[發明專利]一種基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法

在審

• 申請號: 201711463907.1
• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN108337108A
• 公開（公告）日: 2018-07-27
• 發明（設計）人: 吳昊;舒暢;孔金珠;魏立峰;譚郁松;李志偉;李寶;張建鋒;張冬松
• 申請（專利權）人: 天津麒麟信息技術有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24
• 代理公司: 天津諾德知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 12213
• 代理人: 欒志超

1.一種基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法，步驟包括：

S1、讀取策略庫中的策略：根據數字化后的故障編碼和定義好的故障策略生成故障發生模型；

S2、對所述故障發生模型進行推導，得到根故障發生的根原因；

S3、收集故障的基礎數據并分析，生成當前系統存在的故障對應的故障編碼；

S4、將所述S3中的故障編碼與所述S2中推導出的所述根原因進行對比分析，并根據所述故障發生模型，計算所述故障的故障發生路徑，并進行分析得到分析結果；

S5、進行未知故障的探測：根據所述分析結果和當前監控到的故障進行對比，確定是否為未知故障；若為未知故障則將所述未知故障加入到所述故障發生模型中，并更新所述策略庫；若不是未知故障，則根據所述當前故障的信息和所述分析結果完成故障定位。

2.根據權利要求1所述基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法，其特征在于：所述故障編碼為采用數字化編碼規則對故障進行定義得到的所述故障對應的唯一的編碼；所述故障發生模型為所述故障之間關系的樹形結構的定義。

3.根據權利要求2所述基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法，其特征在于：所述故障編碼為8位長度的16進制數字。

4.根據權利要求1所述基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法，其特征在于：所述故障分析模型中的父節點和其子節點的關系采用與門和/或或門來表示。

5.根據權利要求1-4任一所述基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法，其特征在于：所述故障分析模型中遇到相似的樹形結構時采用范化機制，只定義一次規則生成多個類似的樹形結構。

6.根據權利要求1所述基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法，其特征在于：所述S2中所述根故障的推導采用自頂而下的圖形演繹的方式；優選的，所述圖形演繹的方式的步驟包括：S21、找到所有的頂故障作為演繹的開始；S22、根據邏輯門的特性，若父節點和其子節點之間為與門關系則增加根原因集合的長度，若所述父節點和所述子節點之間為或門關系則增加所述根原因集合的數量；S23、將演繹所得的所述根原因集合進行合并去重，得到導致所述頂故障的組合原因。

7.根據權利要求1所述基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法，其特征在于：所述S4中計算所述故障發生路徑的具體方式是：將當前系統采集到的故障點與推導出的故障發生根原因的集合進行對比，過濾掉不會導致所述系統出問題的所述故障點，然后對所述故障發生模型的樹形結構由下而上進行推導，得到所述故障發生路徑。

8.根據權利要求1-4、6-7任一所述基于關聯分析的云平臺故障自動化定位方法，其特征在于：步驟還包括S6、對所述故障編碼進行解析，轉化成文字語言在顯示端進行顯示；所述S6在所述定位方法中的執行順序不是一定的，根據具體需要進行調整。

9.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-4、6-7任一所述方法的步驟。

10.一種基于關聯分析的云平臺故障自動化定位裝置，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1-4、6-7所述方法的步驟。