【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能化監控與資源優化技術，尤其涉及一種python監控任務資源使用方法及系統。
技術介紹
1、在現代計算機系統中，隨著任務和進程的復雜性不斷增加，監控和優化進程資源的使用成為了一個重要課題。傳統的資源監控方法多依賴于靜態配置和定時采樣，難以應對動態變化的資源需求和復雜的進程依賴關系。系統管理員往往只能依賴于手動分析和優化，缺乏自動化、智能化的管理手段，導致資源利用效率低下，甚至系統出現性能瓶頸。
2、針對這一問題，近年來，隨著深度學習和強化學習技術的發展，基于數據驅動的自動化監控與優化方案逐漸得到關注?，F有的一些研究主要集中在通過機器學習方法對系統性能進行分析和預測，但這些方法通常忽視了進程間的依賴關系以及不同負載情況下的差異化優化策略。同時，傳統方法中的異常檢測模型往往難以根據不同負載類型進行智能調整，導致優化策略的不精準性。
3、因此，亟需一種基于深度學習和強化學習相結合的python監控任務資源使用方法，實時優化資源采樣周期和進程性能，以提升系統的整體效率和穩定性。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供一種python監控任務資源使用方法及系統，能夠解決現有技術中的問題。
2、本專利技術實施例的第一方面，
3、提供一種python監控任務資源使用方法，包括：
4、通過python系統調用接口獲取監控服務器的運行時狀態數據，從所述運行時狀態數據中提取進程標識碼、進程啟動時間戳和進程調用棧信息，將所述進程
5、為所述監控采集對象池中的每個核心監控進程創建資源監控協程，所述資源監控協程通過系統調用接口獲取核心監控進程的資源使用數據，計算所述資源使用數據的進程資源波動率，將所述進程資源波動率代入自適應反饋控制算法計算最優采樣周期，按照所述最優采樣周期將所述資源使用數據寫入時序數據庫，采用滑動時間窗口算法對所述時序數據庫中的數據進行聚合分析得到性能指標，根據所述性能指標構建異常檢測模型，并利用主成分分析法對所述性能指標降維構建特征向量，基于所述特征向量采用聚類算法將所述核心監控進程劃分為不同負載類型；
6、將所述特征向量和負載類型輸入深度強化學習模型，所述深度強化學習模型基于歷史優化經驗數據生成針對負載類型的差異化進程優化策略，當所述異常檢測模型檢測到性能波動時，執行所述差異化進程優化策略，獲取優化后的資源使用數據，計算優化后資源使用數據相對優化前的性能提升指標，當所述性能提升指標大于預設優化閾值時，更新所述異常檢測模型的參數，生成優化診斷報告，并將所述優化策略、性能提升指標和負載類型寫入所述深度強化學習模型的訓練樣本庫用于持續優化。
7、在一種可選的實施例中，
8、將所述進程標識碼與預先構建的目標任務特征庫進行哈希匹配得到目標任務進程包括：
9、采用滑動時間窗口對進程標識碼進行特征提取，將所述滑動時間窗口劃分為多個時間片段，對每個時間片段內的特征向量基于指數衰減函數計算加權組合，得到初始時序特征矩陣；
10、基于所述初始時序特征矩陣的數據分布特性進行多尺度重疊分片，通過計算特征密度確定最優分片參數和重疊區域大小，采用多組局部敏感哈希函數族對特征分片進行映射，生成多維哈希映射序列，其中，所述哈希函數族的參數通過特征相似性約束確定；
11、利用所述多維哈希映射序列構建時空特征關聯網絡，計算相鄰分片之間的局部相似度和時序遷移特征，將所述局部相似度和時序遷移特征組合形成邊權重，通過深度游走提取網絡中的路徑特征，結合單點特征和路徑特征生成層次化特征指紋；
12、根據所述層次化特征指紋的訪問頻率和時效性構建多級緩存特征庫，在每一級緩存中建立特征索引森林，所述特征索引森林的節點存儲特征指紋、關聯網絡結構和自適應匹配閾值，基于歷史匹配結果的準確率和特征穩定性為節點分配搜索優先級；
13、根據搜索優先級在特征索引森林中規劃并行搜索路徑，對待匹配特征指紋進行多路徑檢索，在檢索路徑上計算節點與待匹配特征的綜合相似度，所述綜合相似度包含特征向量距離、網絡結構相似度和時序模式匹配度，當節點的綜合相似度超過自適應匹配閾值時，將當前節點對應的進程確定為目標任務進程。
14、在一種可選的實施例中，
15、對所述進程調用棧信息采用多層卷積神經網絡提取調用特征得到進程依賴關系數據，基于所述進程依賴關系數據采用最小生成樹算法構建進程依賴關系圖譜，計算所述進程依賴關系圖譜中節點的節點度中心性得到進程關鍵度得分，將所述進程關鍵度得分大于預設關鍵度閾值的目標任務進程確定為核心監控進程包括：
16、采用滑動時間窗口對所述進程調用棧信息進行分段，所述進程調用棧信息包括調用者進程標識、被調用者進程標識、調用時間戳和調用深度，從每個時間窗口內提取進程調用頻率、調用層級和資源占用特征，基于時序相關性對提取的特征進行加權組合得到時序特征矩陣；
17、將所述時序特征矩陣輸入多層卷積神經網絡，多層卷積神經網絡包括特征提取層、模式融合層和關系建模層，其中，特征提取層包含多個不同尺寸的卷積核，每個卷積核對所述時序特征矩陣進行卷積運算得到對應尺度的特征圖，將各個特征圖組合形成多尺度特征；模式融合層基于注意力權重對所述多尺度特征中的每個特征分量進行加權計算得到特征融合向量；關系建模層采用圖卷積網絡對所述特征融合向量進行處理，基于進程間的調用關聯得到進程調用特征向量；
18、基于所述進程調用特征向量計算進程間的調用模式相似度、資源占用相似度和時序行為相似度，采用自適應權重將調用模式相似度、資源占用相似度和時序行為相似度進行加權組合得到進程相似度，將所述進程相似度轉換為距離度量構建進程親和度圖；
19、基于所述進程親和度圖運行最小生成樹算法，在所述最小生成樹算法中引入節點重要性約束并基于節點重要性約束動態調整邊權重的選擇策略，通過并查集結構維護進程節點的連通性，選擇具有最小邊權重組合的連通子圖作為進程依賴關系圖譜；
20、在所述進程依賴關系圖譜中計算每個進程節點的節點度中心性得到局部中心性指標，基于進程節點間最短路徑計算全局中心性指標，將所述局部中心性指標和全局中心性指標進行加權融合并歸一化處理得到進程關鍵度得分；
21、獲取系統負載狀態與歷史識別準確率輸入包含兩層神經網絡的關鍵度閾值計算單元，其中第一層神經網絡將系統負載狀態和歷史識別準確率映射為動態調整因子，第二層神經網絡基于所述動態調整因子對預設關鍵度閾值進行修正得到當前關鍵度閾值，將本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種Python監控任務資源使用方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述進程標識碼與預先構建的目標任務特征庫進行哈希匹配得到目標任務進程包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述進程調用棧信息采用多層卷積神經網絡提取調用特征得到進程依賴關系數據，基于所述進程依賴關系數據采用最小生成樹算法構建進程依賴關系圖譜，計算所述進程依賴關系圖譜中節點的節點度中心性得到進程關鍵度得分，將所述進程關鍵度得分大于預設關鍵度閾值的目標任務進程確定為核心監控進程包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述進程親和度圖運行最小生成樹算法，在所述最小生成樹算法中引入節點重要性約束并基于節點重要性約束動態調整邊權重的選擇策略，通過并查集結構維護進程節點的連通性，選擇具有最小邊權重組合的連通子圖作為進程依賴關系圖譜包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，計算所述資源使用數據的進程資源波動率，將所述進程資源波動率代入自適應反饋控制算法計算最優采樣周期包括：
6.根據權利要求1所
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述特征向量和負載類型輸入深度強化學習模型，所述深度強化學習模型基于歷史優化經驗數據生成針對負載類型的差異化進程優化策略包括：
8.一種Python監控任務資源使用系統，用于實現前述權利要求1-7中任一項所述的方法，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令被處理器執行時實現權利要求1至7中任意一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種python監控任務資源使用方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述進程標識碼與預先構建的目標任務特征庫進行哈希匹配得到目標任務進程包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述進程調用棧信息采用多層卷積神經網絡提取調用特征得到進程依賴關系數據，基于所述進程依賴關系數據采用最小生成樹算法構建進程依賴關系圖譜，計算所述進程依賴關系圖譜中節點的節點度中心性得到進程關鍵度得分，將所述進程關鍵度得分大于預設關鍵度閾值的目標任務進程確定為核心監控進程包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述進程親和度圖運行最小生成樹算法，在所述最小生成樹算法中引入節點重要性約束并基于節點重要性約束動態調整邊權重的選擇策略，通過并查集結構維護進程節點的連通性，選擇具有最小邊權重組合的連通子圖作為進程依賴關系圖譜包括：
5.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：高經郡，高海玲，高靜良，
申請(專利權)人：北京科杰科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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