[發明專利]一種基于機器數據的故障診斷方法與裝置

在審

• 申請號: 201810574390.1
• 申請日: 2018-06-06
• 公開（公告）號: CN108897633A
• 公開（公告）日: 2018-11-27
• 發明（設計）人: 于治樓;鞏玉旺;劉毅楓;王則陸
• 申請（專利權）人: 山東超越數控電子股份有限公司
• 主分類號: G06F11/00
• 分類號: G06F11/00;G06F11/30;G06N5/02;G06N5/04
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 楊帆

本發明公開了一種基于機器數據的故障診斷方法與裝置，其中該方法包括：采集機器數據；對機器數據進行預處理；對預處理過的數據建立索引并存儲索引文件；根據產生式規則庫和推理機生成故障模型；使用故障模型驅動搜索引擎，根據索引文件生成故障診斷。本發明提出的基于機器數據的故障診斷方法與裝置能夠針對不同機器數據或不同類型的機器數據進行故障診斷，為數據中心管理人員提供高效的自動化故障診斷工具。

技術領域

本發明涉及計算機領域，更具體地，特別是指一種基于機器數據的故障診斷方法與裝置。

背景技術

近年來，隨著虛擬化和云計算技術的迅速發展，全球數據中心的規模不斷增長。IT企業、互聯網企業和電信企業在數據中心的投資不斷加大。政府、軍隊和企業也在發展和建設數據中心，提供面向互聯網開放的公有云、面向企業內部用戶開放的私有云、以及兼顧上述兩種模式的混合云。數據中心服務器作為信息化業務的核心載體，通常承載著越來越多重要的關鍵業務，一旦數據中心發生故障將帶來不可估量的損失。每當數據中心產生故障時，通過一定技術來分析故障的發生原貌，有針對性地對數據中心進行優化，避免發生二次故障，對數據中心尤其重要。

現在對于數據中心的故障診斷技術主要依據實時監控指標數據，如結合當前IT設備的CPU利用率和溫度等指標進行故障診斷。這種方法的優點是可以及時發現物理環境變化和計算機性能變化，對超過閾值的情況進行故障告警。但相應的缺點是閾值難以確定、故障原因需進一步排查、系統和應用故障難以覆蓋。機器數據包含由IT設備、系統和應用程序產生的規模龐大的日志數據和其它非結構性數據,這些數據記錄了有關機器行為、機器故障和安全威脅等的明確記錄。但由于數據過于龐雜，處理這些數據對設備的資源和時間占用率過高，不利于故障診斷的執行。

針對現有技術中處理機器數據對設備的資源和時間占用率過高，不利于故障診斷的執行的問題，目前尚未有有效的解決方案。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提出一種基于機器數據的故障診斷方法與裝置，能夠針對不同機器數據或不同類型的機器數據進行故障診斷，為數據中心管理人員提供高效的自動化故障診斷工具。

基于上述目的，本發明實施例的一方面提供了一種基于機器數據的故障診斷方法，包括以下步驟：

采集機器數據；

對機器數據進行預處理；

對預處理過的數據建立索引并存儲索引文件；

根據產生式規則庫和推理機生成故障模型；

使用故障模型驅動搜索引擎，根據索引文件生成故障診斷。

在一些實施方式中，采集機器數據為使用采集客戶端來采集機器數據，其中機器數據包括以下至少之一：服務器數據、網絡設備數據、數據庫數據、和應用程序數據。

在一些實施方式中，對機器數據進行預處理包括：

建立正則匹配模板，并根據正則匹配模板對具有不同格式的機器數據進行正則匹配，提取字段信息；

對字段信息進行數據標準化；

對標準化的數據進行過濾，保留故障信息。

在一些實施方式中，對預處理過的數據建立索引為使用采集客戶端將預處理過的數據上傳并存儲，通過引擎倒排索引技術實現全文索引；存儲索引文件為存儲引擎倒排索引的倒排索引項的索引列表。

在一些實施方式中，根據產生式規則庫和推理機生成故障模型包括：

將搜索引擎上的規則聚集生成產生式規則庫；

使用推理機根據產生式規則庫中的規則進行解釋和執行，生成故障模型。