[发明专利]一种自动化异常实体定位分析方法在审

专利信息
申请号: 201911019400.6 申请日: 2019-10-24
公开(公告)号: CN110837953A 公开(公告)日: 2020-02-25
发明(设计)人: 刘大鹏;聂晓辉;朱晶;王耀 申请(专利权)人: 北京必示科技有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q10/00;G06K9/62
代理公司: 山东重诺律师事务所 37228 代理人: 李常芳
地址: 100000 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 自动化 异常 实体 定位 分析 方法
【说明书】:

发明公开了一种自动化异常实体定位分析方法,该异常实体定位方法在业务指标发生异常时,触发定位系统进行分析,该异常实体定位分析方法包括指标异常程度评判、相似异常实体聚类和定位结果排序,本发明科学合理,使用安全方便,利用本方法实现对异常实体和模块的自动化人工故障定位,实体指物理机器、虚拟机器、中间件、路由器、交换机等软硬件设备,可以有效的辅助运维人员找到问题所在,大大的减少故障的恢复时间,保证系统的稳定性能,利用相似性异常实体聚类算法将拥有相似异常指标的实体整合在一起,将聚类算法聚类的异常实体进行排序,减少了运维人员逐一排查的繁琐程序,可以有效的减少运维人员的排查负担。

技术领域

本发明涉及数据异常处理技术领域,具体是一种自动化异常实体定位分析方法。

背景技术

数据中心内部IT基础设置环境复杂,每种业务都由一系列模块或中间件(如Web服务器、数据库等)组成,这些模块部署在不同机房的不同服务器上,每台服务器又有大量不同的监控指标,当业务出现问题时,系统的某个基础组件的异常犹如蝴蝶的翅膀,可能会导致多个核心交易系统的告警风暴,而一旦产生业务告警,管理人员必将全力分析业务告警,人工定位目前异常所在的实体和模块,基本流程如下:

1、针对每个监控指标做智能异常检测,得到当前异常指标集合;

2、人工根据经验对异常指标排序,判断指标的轻重缓急;

3、根据指标的排序结果,逐一排查异常,找到问题根因,执行故障恢复方案。

但由于监控指标众多,人工排查困难,大量的时间被浪费在以上针对业务系统的分析,大大增加了故障恢复的时间,然而,将人工故障定位的过程变成自动化的定位过程面临以下挑战:

1、异常检测是故障定位的输入,目前虽然有很多异常检测的算法,但大部分只能给出指标是否发生异常,不能给出异常程度;

2、实际IT程序模块会部署在多实体上,每种实体上会有同样的监控指标,故障发生时,会有众多指标同时出现异常,他们之间部分存在相似性,如何进一步的聚类,方便运维人员查看是额待解决的问题;

3、通过聚类算法后,异常实体和异常指标会被聚成多类,每类反映出不同类型的故障,最终运维人员会逐一排查,相比最原始的异常指数数量,这个结果会变得很少,但仍然需要一个合理的方法按照异常的严重程度排序。

所以,人们急需一种自动化异常实体定位分析方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动化异常实体定位分析方法,以解决现有技术中提出的问题。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种自动化异常实体定位分析方法,该异常实体定位方法在业务指标发生异常时,触发定位系统进行分析;

该异常实体定位分析方法包括以下步骤:

S1、指标异常程度评判;

S2、相似异常实体聚类;

S3、定位结果排序。

根据上述技术方案,所述步骤S1中,指标异常程度评判是指业务指标发生故障时,同时评判海量相关指标异常程度;

收集当前一段时间所有实体和模块的指标数据,并执行异常检测算法去检测所有指标的异常程度。

根据上述技术方案,所述步骤S2中,相似异常实体聚类是指将具有类似异常业务指标的实体进行聚类;

得到所有的指标的异常程度后,通过聚类算法将具有类似指标异常的实体进行聚类。

根据上述技术方案,所述步骤S3中,定位结果排名是指对得到的多种不同结果根据异常程度进行排名;

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