[發明專利]一種基于機器學習方式形成故障規則庫的方法

在審

• 申請號: 201710828211.8
• 申請日: 2017-09-14
• 公開（公告）號: CN107644256A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發明（設計）人: 郭美思
• 申請（專利權）人: 鄭州云海信息技術有限公司
• 主分類號: G06N5/02
• 分類號: G06N5/02;G06F11/07
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司37100
• 代理人: 姜明

技術領域

本發明涉及計算機應用技術領域，特別涉及一種基于機器學習方式形成故障規則庫的方法。

背景技術

隨著時代的發展，人們生活水平的提高，人們的生活方式及工作方式都發生了變化，計算機已經成為人們日常生活中不可替代的設備。

當計算機出現故障時，技術人員只能通過查看日志信息進行排查，非常耗時。而且由于計算機操作系統組件相對比較復雜，產生的故障的原因有很多，日志信息數量巨大。當計算機出現故障時，需要技術人員手動查看日志信息進行分析，找到相應的故障信息，解決出現的故障問題，因此技術人員想要迅速確定故障原因是非常困難的。

現有技術沒有使用通用的故障規則庫，計算機發生故障時只能費時費力的人工排查。針對這種情況，本發明設計了一種基于機器學習方式形成故障規則庫的方法。

發明內容

本發明為了彌補現有技術的缺陷，提供了一種簡單高效的基于機器學習方式形成故障規則庫的方法。

本發明是通過如下技術方案實現的：

一種基于機器學習方式形成故障規則庫的方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）故障訓練集選取，獲取故障信息及解決方案，提煉出故障規則庫字段；

（2）機器學習算法訓練，采用隨機森林算法，自動識別故障并挖掘故障現象與故障規則的關系；

（3）專家評判錄入故障規則，對自動識別出的故障進行專家評審，將有效的故障現象及處理方案生成故障規則，存放到故障規則庫中。

所述步驟（1）中，故障訓練集選取是通過客戶現場，研發部門，測試部門和運維人員獲取的故障信息及解決方案，提煉出故障規則庫字段；同時，訓練集中的數據準確定位到具體設備，深入分析故障原因。

所述故障規則庫字段包括故障名稱，機器型號，操作系統，故障部位，故障模型，故障類型，日志級別，日志詳細信息，關鍵字，日志路徑，問題描述和解決辦法。

訓練集中的數據準確定位到CPU和內存故障時，讀取CPU事件及內存事件，解析mcelog，定位故障CPU及內存位置；定位PCIE故障，讀取PCIE事件，根據機器絲印對照表，匹配出對應的插槽信息；定位CallTrace故障報錯程序段，分析CallTrace事件日志，挖掘函數調用棧，深入分析故障原因。

所述步驟（2）中，機器學習算法訓練，采用隨機森林算法，生成由決策樹組成的森林，對故障信息進行歸并處理，通過多棵決策樹對故障現象進行投票，判斷故障，并采取相應的解決辦法。

本發明的有益效果：該基于機器學習方式形成故障規則庫的方法，根據日常故障的規律及處理辦法形成一個故障規則庫，當故障再次發生時，查看故障規則庫中的信息即可找到相應的解決辦法，大大提高了故障排查的效率。

附圖說明

附圖1為本發明基于機器學習方式形成故障規則庫的方法示意圖。

具體實施方式

為了使本發明所要解決的技術問題、技術方案及有益效果更加清楚明白，以下結合附圖和實施例，對本發明進行詳細的說明。應當說明的是，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

該基于機器學習方式形成故障規則庫的方法，包括：故障訓練集選取，機器學習算法訓練和專家評判錄入故障規則三部分。

所述故障訓練集選取是指通過客戶現場、研發部門、測試部門、運維人員獲取的故障信息及解決方案，提煉出故障規則庫字段，保證故障診斷的完備性和精確性；訓練集中的數據準確定位到具體設備，例如定位CPU和內存故障時，讀取CPU事件及內存事件，解析mcelog，定位故障CPU及內存位置；定位PCIE故障，讀取PCIE事件，根據機器絲印對照表，匹配出對應的插槽信息；定位CallTrace故障報錯程序段，分析CallTrace事件日志，挖掘函數調用棧，深入分析故障原因。

故障規則庫字段包括故障名稱、機器型號、操作系統、故障部位、故障模型、故障類型、日志級別、日志詳細信息、關鍵字、日志路徑、問題描述、解決辦法。

所述機器學習算法訓練是指采用隨機森林算法，實現故障的自動識別，挖掘故障現象與故障規則的關系。基于隨機森林算法規則，生成由決策樹組成的森林，對故障信息進行歸并處理，通過多棵決策樹對故障現象進行投票，判斷故障，采取相應的措施。采用機器學習算法訓練的方法自動識別故障，將人工完成的事情交給系統自動完成，能夠節省運維成本，提高工作效率。

所述專家評判錄入故障規則是指對自動識別出的故障進行專家評審，將有效的故障現象及處理方案生成故障規則，存放到故障規則庫中。當故障再次發生的時候，查看故障規則庫中的信息即可找到相應的解決方案，大大提高了故障排查的效率。