[发明专利]一种告警压缩的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种告警压缩的方法，其特征在于，所述方法包括：

针对待处理告警，基于告警规则，确定所述待处理告警与同周期中其他告警为非同源告警后，将所述待处理告警输入告警压缩分析模型，获取所述告警压缩分析模型输出的压缩分析信息；其中，所述告警压缩分析模型是基于带有特征标注信息的历史告警进行训练获得的；

基于所述压缩分析信息，对所述待处理告警进行压缩处理，生成相应的告警工单。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对待处理告警，基于告警规则，确定所述待处理告警与同周期中其他告警为非同源告警，包括：

针对所述待处理告警，基于所述告警规则中的压缩规则，确定不进行压缩处理，以及基于所述告警规则中的拦截规则，确定不进行拦截处理后，确定所述待处理告警与同周期中其他告警为非同源告警。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理告警输入告警压缩分析模型，获取所述告警压缩分析模型输出的压缩分析信息，包括：

将所述待处理告警输入告警压缩分析模型，在所述告警压缩分析模型中执行如下操作：

分别识别所述待处理告警，以及同周期中其他告警各自对应的目标特征，并基于所述目标特征，确定所述待处理告警与同周期中其他告警之间的关联度，其中，所述目标特征是基于资源拓扑特征和告警工单事件特征中的至少一种确定的；

基于所述关联度，在所述其他告警中筛选所述关联度达到关联度阈值的同源其他告警，并基于所述筛选结果，确定所述压缩分析信息并输出。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述筛选结果，确定所述压缩分析信息，包括：

若确定所述筛选结果表征未筛选出同源其他告警，则确定所述压缩分析信息中包含用于指示不进行同源压缩的第一指示信息；

若确定所述筛选结果表征筛选出同源其他告警，则确定所述压缩分析信息中包括用于指示进行同源压缩的第二指示信息，以及筛选出的所述同源其他告警。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述压缩分析信息，对所述待处理告警进行压缩处理，生成相应的告警工单，包括：

基于所述压缩分析信息中的第一指示信息，确定所述待处理告警不进行同源压缩后，直接基于所述待处理告警，生成相应的告警工单；或

基于所述压缩分析信息中的第二指示信息，确定所述待处理告警进行同源压缩后，与所述压缩分析信息中携带的同周期中同源其他告警共同压缩，生成相应的告警工单。

6.如权利要求1～5任一所述的方法，其特征在于，所述告警压缩分析模型是通过如下方式确定的：

根据训练样本数据集中的训练样本，对待训练的告警压缩分析模型执行循环迭代训练，并在满足收敛条件时，输出训练完毕的告警压缩分析模型，其中，在一次循环迭代训练过程中执行以下操作：

从所述训练样本数据集中选取训练样本；其中，所述训练样本为：带有特征标注信息的历史告警；

将所述训练样本输入所述告警压缩分析模型，确定所述训练样本之间的预测关联度，基于所述预测关联度和目标关联度，构建损失函数，并基于所述损失函数，对所述告警压缩分析模型进行参数调整，其中，所述目标关联度是基于所述训练样本对应的特征标注信息确定的。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述训练样本输入所述告警压缩分析模型，确定所述训练样本之间的预测关联度，包括：

通过所述告警压缩分析模型中的特征处理网络，分别确定各个训练样本各自对应的目标特征，并将所述目标特征分别输入所述告警压缩分析模型中的全连接浅层网络；

通过所述告警压缩分析模型中的分类网络，对所述全连接浅层网络输出的结果进行预测，确定所述训练样本之间的预测关联度。