[发明专利]云平台的巡检方法、电子设备及非易失性存储介质

说明书

本申请公开了一种云平台的巡检方法、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取对云平台执行巡检任务时所需的配置信息；基于该配置信息获取云平台中与不同作业类型对应的多种检测数据；采用获取的多种检测数据对无监督学习模型进行训练，得到目标模型；获取来自目标数据源的数据流；将数据流输入至目标模型中进行分析，得到数据流的巡检结果。本申请解决了无法对云平台的使用情况和稳定性进行有效检测的技术问题。

技术领域

本申请涉及机器学习领域，具体而言，涉及一种云平台的巡检方法、电子设备及非易失性存储介质。

背景技术

现在云计算已经像水和电等基础设施一样成为日常生活中的一部分。随着越来越多的公司(无论互联网公司、传统制造业公司、零售行业等)逐步将服务部署到云上，云计算服务的服务质量也必须达到较高的水准，来满足客户的需求。

云计算的底层是大量的分布式系统和微服务系统。随着云计算的不断发展，相关的服务和组件越来越多，导致依靠传统的运维方法无法快速准确的发现问题。往往都是已经严重影响到用才会有工单反馈，再有对应的工程师去排查，使得处理效率很低，降低了服务的可用性。另外，如果底层研发人员设置很多告警，当某个底层模块发生了异常时，沿着异常在系统中的传播路径会在瞬间产生海量的告警信息，运维和研发人员在处理这些告警信息时需要耗费大量的经历将对应的内容从排序和筛选，才能定位出对应的问题，也会大大降低问题的修复时间。具体而言，企业在使用云计算服务的过程中会遇到以下问题：在IT基础设施的使用规模逐步扩大的过程中对无法实现对基础IaaS层资源的使用情况和稳定性的有效检测。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种云平台的巡检方法、电子设备及非易失性存储介质，以至少解决无法对云平台的使用情况和稳定性进行有效检测的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种云平台的巡检方法，包括：获取对云平台执行巡检任务时所需的配置信息，其中，配置信息中至少包括不同任务类型的检测数据；基于该配置信息获取云平台中与不同作业类型对应的多种检测数据；采用获取的多种检测数据对无监督学习模型进行训练，得到目标模型；获取来自目标数据源的数据流；将数据流输入至目标模型中进行分析，得到数据流的巡检结果，其中，该巡检结果用于指示数据流所对应事件的事件类型。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种模型训练方法，包括：获取对云平台执行巡检任务时所需的配置信息，其中，配置信息中至少包括不同任务类型的检测数据；基于该配置信息获取云平台中与不同作业类型对应的多种检测数据；采用获取的多种检测数据对无监督学习模型进行训练，得到目标模型。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种云平台的巡检装置，包括：第一获取模块，获取对云平台执行巡检任务时所需的配置信息，其中，配置信息中至少包括不同任务类型的检测数据；第二获取模块，基于该配置信息获取云平台中与不同作业类型对应的多种检测数据；训练模块，采用获取的多种检测数据对无监督学习模型进行训练，得到目标模型；数据接收模块，获取来自目标数据源的数据流；分析模块，将数据流输入至目标模型中进行分析，得到数据流的巡检结果，其中，该巡检结果用于指示数据流所对应事件的事件类型。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，包括存储的程序，其中，程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行云平台的巡检方法。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取对云平台执行巡检任务时所需的配置信息，其中，配置信息中至少包括不同任务类型的检测数据；基于该配置信息获取云平台中与不同作业类型对应的多种检测数据；采用获取的多种检测数据对无监督学习模型进行训练，得到目标模型；获取来自目标数据源的数据流；将数据流输入至目标模型中进行分析，得到数据流的巡检结果，其中，该巡检结果用于指示数据流所对应事件的事件类型。