[發明專利]多源數據的故障處理方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110565329.2
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113190372B
• 公開（公告）日: 2023-02-07
• 發明（設計）人: 譚瑞
• 申請（專利權）人: 深圳賽安特技術服務有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 劉麗華

1.一種多源數據的故障處理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收多個子系統上報的系統日志，解析所述系統日志獲取故障日志，其中，所述故障日志中包含有故障子系統標識碼；

識別所述故障日志，確定所述故障日志的第一故障類型；

按照所述第一故障類型的異常信息提取方式，提取所述故障日志中的異常信息，包括：當確定所述故障日志的第一故障類型為業務系統執行故障時，獲取所述故障日志中的坐標信息和故障子系統標識碼；按照所述故障日志的坐標信息，調用彈窗截圖服務對顯示故障日志的故障子系統的訪問頁面進行截圖，得到故障圖片；將所述故障圖片發送至所述故障子系統標識碼對應的故障接口，所述故障接口對所述故障圖片進行文字識別，并進行異常信息提取；

將所述異常信息輸入至預先訓練好的故障分類模型中進行分類，得到所述異常信息對應的第二故障類型，所述故障分類模型的訓練過程包括：獲取多個故障類型及每個故障類型對應的異常信息作為樣本數據集，對所述多個故障類型進行統一編號；從所述樣本數據集中按照預設的劃分規則劃分出訓練集和驗證集；將所述訓練集輸入預設神經網絡中進行訓練，得到故障分類模型；將所述驗證集輸入至所述故障分類模型中進行測試，并計算測試通過率；若所述測試通過率大于或者等于預設通過率閾值，確定所述故障分類模型訓練結束；若所述測試通過率小于所述預設通過率閾值，增加訓練集的數量，重新進行故障分類模型的訓練；

根據所述第二故障類型確定所述異常信息的目標故障解決方案；

根據所述目標故障解決方案對所述異常信息進行故障處理。

2.如權利要求1所述的多源數據的故障處理方法，其特征在于，所述確定所述故障日志的第一故障類型包括：

識別所述故障日志中是否存在彈窗日志；

當所述故障日志中存在彈窗日志時，確定所述故障日志的第一故障類型為頁面訪問故障；

當所述故障日志中不存在彈窗日志時，確定所述故障日志的第一故障類型為業務系統執行故障。

3.如權利要求2所述的多源數據的故障處理方法，其特征在于，所述識別所述故障日志中是否存在彈窗日志包括：

采用預設的正則模板匹配所述故障日志；

當在所述故障日志中匹配到彈窗標簽時，確定所述故障日志中存在彈窗日志；

當在所述故障日志中未匹配到彈窗標簽時，確定所述故障日志中不存在彈窗日志。

4.如權利要求2所述的多源數據的故障處理方法，其特征在于，所述按照所述第一故障類型的異常信息提取方式提取所述故障日志中的異常信息包括：

當確定所述故障日志的第一故障類型為頁面訪問故障時，使用正則表達式提取所述故障日志中的頁面訪問的異常信息。

5.如權利要求1所述的多源數據的故障處理方法，其特征在于，所述根據所述第二故障類型確定所述異常信息的目標故障解決方案包括：

獲取所述第二故障類型的編碼；

識別預設數據庫中的故障解決方案編碼中是否存在與所述第二故障類型的編碼相匹配的目標編碼；

當確定所述預設數據庫中的故障解決方案編碼中存在與所述第二故障類型的編碼相匹配的目標編碼時，獲取所述目標編碼對應的預設的目標語料庫；

對預設的目標語料庫中的所有文本進行第一預處理，將預處理后的文本輸入至預先訓練好的詞嵌入模型中，得到多個第一句向量；

對所述異常信息進行分詞處理，得到多個分詞，將所述多個分詞轉換為多個詞向量，合并所述多個詞向量，得到第二句向量；

計算所述第二句向量與每個第一句向量之間的相似度，并從所述相似度中選取出相似度最大的第一句向量作為目標句向量；

從預設的標準答案數據庫中確定出所述目標句向量對應的標準答案，并將所述標準答案確定為所述異常信息的目標故障解決方案。

6.如權利要求3至5中任意一項所述的多源數據的故障處理方法，其特征在于，所述方法還包括：

每隔預設時間段統計每個子系統的故障發生數；

按照預設的展示規則展示所有子系統的故障發生數。