[发明专利]一种云系统故障诊断方法

权利要求书

1.一种云系统故障诊断方法，包括步骤：

步骤1，获取所述云系统当前时间片的日志数据；

步骤2，获取每个组件的日志的统计特征数据；

步骤3，基于所述组件的日志的统计特征数据利用云系统故障诊断模型进行当前时间片的故障检测，其中所述云系统故障诊断模型包括LSTM神经网络，其通过将历史日志按照组件和时间片划分成多个日志部分，分别获取每个组件在每个时间片的所述统计特征数据，以及利用所述统计特征数据对LSTM神经网络进行训练获得。

2.根据权利要求1所述的方法，所述步骤3包括：比较所述统计特征的实际值与所述LSTM神经网络计算的统计特征的预测值，进行故障检测。

3.根据权利要求1所述的方法，所述统计特征包括：频率、周期性、突发性、日志类型、变量数量。

4.根据权利要求1或3之一所述的方法，所述云系统故障诊断模型还包括BP神经网络，对所述BP神经网络的训练包括：

步骤3-1，根据所述LSTM神经网络模型，获得时间片的各特征的预测值；

步骤3-2，计算所述时间片的各特征的预测值与实际值的均方误差；

步骤3-3，将所述均方误差值作为输入，对BP神经网络模型进行训练。

5.根据权利要求1-3之一所述的方法，所述时间片按照一个固定时间间隔划分。

6.根据权利要求1-3之一所述的方法，所述LSTM神经网络的层数为2，每层单元数为3。

7.根据权利要求4所述的训练方法，所述BP神经网络模型为2层。

8.一种云系统故障诊断系统，包括：故障诊断模块和在线更新模块；所述故障诊断模块采用根据权利要求1所述的方法进行云系统故障诊断，所述在线更新模块包括控制器以及所述故障诊断模块的副本，所述控制器用于控制所述故障诊断模块和所述故障诊断模块的副本在更新模型时仅有一个处于活跃状态，另一个处于更新或挂起状态。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，在所述存储器上存储有能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。