应用监控方法、装置、系统、计算机设备、存储介质与流程

1.本公开涉及应用数据监控领域，特别是涉及一种应用监控方法、装置、系统、计算机设备、存储介质。


背景技术：

2.随着软硬件应用开发技术的发展，对应用性能的监控提出了更高的要求。应用监控是衡量应用性能的第一道关卡，如果应用的质量不好，会给用户带来最直接的体验伤害。应用上线后，开发者是无法24小时实时获取到用户使用及体验情况的，这时就需要一套优质的监控工具。应用监控工具是需要对其所涉及的硬件资源以及软件资源进行全天候24小时的无间断监视，获取其运行信息，不断进行异常检测，在检测到异常时可以进行及时处理，采取对应的控制措施，如发出告警叫醒运维人员进行解决或者是执行预定义的自愈措施，进行快速恢复。
3.现有的应用监控工具往往需要创建主机、用户、安装运行环境、管理软、硬件资源，然后开发、部署应用，需要搭建服务器的应用监控平台。由于在功能方案实现时触发、中间件服务器、串联服务器的工作都需要开发人员进行自我定义、自建和自我编码，所以开发者还需要承担资源管理、部署、运行、集成和发布等任务。在实际的开发过程中，开发人员面临众多的业务开发需求且缺乏响应的运维经验，增加了开发和运维成本，降低了应用的开发效率。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种应用监控方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本公开提供了一种应用监控方法。所述方法应用在无服务器架构中，所述无服务器架构部署有由函数所构建的服务，所述函数基于所述无服务器架构的业务逻辑构建，所述方法包括：
6.从数据库中读取目标对象的应用数据，所述应用数据根据所述目标对象的数据源类型采集得到，并在所述数据库中进行分类存储；
7.基于预设的告警规则对所述应用数据进行数据处理，筛选出触发所述告警规则的应用数据；
8.对触发所述告警规则的应用数据进行消息封装，生成告警信息；
9.调用所述告警信息，将所述告警信息推送至监控端。
10.在其中一个实施例中，所述应用数据根据所述目标对象的数据源类型采集得到，并在所述数据库中进行分类存储包括：
11.根据所述目标对象确定数据源的获取方式；
12.采用所述目标对象对应的获取方式采集所述目标对象的应用数据；
13.根据所述目标对象的数据源类型将所述应用数据转发至数据库对应的分类存储
空间。
14.在其中一个实施例中，所述基于预设的告警规则对所述应用数据进行数据处理，筛选出触发所述告警规则的应用数据包括：
15.确定所述应用数据的数据源类型，以及所述数据源类型对应的告警规则；
16.对所述应用数据进行计算处理，判断所述应用数据是否触发所述应用数据的数据源类型对应的告警规则，确定触发所述告警规则的应用数据。
17.第二方面，本公开还提供了一种应用监控装置。所述装置应用在无服务器架构中，所述无服务器架构部署有由函数所构建的服务，所述函数基于所述无服务器架构的业务逻辑构建，所述装置包括：
18.数据采集模块，用于从数据库中读取目标对象的应用数据，所述应用数据根据所述目标对象的数据源类型采集得到，并在所述数据库中进行分类存储；
19.数据分析模块，用于基于预设的告警规则对所述应用数据进行数据处理，筛选出触发所述告警规则的应用数据；
20.消息封装模块，用于对触发所述告警规则的应用数据进行消息封装，生成告警信息；
21.告警推送模块，用于调用所述告警信息，将所述告警信息推送至监控端。
22.在其中一个实施例中，所述数据采集模块包括：
23.获取方式单元，用于根据所述目标对象确定数据源的获取方式；
24.采集单元，用于采用所述目标对象对应的获取方式采集所述目标对象的应用数据；
25.转存单元，用于根据所述目标对象的数据源类型将所述应用数据转发至数据库对应的分类存储空间。
26.在其中一个实施例中，所述数据分析模块包括：
27.规则单元，用于确定所述应用数据的数据源类型，以及所述数据源类型对应的告警规则；
28.判断单元，用于对所述应用数据进行计算处理，判断所述应用数据是否触发所述应用数据的数据源类型对应的告警规则，确定触发所述告警规则的应用数据。
29.第三方面，本公开还提供了一种应用监控系统。所述系统包括中间件服务器和串联服务器，所述中间件服务器与所述串联服务器连接；所述中间件服务器为无服务器架构，所述中间件服务器部署有由函数所构建的服务，所述函数基于所述中间件服务器的业务逻辑构建；所述串联服务器为虚拟服务器，所述串联服务器用于在接收到所述中间件服务器的告警信息推送的情况下运行；所述中间件服务器执行所述函数时实现上述应用监控方法的步骤。
30.在其中一个实施例中，所述中间件服务器包括若干功能模块，所述功能模块包括业务主机和若干代码执行机构，所述代码执行机构包括代码主机、函数执行器；所述中间件服务器通过调用业务主机运行所述功能模块，所述业务主机通过调用代码主机、函数执行器执行所述函数。
31.第四方面，本公开还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述应用监控
方法的步骤。
32.第五方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述应用监控方法的步骤。
33.第六方面，本公开还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述应用监控方法的步骤。
34.上述应用监控方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，至少包括以下有益效果：
35.本公开通过无服务器架构实现业务开发和服务器运维的分离，使得开发者无需承担资源管理、部署、运行、集成和发布等任务，可以专注于开发部署核心业务，提高开发效率；同时，通过函数调用实现应用监控的业务逻辑，在部署函数时，可以根据实际所需的业务进行部署，使得无服务器架构实现按需计算，减少代码冗余；另外，根据被监控的目标对象的数据源类型，进行分类存储和对应的告警规则判断，提高了应用监控的处理效率和服务弹性，通过告警信息的推送触发分配串联服务器，无需串联服务器一直运行，大大提高了资源利用效率。
附图说明
36.为了更清楚地说明本公开实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
37.图1为现有技术中应用监控方法的实施流程示意图；
38.图2为一个实施例中应用监控方法的实施流程示意图；
39.图3为一个实施例中应用监控方法的应用环境图；
40.图4为一个实施例中应用监控方法的流程示意图；
41.图5为一个实施例中采集应用数据的步骤的流程示意图；
42.图6为一个实施例中对应用数据进行数据处理的步骤的流程示意图；
43.图7为一个实施例中应用监控装置的结构框图；
44.图8为一个实施例中数据采集模块的结构框图；
45.图9为一个实施例中数据分析模块的结构框图；
46.图10为一个实施例中应用监控系统的结构框图；
47.图11为一个实施例中功能模块的结构框图；
48.图12为一个实施例中调用函数的应用示意图；
49.图13为一个实施例中计算机设备的内部结构框图。
具体实施方式
50.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
51.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的技术领域的
技术人员通常理解的含义相同。本文中在本公开的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本公开。
52.以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。
53.在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。同时，在本说明书中，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
54.在应用开发技术领域，应用监控起到了十分重要的意义。现有的应用监控方法往往是基于实体服务器实现，常见的做法是创建主机、用户、安装运行环境、管理软、硬件资源，然后开发、部署应用，如图1所示。搭建了实体服务器的应用监控平台，在实现功能的触发时采用的是自我定义的触发条件，其系统的中间件服务器是自建的，串联多台服务器的时候需要由开发人员自行编码。
55.基于实体服务器实现的应用监控，由于在功能方案实现时触发、中间件服务器、串联服务器的工作都需要开发人员进行自我定义、自建和自我编码，所以使用现有技术搭建应用监控平台时选择有服务器的部署环境，用户除了编写和部署代码实现核心业务以外，开发者还需要承担资源管理、部署、运行、集成和发布等任务。在实际的开发过程中，开发人员面临众多的业务开发需求且缺乏响应的运维经验，若额外承担开发运维等工作，可能会降低应用的开发效率，并可能导致系统运维存在功能隐患。同时，作为应用监控平台，其服务器需24小时全天候运行，以等待随时触发的告警或服务需求，是很大的资源消耗。
56.基于此，本公开提供了一种应用监控方法，采用无服务器架构，如图2所示，开发者只需完成开发代码和部署应用，进一步提升了开发效率。
57.本技术实施例提供的应用监控方法，可以应用于如图3所示的应用环境中。其中，用户端102通过网络与无服务器系统106进行通信，无服务器系统106通过网络与监控端104进行通信。数据存储系统集成在无服务器系统106上，可以存储无服务器系统106需要处理的数据。用户端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，用户端102上部署有软件或硬件应用。监控端104通过无服务器系统106及时获得应用的运行状态。其中，用户物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。监控端104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
58.进一步地，无服务器系统106包括中间件服务器和串联服务器，中间件服务器用于提供云上服务，串联服务器为虚拟机或者计算机容器。
59.在本公开的一些实施例中，如图4所示，提供了一种应用监控方法，以该方法应用
于图3中的无服务器系统的中间件服务器为例进行说明。所述方法应用在无服务器架构中，所述无服务器架构部署有由函数所构建的服务，所述函数基于所述无服务器架构的业务逻辑构建。
60.具体地，本方法应用在无服务器架构中，无服务器架构上部署有可以实现业务逻辑的代码块，即为函数。无服务器架构通过调用不同的函数实现对应用数据的监控和告警响应。在部署函数时，可以根据实际所需的业务进行部署，使得无服务器架构实现按需计算，减少代码冗余。
61.本实施例所述方法包括：
62.步骤s10：从数据库中读取目标对象的应用数据，所述应用数据根据所述目标对象的数据源类型采集得到，并在所述数据库中进行分类存储。
63.具体地，可以从数据库不同的分类存储空间读取目标对象的应用数据。应用数据的存储和读取可以同步进行，提高应用数据流的转换效率。通过调用对应功能的函数，从数据库中读取应用数据进行数据处理。在对应用数据的采集阶段，按照目标对象的数据源类型，对应用数据进行采集，还可以按照目标对象的数据源类型将应用数据存储在数据库不同的分类存储空间中。其中，目标对象可以是指被监控的软件或硬件应用。在监控目标对象时，可以从应用层对应用的性能、流量、带宽占用、受欢迎程度、用户行为、用户来源渠道、用户客户端环境等进行实时监控、分析、报警。因此需要监控的应用数据往往来源不同，应用数据格式也不同。
64.步骤s20：基于预设的告警规则对所述应用数据进行数据处理，筛选出触发所述告警规则的应用数据。
65.具体地，在进行数据处理时，从数据库中对应的分类存储空间读取应用数据，根据读取到的应用数据确定与其相关联的告警规则。其中，不同数据源类型的应用数据存储在与其对应的不同的数据库分类存储空间。在读取某一分类存储空间的应用数据时，根据该应用数据的数据源类型所关联的告警规则进行数据处理。
66.步骤s30：对触发所述告警规则的应用数据进行消息封装，生成告警信息。
67.具体地，通过告警规则对应用数据进行数据处理后，可以筛选出触发告警规则的应用数据。将触发告警规则的应用数据封装后生成告警信息。例如，某一告警规则可以是最近5分钟用户端使用cpu百分比平均水平大于等于90％，在读取与该告警规则的应用数据后，经过数据处理判断应用数据触发了该条告警规则，则将相关的异常应用数据进行封装，并将封装后的异常应用数据生成告警信息。
68.步骤s40：调用所述告警信息，将所述告警信息推送至监控端。
69.具体地，调用封装完毕的告警信息，再将告警信息推送至监控端。这一过程中，函数接口被调用了两次，第一次是调用上述步骤s30中的告警信息，第二次是将告警信息转发至监控端。可以通过信息渠道将告警信息推送至监控端。其中，信息渠道包括但不仅限于钉钉、邮件、短信、电话。
70.上述应用监控方法中，通过无服务器架构实现业务开发和服务器运维的分离，使得开发者无需承担资源管理、部署、运行、集成和发布等任务，可以专注于开发部署核心业务，提高开发效率；同时，通过函数调用实现应用监控的业务逻辑，在部署函数时，可以根据实际所需的业务进行部署，使得无服务器架构实现按需计算，减少代码冗余；另外，根据被
监控的目标对象的数据源类型，进行分类存储和对应的告警规则判断，提高了应用监控的处理效率和服务弹性，通过告警信息的推送触发分配串联服务器，无需串联服务器一直运行，大大提高了资源利用效率。
71.在本公开的一些实施例中，如图5所示，上述步骤s10包括：
72.步骤s12：根据所述目标对象确定数据源的获取方式，所述获取方式包括接口调用、被动推送。
73.具体地，应用数据的数据源类型多种多样，根据数据源类型确定对应用数据的获取方式。其中，获取方式可以包括接口调用、被动推送。
74.步骤s14：采用所述目标对象对应的获取方式采集所述目标对象的应用数据。
75.具体地，不同数据源类型的应用数据需要不同的获取方式采集，在根据应用数据的数据源类型确定获取方式后，采用对应的获取方式采集对应的应用数据。
76.步骤s16：根据所述目标对象的数据源类型将所述应用数据转发至数据库对应的分类存储空间。
77.具体地，将采集到的应用数据，根据其数据源类型进行分类，按照类别存储到数据库对应的分类存储空间，为后续的数据处理提供了便利。
78.本实施例通过根据应用数据的数据源类型，进行分类采集和分类存储，便于不同功能模块的函数调用，采集过程适应性更强，有助于提高后续数据处理的效率。
79.在本公开的一些实施例中，如图6所示，上述步骤s20包括：
80.步骤s22：确定所述应用数据的数据源类型，以及所述数据源类型对应的告警规则。
81.具体地，在对采集的应用数据进行数据处理阶段，根据应用数据的数据源类型，确定与其相关联的告警规则。
82.步骤s24：对所述应用数据进行计算处理，判断所述应用数据是否触发所述应用数据的数据源类型对应的告警规则，确定触发所述告警规则的应用数据。
83.具体地，在确定告警规则和应用数据的关联关系后，基于告警规则对相应的应用数据进行计算，判断应用数据是否触发告警规则。通过调用对应的函数，针对不同数据源类型、不同数据格式、不同告警方式采用对应的计算引擎，判断应用数据是否触发告警规则。例如，可以利用且不仅限于kafka、flink、redis等工具实现数据存储、数据处理和告警规则判断。kafka是一个开源流处理平台，由scala和java编写。kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。flink是一种开源流处理框架，其核心是用java和scala编写的分布式流数据流引擎。flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。redis(remote dictionary server，即远程字典服务)是一个开源的使用ansi c语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库，并提供多种语言的api。
84.本实施例针对不同数据源类型、不同数据格式、不同告警方式采用对应的计算引擎，判断应用数据是否触发告警规则，监控功能分明，避免了监控功能繁琐带来的代码冗余，大大提高了资源利用率，提高了应用数据监控的性能。
85.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头
的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
86.基于同样的发明构思，本公开实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的应用监控方法的应用监控装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个应用监控装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于应用监控方法的限定，在此不再赘述。
87.所述装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件或软件的装置。基于同一创新构思，本公开实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
88.在本公开的一些实施例中，如图7所示，提供了一种应用监控装置，所述无服务器架构部署有由函数所构建的服务，所述函数基于所述无服务器架构的业务逻辑构建。所述装置z00可以包括：
89.数据采集模块z10，用于从数据库中读取目标对象的应用数据，所述应用数据根据所述目标对象的数据源类型采集得到，并在所述数据库中进行分类存储；
90.数据分析模块z20，用于基于预设的告警规则对所述应用数据进行数据处理，筛选出触发所述告警规则的应用数据；
91.消息封装模块z30，用于对触发所述告警规则的应用数据进行消息封装，生成告警信息；
92.告警推送模块z40，用于调用所述告警信息，将所述告警信息推送至监控端。
93.在本公开的一些实施例中，如图8所示，上述数据采集模块z10包括：
94.获取方式单元z12，用于根据所述目标对象确定数据源的获取方式；
95.采集单元z14，用于采用所述目标对象对应的获取方式采集所述目标对象的应用数据；
96.转存单元z16，用于根据所述目标对象的数据源类型将所述应用数据转发至数据库对应的分类存储空间。
97.在本公开的一些实施例中，如图9所示，上述数据分析模块z20包括：
98.规则单元z22，用于确定所述应用数据的数据源类型，以及所述数据源类型对应的告警规则；
99.判断单元z24，用于对所述应用数据进行计算处理，判断所述应用数据是否触发所述应用数据的数据源类型对应的告警规则，确定触发所述告警规则的应用数据。
100.上述应用监控装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。
上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。需要说明的是，本公开实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
101.基于前述应用监控方法的实施例描述，在本公开提供的另一个实施例中，提供了一种应用监控系统，如图10所示，所述系统x00包括中间件服务器x10和串联服务器x20，所述中间件服务器x10与所述串联服务器x20通过网络连接。中间件服务器x10，可以连接多个串联服务器x20。
102.其中，中间件服务器x10主要用于对应用数据进行采集、数据处理和筛选触发告警规则的应用数据，并将告警信息推送给监控端以及通过消息触发串联服务器运行启动，使得串联服务器x20根据告警信息提供对应的服务。
103.进一步地，所述中间件服务器x10为无服务器架构，所述中间件服务器x10部署有由函数所构建的服务，所述函数基于所述中间件服务器x10的业务逻辑构建。中间件服务器x10可以部署在云端，中间件服务器x20在实现自身业务逻辑时通过调用不同的函数实现。所述串联服务器x20为虚拟服务器，可以是虚拟机或其他计算机容器。所述串联服务器x20用于在接收到所述中间件服务器x10的告警信息推送的情况下运行，即通过消息驱动的方式触发，例如可以采用队列触发器、http触发器等。串联服务器x20在未收到告警信息推送时，处于待机状态，减少不必要的资源占用。在串联服务器x20接收到告警信息推送时，串联服务器x20触发运行，根据自身的业务逻辑根据告警信息提供服务。在中间件服务器x10推送告警信息时，根据告警信息向与所述告警信息有关联关系的串联服务器x20进行推送，即中间件服务器x10不是将告警信息推送至所有的串联服务器，而是按需计算，消息驱动触发，根据告警信息推送给需要提供服务的串联服务器x20。所述中间件服务器x10执行函数时实现上述各方法实施例中的步骤。
104.本实施例通过中间件服务器和串联服务器共同组成无服务器架构，实现业务开发和服务器运维的分离，使得开发者无需承担资源管理、部署、运行、集成和发布等任务，可以专注于开发部署核心业务，提高开发效率；同时，串联服务器通过中间件服务器的消息驱动方式触发，串联服务器无需一直运行，针对告警信息触发串联服务器，而不是配置可能未充分利用的虚拟机或容器，大大提高了资源利用率。
105.在本公开的一些实施例中，如图11所示，所述中间件服务器x10包括若干功能模块x12。所述功能模块x12包括业务主机x122和若干代码执行机构x124，所述代码执行机构包括代码主机x1242、函数执行器x1244。其中，所述中间件服务器x10通过调用业务主机x122运行所述功能模块x12，所述业务主机x12通过调用代码主机x1242、函数执行器x1244执行所述函数。
106.具体地，中间件服务器x10是通过执行功能模块x12实现业务逻辑的，不同的功能模块x12各自执行各自的业务逻辑，共同协作完成中间件服务器x10的业务逻辑。如图12所示，中间件服务器x10的逻辑实现是通过直接调用函数实现的，可以通过运行不同的函数来对需要的关键事件做出响应。功能模块x12通常可以是一系列函数的组合，通过一定的次序和逻辑关系调用一系列的函数，实现该功能模块的业务逻辑。每个功能模块x12具有实现其功能的业务主机x122和代码主机x1242的组合。执行对应的函数时，需要调用代码主机
x1242和函数执行器x1244。
107.在本公开的一些实施例中，通过函数调用实现应用监控的业务逻辑，在部署函数时，可以根据实际所需的业务进行部署，使得无服务器架构实现按需计算，减少代码冗余；同时，根据中间件服务器根据业务的代码耦合度、执行时的链路调用复杂度设定功能模块，是的功能模块可以相对独立的实现各自的业务逻辑，搭建过程更简洁，后期维护更明确。
108.基于前述应用监控方法的实施例描述，在本公开提供的另一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是云上服务器，其内部结构图可以如图所示。该计算机设备包括通过网络连接的虚拟处理器、存储器、网络接口。其中，该计算机设备的虚拟处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被虚拟处理器执行时以实现一种应用监控方法。
109.本领域技术人员可以理解，图中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
110.基于前述应用监控方法的实施例描述，在本公开提供的另一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。其中，处理器可以为虚拟处理器。
111.基于前述应用监控方法的实施例描述，在本公开提供的另一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。其中，处理器可以为虚拟处理器。
112.需要说明的是，本公开所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
113.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形
处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
114.在本说明书的描述中，参考术语“有些实施例”、“其他实施例”、“理想实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特征包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性描述不一定指的是相同的实施例或示例。
115.可以理解的是，本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同/相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。相关之处参见其他方法实施例的描述说明即可。
116.上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
117.以上所述实施例仅表达了本公开的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开的保护范围。因此，本公开专利的保护范围应以所附权利要求为准。