[发明专利]日志文件监测预警方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种日志文件监测预警方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取软件产品运行产生的日志文件，读取所述日志文件的有效特征信息，将所述有效特征信息向量化，基于向量化后的有效特征信息判断所述有效特征信息的问题特征属性，确认故障类型及计算发生故障的概率值，为用户提供与所述故障类型及概率值对应的故障处理方式。利用本发明实现了软件产品风险的提前预警，可以降低软件产品的运行风险，减少用户不必要的损失，提高用户体验。

技术领域

本发明涉及一种监测预警方法，更具体地涉及一种日志文件监测预警方法及实现该方法的装置、设备及存储介质。

背景技术

目前市场上绝大多数软件产品，如各种应用程序，在运行时都无法避免出现卡顿、运行异常、程序崩溃等故障，软件产品对这些故障缺乏预警能力，导致用户针对这些问题无法及时解决。目前的解决方案是通过分析报错后的日志文件，采取相关措施进行补救。由于软件对这些问题缺乏预判能力，所以难以避免其再次发生，同时对于用户而言这是一种体验极差的、被动的处理方式，并且也无法挽回用户因此而产生的损失。因此如何在软件产品即将出现某些故障时及时全面地对用户预警并给出应对策略成为目前需要解决的技术问题。

发明内容

针对上述的技术问题，本发明提供了一种日志文件监测预警方法、装置、设备及存储介质，至少解决了上述提出的技术问题。

一种日志文件监测预警方法，包括下述步骤：获取软件产品运行产生的日志文件，读取所述日志文件的有效特征信息，将所述有效特征信息向量化，基于向量化后的有效特征信息判断所述有效特征信息的问题特征属性，确认故障类型及计算发生故障的概率值，为用户提供与所述故障类型及概率值对一种日志文件监测预警装置，包括下述模块：文本特征提取模块，用于获取软件产品运行产生的日志文件，读取所述日志文件的有效特征信息，将所述有效特征信息向量化，神经网络模型模块，基于向量化后的有效特征信息判断所述有效特征信息的问题特征属性，确认故障类型及计算发生故障的概率值，方案处理设置模块，用于为用户提供与所述故障类型及概率值对应的故障处理方式。

一种电子设备，包括处理器，用于存储处理器可执行指令的存储器，其中所述处理器被配置为执行上述方法。

一种性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器可以执行上述方法。

本发明中建立的神经网络模型通过训练学习建立了多种故障发生时的日志文件的文本有效特征信息的集合，利用该模型可以实现对软件产品中日志文件的实时监控，通过将提取的日志文本的有效特征信息与神经网络模型中的集合进行匹配，可以获得发生故障的类型、概率及相应的处理方式，实现了软件产品风险的提前预警，可以降低软件产品的运行风险，减少用户不必要的损失，提供用户体验。

附图说明

图1是一个实施例中日志文件监测预警方法的流程示意图。

图2是一个实施例中一种提取日志文件有效特征信息的流程示意图。

图3是一个实施例中一种神经网络模型训练学习的流程示意图。

图4是一个实施例中一种预警信息处理方法的流程示意图。

图5是一个实施例中一种日志文件监测预警装置的流程框图。

图6是一个实施例中一种方案处理模块处理方式的流程框图。

图7是一个实施例中电子设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案更加清楚明了，以下结合附图及实施例，对本发明作进一步的详细说明，应当理解的是，此处描述的具体实施例仅仅用以更好理解本发明，而不对本发明作限定。应用本发明的电子设备包括手机、平板电脑、可穿戴设备等，本发明对此不作限制。