[發明專利]一種確定故障根因的方法、系統和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201711321492.4
• 申請日: 2017-12-12
• 公開（公告）號: CN108009040B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 劉兵
• 申請（專利權）人: 杭州時趣信息技術有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本發明實施例公開了一種確定故障根因的方法、系統和計算機可讀存儲介質，從多時序關聯、數據流關聯和事件關聯三個維度對故障源信息進行分析，獲取第一故障指標的異常指標集合；利用皮爾森?灰色關聯組合法，計算第一故障指標分別與其對應的異常指標集合中的各個異常指標之間的關聯度；將滿足預設閾值的關聯度對應的異常指標作為關聯結果集合；查詢預先建立的故障診斷集合，獲取第一故障指標對應的歷史診斷結果集合；計算關聯結果集合與歷史診斷結果集合的交集，所述交集中包含的指標即為第一故障指標的故障根因。依據該技術方案實現了在電商系統中自動化、智能化地挖掘和定位故障產生的根因，有效提高開發和運維人員解決問題的速度。

技術領域

本發明涉及故障分析技術領域，特別是涉及一種確定故障根因的方法、系統和計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著業務和監控規模的膨脹，電商系統監控指標日益增長。與此同時，當監控指標出現故障時，開發和運維工程師們很難從海量監控指標中迅速找到故障根因。“報警風暴”極大地干擾了工程師定位問題的思路；故障恢復速度基本依賴于工程師的經驗和操作速度。當前，業界主要通過監控系統對電商系統進行實時監控采集、異常檢測和故障報警。

面對復雜的業務監控和問題診斷，開發和運維人員排查具體問題主要是依靠個人經驗，依據業務調用鏈路，逐層排查，繼而進行因果關系推導，最終定位故障。該方法通過人工排查，效率低下，分析和定位故障原因耗時較長，對于隱藏較深的故障根因更是難以挖掘。

一個完整的監控閉環應包括：監控采集、異常檢測、故障報警、問題定位和自動解決，業界監控系統精力主要集中在異常檢測和故障報警，對電商系統中的故障分析和定位，尚缺乏一套完整的方法和系統。

可見，如何實現對電商系統中故障的分析和定位，是本領域技術人員亟待解決的問題。

發明內容

本發明實施例的目的是提供一種確定故障根因的方法、系統和計算機可讀存儲介質，可以實現對電商系統中故障的分析和定位。

為解決上述技術問題，本發明實施例提供一種確定故障根因的方法，包括：

從多時序關聯、數據流關聯和事件關聯三個維度對故障源信息進行分析，獲取第一故障指標的第一異常指標集合；

利用皮爾森-灰色關聯組合法，計算所述第一故障指標分別與所述第一異常指標集合中的各個異常指標之間的關聯度；

將滿足預設閾值的關聯度對應的異常指標作為關聯結果集合；

查詢預先建立的故障診斷集合，獲取所述第一故障指標對應的歷史診斷結果集合；

計算所述關聯結果集合與所述歷史診斷結果集合的交集，并將所述交集中包含的指標作為所述第一故障指標的故障根因。

可選的，所述故障診斷集合的建立過程包括：

獲取包括有多個故障指標的故障源信息；

從多時序關聯、數據流關聯和事件關聯三個維度對所述故障源信息進行分析，確定各個所述故障指標對應的異常指標集合；

利用皮爾森-灰色關聯組合法，計算第二故障指標和第二異常指標集合中的各個異常指標之間的關聯度，并依據所述關聯度，獲取第二故障指標的關聯結果集合；其中，所述第二故障指標為各個所述故障指標中的任意一項故障指標；所述第二異常指標集合為所述第二故障指標對應的異常指標集合；

依據所述關聯結果集合以及接收到的反饋信息，生成關聯結果表；

利用頻繁項集挖掘算法對所述關聯結果表以及接收到的標注信息進行處理，建立故障診斷集合。

可選的，所述利用皮爾森-灰色關聯組合法，計算第二故障指標和第二異常指標集合中的各個異常指標之間的關聯度，并依據所述關聯度，獲取第二故障指標的關聯結果集合包括：