[发明专利]一种基于多层有向图的故障根因诊断的方法及装置

权利要求书

1.一种基于多层有向图的故障根因诊断的方法，其特征在于，包括：

获取在预设业务的各业务节点处生成的原始业务数据和CMDB数据库中存储的各业务节点的属性信息，根据各业务节点的属性信息得到各业务节点之间的原始调用关系；

根据所述原始业务数据分析各业务节点的实际调用关系，根据实际调用关系对所述原始调用关系进行调整，得到由所述原始业务数据和所述属性信息确定的各业务节点的调用关系；

根据由所述原始业务数据和所述属性信息确定的各业务节点的调用关系和预先划分的各业务节点所属层建立各业务节点的多层有向图模型；

获取所述原始业务数据中的异常业务数据，根据所述多层有向图模型确定导致所述预设业务生成所述异常业务数据的至少一个根因节点，从根因节点中确定导致所述预设业务异常的目标根因节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据由所述原始业务数据和所述属性信息确定的各业务节点的调用关系和预先划分的各业务节点所属层建立各业务节点的多层有向图模型，包括：

根据由所述原始业务数据和所述属性信息确定的各业务节点的调用关系，对所述CMDB数据库中存储的业务节点进行修正；

获取预先划分的修正后的CMDB数据库中第i层的业务节点，对CMDB数据库中第i层的业务节点v_n，根据由所述原始业务数据和所述属性信息确定的各业务节点的调用关系获取由该业务节点v_n到达且能到达该业务节点v_n的目标业务节点；

将CMDB数据库中第i层的每一业务节点对应的目标业务节点添加到第i层节点集合中，则所述第i层节点集合中的点为所述多层有向图模型中第i层的节点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述原始业务数据中的异常业务数据，根据所述多层有向图模型确定导致所述预设业务生成所述异常业务数据的至少一个根因节点，从根因节点中确定导致所述预设业务异常的目标根因节点，包括：

根据预先设定的阈值区间判断每一业务节点处生成的原始业务数据是否异常，获取原始业务数据中所有异常的异常业务数据；

将每一异常业务数据映射到所述多层有向图模型中生成该异常业务数据的业务节点上，根据所述多层有向图模型中各业务节点的调用关系和各业务节点在所述多层有向图模型中所属层查找导致所述预设业务异常的至少一个根因节点；

构建时间序列数据m，k，T，E_m×k，以x_i(t)为自变量，以E_m×k-x_i(t)为应变量，构造函数f[x_i(t)]＝E_m×k-x_i(t)，对每一根因节点所有时间序列上的值x_i(t)～x_i(t-k)进行扰动，得到每一根因节点的波动值y[δ,f[x_i(t)]]，将波动值小于预设波动值的根因节点作为所述目标根因节点；

其中，m是所述多层有向图模型中业务节点个数，k是每个业务节点存在的时滞个数，T为时间序列的长度，E_m×k为所述多层有向图模型中所有业务节点在所有时滞上的集合，δ为与所述多层有向图模型有关的参数，根因节点的总个数为j，x_i(t)为第i个业务节点在时间序列长度为t时对应的业务数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在预设业务的各业务节点处生成的原始业务数据之前，还包括：

对每一业务进行KEI指标评估，判断该业务是否处于健康状态，若该业务未处于健康状态，则将该业务作为所述预设业务，获取在所述预设业务的各业务节点处生成的原始业务数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从根因节点中确定导致所述预设业务异常的目标根因节点之后，还包括：

判断是否存储有对所述目标根因节点进行修复的故障处理预案，若是，根据故障处理预案修复所述目标根因节点，并发送已经对目标根因节点进行修复的第一提示信息，否则，发送所述目标根因节点的节点信息和未对目标根因节点进行修复的第二提示信息。