[發明專利]一種故障根因定位方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201911304484.8
• 申請日: 2019-12-17
• 公開（公告）號: CN111064614B
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發明（設計）人: 馬文曄;何峰;薛天竹
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;G06F11/07
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王兆林

本申請實施例公開了一種故障根因定位方法、裝置、設備及存儲介質，其中，該方法包括：針對多維度的服務運維系統中的每個葉節點，根據該葉節點的歷史關鍵性能指標KPI和當前實際KPI確定該葉節點是否為異常葉節點；當確定服務運維系統中當前存在多個異常葉節點時，按照預設的合并規則對這多個異常葉節點中包括的維度進行合并處理；確定經合并處理后異常葉節點中保留的維度下的屬性值為故障根因。該方法能夠快速準確地定位故障根因，并且能夠減少定位過程中所需耗費的計算量。

技術領域

本申請涉及互聯網服務運維技術領域，具體涉及一種故障根因定位方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在互聯網服務運維領域中，比如游戲的運維服務中，多維度指標的故障根因定位一直是一個具有挑戰的智能化運維(Artificial Intelligence for IT Operations，AIOps)問題。當互聯網服務運維系統中某個總關鍵性能指標(Key PerformanceIndicator，KPI)出現異常時，運維人員通常希望可以快速準確地定位故障根因，以便及時針對故障根因開展修復止損的工作；并且，運維人員通常希望定位出的故障根因結果盡可能地簡潔，即以盡可能少的維度及其屬性值的組合表現最為全面的故障根因，從而便于運維人員盡快核實并修復故障根因。

相關技術中，目前主要基于自上而下的搜索剪枝異常檢測方法定位故障根因，即在檢測到根節點的KPI出現異常的情況下，從根節點開始，通過搜索剪枝尋找故障根因，此類搜索剪枝的方法通常預先定義一些相應的指標，在定位故障根因的過程中，確定符合指標的節點為異常節點，不符合指標的節點為正常節點，以此類推，直至查找到互聯網服務運維系統中所有的故障根因為止。而該種自上而下的故障根因定位方法在具體實現的過程中，一旦在某個環節出現誤判情況，將導致定位故障根因的計算量大幅增加，定位性能較差。

發明內容

本申請實施例提供了一種故障根因定位方法、裝置、設備及存儲介質，能夠快速準確地定位故障根因，并且能夠減少定位過程中所需耗費的計算量。

有鑒于此，本申請第一方面提供了一種故障根因定位方法，所述方法包括：

針對多維度的服務運維系統中的每個葉節點，根據該葉節點的歷史關鍵性能指標KPI和當前實際KPI確定該葉節點是否為異常葉節點；

當確定所述服務運維系統中當前存在多個異常葉節點時，按照預設的合并規則對所述多個異常葉節點中包括的維度進行合并處理；

確定經合并處理后所述異常葉節點中保留的維度下的屬性值為故障根因。

本申請第二方面提供了一種故障根因定位裝置，所述裝置包括：

異常檢測模塊，用于針對多維度的服務運維系統中的每個葉節點，根據該葉節點的歷史KPI和當前實際KPI確定該葉節點是否為異常葉節點；

維度合并模塊，用于當確定所述服務運維系統中當前存在多個異常葉節點時，按照預設的合并規則對所述多個異常葉節點中包括的維度進行合并處理；

故障根因定位模塊，用于確定經合并處理后保留的維度下的屬性值為故障根因。

本申請第三方面提供了一種電子設備，所述電子設備包括處理器以及存儲器：

所述存儲器用于存儲計算機程序；

所述處理器用于根據所述計算機程序，執行如上述第一方面所述的故障根因定位方法的步驟。

本申請第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質用于存儲計算機程序，所述計算機程序用于執行上述第一方面所述的故障根因定位方法的步驟。

本申請第五方面提供了一種包括指令的計算機程序產品，當其在計算機上運行時，使得所述計算機執行上述第一方面所述的故障根因定位方法的步驟。