目标存储节点的风险评分值和目标存储节点的风险等级分段信息之后，可以将上述风险评分值与上述风险等级分段信息中的各个评分值分段进行匹配，并将相匹配的评分值分段对应的风险等级确定为上述目标存储节点对应的目标风险等级。
[0148]
举例来说，若目标存储节点的风险评分值为40，目标存储节点的风险等级分段信息如上表3所示，则风险评分值与评分值分段[20,50)相匹配，评分值分段[20,50)对应的风险等级为“一般健康”，则可以确定目标存储节点的目标风险等级为“一般健康”。
[0149]
各个监控节点确定出其对应的目标存储节点的目标风险等级之后，可以将所有存储节点的风险等级进行聚合展示，也可以根据风险等级对存储节点进行告警、停机等后续处理。
[0150]
在本技术实施例中，包括：确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，数据库集群由多个存储节点构成；在监控节点中加载目标存储节点的风险判定规则；基于风险判定规则包含的判定指标，从目标存储节点获取判定指标对应的指标数据；向监控节点传递指标数据，以使得监控节点根据风险判定规则对指标数据进行处理，得到目标存储节点的风险评分值。在本技术实施例中，可以设置多个监控节点，并通过确定各个监控节点对应的目标存储节点，使多个监控节点可以同时对数据库集群中的多个存储节点进行风险监控，并行计算各个存储节点的风险评分值，能够在一定程度上减小确定各个存储节点的风险评分值的处理时间，从而提升确定出的风险评分值的及时性，使风险评分值可以更加准确反映出存储节点当前存在的风险，一定程度上提升了针对数据库集群进行风险评分的准确性。
[0151]
与上述本技术的数据库集群风险评分方法实施例所提供的方法相对应，参见图3，本技术还提供了一种数据库集群风险评分装置结构图，在本实施例中，该装置包括：
[0152]
确定模块301，用于确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，所述数据库集群由多个存储节点构成；
[0153]
规则模块302，用于在所述监控节点中加载所述目标存储节点的风险判定规则；
[0154]
数据模块303，用于基于所述风险判定规则包含的判定指标，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据；
[0155]
评分模块304，用于向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定规则对所述指标数据进行处理，得到所述目标存储节点的风险评分值。
[0156]
可选地，所述确定模块包括：
[0157]
序号获取子模块，用于获取监控节点的节点总数量和所述数据库集群中各个存储节点的存储节点序号；
[0158]
目标存储节点序号子模块，用于根据所述存储节点序号与所述节点总数量的模运算结果，确定所述监控节点对应的目标存储节点序号；
[0159]
目标存储节点确定子模块，用于将所述目标存储节点序号对应的存储节点确定为所述监控节点对应的目标存储节点。
[0160]
可选地，所述数据模块包括：
[0161]
判定指标子模块，用于获取所述风险判定规则包含的判定指标，并确定所述判定指标对应的指标标识；
[0162]
指标数据子模块，用于基于所述指标标识生成指标获取请求，向所述目标存储节点发送针对所述判定指标的指标获取请求，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据。
[0163]
可选地，所述风险判定规则包括多个风险判定子规则，所述评分模块包括：
[0164]
触发状态子模块，用于向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定子规则对所述指标数据进行处理，得到所述风险判定子规则的触发状态；其中，所述触发状态包括已触发和未触发；
[0165]
风险评分值子模块，用于对触发状态为所述已触发的风险判定子规则对应的规则分值进行累加，得到所述目标存储节点的风险评分值。
[0166]
可选地，所述风险判定子规则包括静态判定子规则或动态判定子规则；其中，所述静态判定子规则由一个时刻的指标数据触发，所述动态判定子规则由多个时刻的指标数据触发。
[0167]
可选地，所述装置还包括：
[0168]
节点参数信息模块，用于获取所述目标存储节点的节点参数信息；
[0169]
静态判定子规则模块，用于确定所述节点参数信息对应的静态判定子规则；
[0170]
动态判定子规则模块，用于确定所述节点参数信息对应的动态判定子规则；
[0171]
风险判定规则模块，用于组合所述静态判定子规则和所述动态判定子规则，得到所述目标存储节点的风险判定规则。
[0172]
可选地，所述装置还包括：
[0173]
风险等级分段信息模块，用于获取所述目标存储节点对应的风险等级分段信息；其中，所述风险等级分段信息包括多个风险等级对应的评分值分段；
[0174]
目标风险等级模块，用于基于所述风险等级分段信息确定所述风险评分值对应的目标风险等级。
[0175]
综上，本技术实施例提供的一种数据库集群风险评分装置，包括：确定模块，用于确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，数据库集群由多个存储节点构成；规则模块，用于在监控节点中加载目标存储节点的风险判定规则；数据模块，用于基于风险判定规则包含的判定指标，从目标存储节点获取判定指标对应的指标数据；评分模块，用于向监控节点传递指标数据，以使得监控节点根据风险判定规则对指标数据进行处理，得到目标存储节点的风险评分值。在本技术实施例中，可以设置多个监控节点，并通过确定各个监控节点对应的目标存储节点，使多个监控节点可以同时对数据库集群中的多个存储节点进行风险监控，并行计算各个存储节点的风险评分值，能够在一定程度上减小确定各个存储节点的风险评分值的处理时间，从而提升确定出的风险评分值的及时性，使风险评分值可以更加准确反映出存储节点当前存在的风险，一定程度上提升了针对数据库集群进行风险评分的准确性。
[0176]
图4是本技术一个实施例的电子设备600的逻辑框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
[0177]
参照图4，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电力组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(i/o)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
[0178]
处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
[0179]
存储器604用于存储各种类型的数据以支持在电子设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0180]
电源组件606为电子设备600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0181]
多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。若屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的分界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0182]
音频组件610用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(mic)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0183]
i/o接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
[0184]
传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到电子设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0185]
通信组件616用于便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，运营商网络(如2g、3g、4g或5g)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件616还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
[0186]
在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于实现本技术实施例提供的一种数据库集群风险评分方法。
[0187]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器620执行以完成上述方法。例如，所述非临时性存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0188]
图5是本技术一个实施例的电子设备700的逻辑框图。例如，电子设备700可以被提供为一服务器。参照图5，电子设备700包括处理组件722，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器732所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件722的执行的指令，例如应用程序。存储器732中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件722被配置为执行指令，以执行本技术实施例提供的一种数据库集群风险评分方法。
[0189]
电子设备700还可以包括一个电源组件726被配置为执行电子设备700的电源管理，一个有线或无线网络接口750被配置为将电子设备700连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口758。电子设备700可以操作基于存储在存储器732的操作系统，例如windows servertm，mac os xtm，unixtm，linuxtm，freebsdtm或类似。
[0190]
本技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的数据库集群风险评分方法。
[0191]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0192]
应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。

技术特征：
1.一种数据库集群风险评分方法，其特征在于，所述方法包括：确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，所述数据库集群由多个存储节点构成；在所述监控节点中加载所述目标存储节点的风险判定规则；基于所述风险判定规则包含的判定指标，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据；向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定规则对所述指标数据进行处理，得到所述目标存储节点的风险评分值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各个监控节点分别对应的目标存储节点，包括：获取监控节点的节点总数量和所述数据库集群中各个存储节点的存储节点序号；根据所述存储节点序号与所述节点总数量的模运算结果，确定所述监控节点对应的目标存储节点序号；将所述目标存储节点序号对应的存储节点确定为所述监控节点对应的目标存储节点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述风险判定规则包含的判定指标，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据，包括：获取所述风险判定规则包含的判定指标，并确定所述判定指标对应的指标标识；基于所述指标标识生成指标获取请求，向所述目标存储节点发送针对所述判定指标的指标获取请求，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险判定规则包括多个风险判定子规则，所述向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定规则对所述指标数据进行处理，得到所述目标存储节点的风险评分值，包括：向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定子规则对所述指标数据进行处理，得到所述风险判定子规则的触发状态；其中，所述触发状态包括已触发和未触发；对触发状态为所述已触发的风险判定子规则对应的规则分值进行累加，得到所述目标存储节点的风险评分值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述风险判定子规则包括静态判定子规则或动态判定子规则；其中，所述静态判定子规则由一个时刻的指标数据触发，所述动态判定子规则由多个时刻的指标数据触发。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标存储节点的节点参数信息；确定所述节点参数信息对应的静态判定子规则；确定所述节点参数信息对应的动态判定子规则；组合所述静态判定子规则和所述动态判定子规则，得到所述目标存储节点的风险判定规则。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标存储节点对应的风险等级分段信息；其中，所述风险等级分段信息包括多个风险等级对应的评分值分段；
基于所述风险等级分段信息确定所述风险评分值对应的目标风险等级。8.一种数据库集群风险评分装置，其特征在于，所述装置包括：确定模块，用于确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；其中，所述数据库集群由多个存储节点构成；规则模块，用于在所述监控节点中加载所述目标存储节点的风险判定规则；数据模块，用于基于所述风险判定规则包含的判定指标，从所述目标存储节点获取所述判定指标对应的指标数据；评分模块，用于向所述监控节点传递所述指标数据，以使得所述监控节点根据所述风险判定规则对所述指标数据进行处理，得到所述目标存储节点的风险评分值。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至7中任一项所述的数据库集群风险评分方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至7中任一项所述的数据库集群风险评分方法。

技术总结
本申请提供了一种数据库集群风险评分方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：确定各个监控节点分别对应的目标存储节点；在监控节点中加载目标存储节点的风险判定规则；基于风险判定规则包含的判定指标，从目标存储节点获取判定指标对应的指标数据；向监控节点传递指标数据，以使得监控节点根据风险判定规则对指标数据进行处理，得到目标存储节点的风险评分值。通过确定各个监控节点对应的目标存储节点，并行计算各个存储节点的风险评分值，能够在一定程度上减小确定各个存储节点的风险评分值的处理时间，提升确定出的风险评分值的及时性，一定程度上提升了针对数据库集群进行风险评分的准确性。行风险评分的准确性。行风险评分的准确性。


技术研发人员：瞿国超
受保护的技术使用者：同盾科技有限公司
技术研发日：2023.05.19
技术公布日：2023/8/16