[發明專利]應用故障定界方法及裝置

在審

• 申請號: 202110052926.5
• 申請日: 2021-01-15
• 公開（公告）號: CN112764957A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 程鵬;任政;白佳樂;鄭杰
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06K9/62;G06Q40/04
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 任默聞;孫乳筍

1.一種應用故障定界方法，其特征在于，所述方法包括：

分別對當前應用的應用服務節點特征指標數據和應用子節點特征指標數據進行相關性分析，確定所述當前應用的故障定界特征指標；

根據預設異常檢測算法對各所述故障定界特征指標的歷史數據進行波動性檢測，確定目標故障定界特征指標；

根據預設聚類算法對各所述目標故障定界特征指標進行聚類處理，確定所述當前應用的故障節點。

2.根據權利要求1所述的應用故障定界方法，其特征在于，所述分別對當前應用的應用服務節點特征指標數據和應用子節點特征指標數據進行相關性分析，確定所述當前應用的故障定界特征指標，包括：

根據預設關聯規則挖掘模型分別對當前應用的各應用服務節點特征指標數據和各應用子節點特征指標數據進行相關性分析，將與得到的頻繁項集對應的目標應用服務節點特征指標和目標應用子節點特征指標確定為所述當前應用的故障定界特征指標。

3.根據權利要求1所述的應用故障定界方法，其特征在于，所述根據預設異常檢測算法對各所述故障定界特征指標的歷史數據進行波動性檢測，確定目標故障定界特征指標，包括：

根據預設異常數據標定值確定各所述故障定界特征指標的歷史數據異常比例；

根據所述歷史數據異常比例和預設異常檢測算法確定各所述故障定界特征指標的歷史數據在設定時間窗口內對應的異常數據，若所述異常數據超過預設異常數據閾值，則將對應的故障定界特征指標設定為目標故障定界特征指標。

4.根據權利要求1所述的應用故障定界方法，其特征在于，所述根據預設聚類算法對各所述目標故障定界特征指標進行聚類處理，確定所述當前應用的故障節點，包括：

確定與各所述目標故障定界特征指標具有關聯關系的鏈路節點；

根據預設聚類算法對所述鏈路節點進行聚類處理，根據所述聚類處理的結果將對應的鏈路節點設定為所述當前應用的故障節點。

5.一種應用故障定界裝置，其特征在于，包括：

特征指標相關性分析模塊，用于分別對當前應用的應用服務節點特征指標數據和應用子節點特征指標數據進行相關性分析，確定所述當前應用的故障定界特征指標；

特征指標波動性檢測模塊，用于根據預設異常檢測算法對各所述故障定界特征指標的歷史數據進行波動性檢測，確定目標故障定界特征指標；

特征指標聚類處理模塊，用于根據預設聚類算法對各所述目標故障定界特征指標進行聚類處理，確定所述當前應用的故障節點。

6.根據權利要求5所述的應用故障定界裝置，其特征在于，所述特征指標相關性分析模塊包括：

關聯規則挖掘分析單元，用于根據預設關聯規則挖掘模型分別對當前應用的各應用服務節點特征指標數據和各應用子節點特征指標數據進行相關性分析，將與得到的頻繁項集對應的目標應用服務節點特征指標和目標應用子節點特征指標確定為所述當前應用的故障定界特征指標。

7.根據權利要求5所述的應用故障定界裝置，其特征在于，所述特征指標波動性檢測模塊包括：

歷史數據異常比例確定單元，用于根據預設異常數據標定值確定各所述故障定界特征指標的歷史數據異常比例；

異常波動檢測單元，用于根據所述歷史數據異常比例和預設異常檢測算法確定各所述故障定界特征指標的歷史數據在設定時間窗口內對應的異常數據，若所述異常數據超過預設異常數據閾值，則將對應的故障定界特征指標設定為目標故障定界特征指標。

8.根據權利要求5所述的應用故障定界裝置，其特征在于，所述特征指標聚類處理模塊包括：

關聯關系確定單元，用于確定與各所述目標故障定界特征指標具有關聯關系的鏈路節點；

故障節點確定單元，用于根據預設聚類算法對所述鏈路節點進行聚類處理，根據所述聚類處理的結果將對應的鏈路節點設定為所述當前應用的故障節點。