[发明专利]基于人工智能的故障节点识别方法、装置、设备和介质

说明书

本申请涉及一种人工智能领域，特别是涉及一种基于人工智能的故障节点识别方法、装置、设备和介质。所述方法包括：获取故障系统对应的图数据，图数据包括故障系统中多个节点之间的调用关系；获取故障系统中各节点的节点数据；根据各节点的节点数据确定各报警节点，并根据各报警节点以及调用关系，得到故障系统中各报警节点为故障节点的初始检测结果；根据多个节点之间的调用关系，对各报警节点进行分组，得到各报警节点组合；根据各报警节点组合以及各报警节点的初始检测结果，确定各报警节点组合中的故障节点。采用本方法能够提高数据处理的智能化水平。同时，本申请还涉及区块链技术，其中，图数据以及所述节点数据等均可以存储与区块链中。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，特别是涉及一种基于人工智能的故障节点识别方法、装置、设备和介质。

背景技术

在运维系统中，某节点所产生的故障可能引发多个节点的报警，而每一时刻可能存在多个故障节点所引发的大量关联报警。

在传统方式中，通常通过运维人员为每一起故障找到引发故障问题的故障节点，以便于及时对故障节点进行修复。

但是，运维人员人工进行关联报警的多个故障节点的查找，需从大量原始数据开始分析的，分析过程不够智能化。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高智能化水平的基于人工智能的故障节点识别方法、装置、设备和介质。

一种基于人工智能的故障节点识别方法，所述方法包括：

获取故障系统对应的图数据，图数据包括故障系统中多个节点以及多个节点之间的调用关系；

获取故障系统中各节点的节点数据；

根据各节点的节点数据确定故障系统中的各报警节点，并根据各报警节点以及多个节点之间的调用关系，得到故障系统中各报警节点为故障节点的初始检测结果；

根据多个节点之间的调用关系，对各报警节点进行分组，得到各报警节点组合；

根据各报警节点组合以及各报警节点的初始检测结果，确定各报警节点组合中的故障节点。

在其中一个实施例中，根据各节点的节点数据确定故障系统中的各报警节点，包括：

对各节点数据进行特征数据的提取，得到各节点对应的节点特征；

确定各节点的节点标准特征，其中，节点标准特征为基于节点在非报警状态下的节点数据中提取的特征；

对各节点的节点标准特征以及节点特征进行匹配，得到故障系统中的各报警节点。

在其中一个实施例中，根据多个节点之间的调用关系，对各报警节点进行分组，得到报警节点组合，包括：

根据故障系统中多个节点之间的调用关系，确定任意两个报警节点之间的节点距离；

以任一报警节点为起始报警节点，确定与起始报警节点的节点距离小于或等于节点阈值距离的关联报警节点；

将关联报警节点作为起始报警节点，并继续确定与关联报警节点的节点距离小于或等于节点阈值距离的关联报警节点；

将起始报警节点以及对应的关联报警节点划分为同一报警节点组合。

在其中一个实施例中，获取故障系统中各节点的节点数据，包括：

获取报警系统采集的故障系统的报警原始数据；

对报警原始数据进行节点报警数据的提取，得到各节点的节点报警数据，节点报警数据包括各节点的报警类型、报警频次以及报警级别中至少一项；

获取各节点的节点基础数据，节点基础数据包括节点类型以及节点层级中至少一种；