[发明专利]基于系统指标与命令调用日志的运维措施推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于系统指标与命令调用日志的运维措施推荐方法，其特征在于，包括：

系统状态和人工指令收集分割步骤：输入历史系统指标以及人工指令，并将历史系统指标和人工指令使用形式化描述为运维事件集合作为输出；

系统状态和指令向量化步骤：输入形式化描述的运维事件集合，并输出系统状态的向量表示、人工指令的向量表示以及状态指令序列的向量表示；

辅助运维步骤：输入当前系统指标，以及用户输入的指令序列，输出运维措施推荐列表；

所述系统状态和人工指令收集分割步骤包括：

步骤S1.1：将历史系统指标和人工指令使用形式化描述为time,指标和time，指令形式，根据时间排序为序列；

步骤S1.2：使用canopy聚类算法根据time维度聚类time，指令，形成簇集合{cluster1,cluster2，…，clustern}；

每个cluster中均为一个指令集合，设cluster中最早的指令时间为t，最晚为t-end，将(t-T,t-end)范围内的历史指标也纳入该cluster，形成运维事件集合，进行输出。

2.根据权利要求1所述的基于系统指标与命令调用日志的运维措施推荐方法，其特征在于，所述系统状态和指令向量化步骤包括：

步骤S2.1：根据时间排序每个所述运维事件集合中的元素，得到1元事件列表；

对排序后的事件列表使用2元语法编码，形成2元事件列表；

步骤S2.2：构建skip-gram模型，以系统状态和人工指令收集分割步骤中输出的序列为模型的输入进行训练，得到1元事件中每个系统指标、指令序列对应的向量，得到2元事件序列中每个2元元素对应的向量，并输出。

3.根据权利要求1所述的基于系统指标与命令调用日志的运维措施推荐方法，其特征在于，所述辅助运维步骤包括：

步骤S3.1：设当前时刻为t，收集系统在(t-T，t)中的系统指标和指令序列，将这些系统指标和指令序列的向量进行融合计算，计算结果记为V_env；其中T为经验值，用于表示时间窗口的大小；

将最近的N条指令序列的向量进行融合计算，将得到结果记为V_in，使用算法融合V_env和V_in，计算得到综合向量V＝w1*V_env+w2*V_in，其中w1+w2＝1；

步骤S3.2：计算历史上每一个运维事件集合中的指令序列和系统指标的均值，获得集合{V_his}，再计算综合向量V与集合{V_his}的相似度，找到最相似的M个运维事件集合；

步骤S3.3：通过综合向量V与M个运维事件集合计算，得到运维措施推荐列表。

4.根据权利要求3所述的基于系统指标与命令调用日志的运维措施推荐方法，其特征在于，所述步骤S3.3具体包括：

步骤S3.3.1：将综合向量V与M个运维事件集合中出现过的指令序列进行相似度计算，获得相关指令序列集合Set-rel；

步骤S3.3.2：将从M个运维事件集合中找到当前指令序列之后最大概率出现的L个指令，获得后续指令集合Set-seq；

步骤S3.3.3：合并相关指令序列集合Set-rel与后续指令集合Set-seq得到推荐指令集合Set-rec，即运维措施推荐列表，并输出。