[發明專利]一種故障預測方法及裝置、電子設備、存儲介質

在審

• 申請號: 202211022626.3
• 申請日: 2022-08-24
• 公開（公告）號: CN115328753A
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 熊奕洋;喬亞娟;董石磊;譚華
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 孫寶海

本申請公開了一種故障預測方法及裝置、電子設備、存儲介質，該方法包括：獲取設備運行過程中產生的日志文件；其中，日志文件包括日志數據的時間戳信息和類別信息；根據日志數據的時間戳信息和類別信息，對日志數據進行特征分析，得到用于表征日志數據的重要性參數，其體現數據與設備故障的相關性；根據重要性參數對日志數據進行語義編碼處理得到目標語義編碼結果；根據目標語義編碼結果確定設備發生故障的預測信息。本申請通過日志數據的時間戳信息和類別信息，提升了對日志數據的處理速度，并通過增加的重要性參數提升了故障預測的準確性，以此快速且準確的定位設備的故障。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種故障預測方法及裝置、電子設備、存儲介質。

背景技術

云計算、區塊鏈和第六代移動通信等新技術的發展帶動了海量的服務器新需求，服務器也朝著集約化一體化管理演進。同時，虛擬化的服務器資源帶來了更高效的資源利用率，但過于復雜的內部結構讓開發人員很難迅速調試和測試，也為故障檢測帶來了很大困難。因此，如何通過快速且準確的定位故障，判斷故障發生的時間和類型是未來十分意義的研究方向。

發明內容

為解決上述技術問題，本申請的實施例提供了一種故障預測方法及裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質、計算機程序產品。

根據本申請實施例的一個方面，提供了一種故障預測方法，包括：獲取設備運行過程中產生的日志文件；其中，所述日志文件包括日志數據的時間戳信息和類別信息；根據所述日志數據的時間戳信息和類別信息，對所述日志數據進行特征分析，得到用于表征所述日志數據的重要性參數；根據所述重要性參數對所述日志數據進行語義編碼處理得到目標語義編碼結果；根據所述目標語義編碼結果確定所述設備發生故障的預測信息。

根據本申請實施例的一個方面，一種故障預測裝置，包括：獲取模塊，用于獲取設備運行過程中產生的日志文件；其中，所述日志文件包括日志數據的時間戳信息和類別信息；分析模塊，用于根據所述日志數據的時間戳信息和類別信息，對所述日志數據進行特征分析，得到用于表征所述日志數據的重要性參數；處理模塊，用于根據所述重要性參數對所述日志數據進行語義編碼處理得到目標語義編碼結果；確定模塊，用于根據所述目標語義編碼結果確定所述設備發生故障的預測信息。

在另一示例性實施例中，所述日志數據的數量為多條；所述根據所述日志數據的時間戳信息和類別信息，對所述日志數據進行特征分析，得到用于表征所述日志數據的重要性參數，包括：根據各條日志數據的時間戳信息和類別信息，生成向量矩陣；根據所述向量矩陣進行特征分析，得到用于表征所述日志數據的重要性參數。

在另一示例性實施例中，所述日志文件還包括日志數據的屬性信息；所述根據各條日志數據的時間戳信息和類別信息，生成向量矩陣，包括：對各條日志數據的時間戳信息、類別信息，以及屬性信息進行向量化處理，得到所述各條日志數據對應的詞向量；根據所述各條日志數據對應的詞向量生成所述向量矩陣。

在另一示例性實施例中，所述根據所述向量矩陣進行特征分析，得到用于表征所述日志數據的重要性參數，包括：對所述向量矩陣中含有的特征元素進行數據分析預處理，得到數據分析預處理后的向量矩陣；其中，所述數據分析預處理包括異常特征元素的剔除處理、重復特征元素的剔除處理，以及不完整特征元素的填充處理中的至少一種；對所述數據分析預處理后的向量矩陣中含有的特征元素進行特征分析，得到所述向量矩陣中每個特征元素對應的重要性參數

在另一示例性實施例中，所述日志文件還包括日志數據的屬性信息；所述根據所述重要性參數對所述日志數據進行語義編碼處理得到目標語義編碼結果，包括：獲取向量矩陣；其中，所述向量矩陣是根據所述日志數據的時間戳信息、類別信息，以及屬性信息得到的；對所述向量矩陣進行語義編碼處理得到語義編碼結果；根據所述重要性參數對所述語義編碼結果進行調整，得到所述目標語義編碼結果。