[发明专利]告警故障预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种告警故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据告警拓扑关系强弱和时序指标关联性，构建推荐模型；

根据所述推荐模型对目标指标进行故障预测；

其中，所述告警拓扑关系强弱通过对历史告警数据进行拓扑关系挖掘获得；以及所述时序指标关联性通过对历史时序指标数据进行时序相关性分析获得。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对历史告警数据进行拓扑关系挖掘，包括：

通过滑窗对所述历史告警数据进行有效划分，以获得初始告警数据集；其中，所述滑窗的长度为有关联关系的告警之间进行诱发的有效时间；

根据告警数据的解决时间，对所述初始告警数据集中的告警数据进行筛选排除，以获得全有效告警数据集；

根据所述全有效告警数据集进行拓扑关系挖掘，获得所述告警拓扑关系强弱。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述全有效告警数据集进行拓扑关系挖掘，获得所述告警拓扑关系强弱，包括：

根据所述全有效告警数据集，计算有关联关系的告警组合的共现次数；

若判定所述告警组合的共现次数大于或等于最小绝对支持度，则根据所述告警组合构建告警拓扑关系库；

根据所述告警拓扑关系库，计算拓扑关系的共现次数并进行归一化，以获得所述告警拓扑关系强弱。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，所述告警拓扑关系库根据历史告警数据来源进行定时更新。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对历史时序指标数据进行时序相关性分析，包括：

从所述历史时序指标数据中选取任意两个时序指标；

根据预设算法，计算所述两个时序指标在宏观时间粒度和微观时间粒度下的数据相关性，以获得所述时序指标关联性。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据告警拓扑关系强弱和时序指标关联性，构建推荐模型，包括：

对目标指标在预设时间段前是否已发生异常告警进行判断和估计，获得辅助规则影响系数；

根据所述辅助规则影响系数、告警拓扑关系强弱和时序指标关联性，构建推荐模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述辅助规则影响系数、告警拓扑关系强弱和时序指标关联性，构建推荐模型，包括：

对所述辅助规则影响系数、告警拓扑关系强弱、时序指标关联性、告警模板之间引发概率、目标指标未来是否有告警的系数进行加权求和，以获得推荐模型。

8.一种告警故障预测装置，其特征在于，所述装置包括：模型构建模块以及预测模块；

所述模型构建模块用于根据告警拓扑关系强弱和时序指标关联性，构建推荐模型；

所述预测模块用于根据所述推荐模型对目标指标进行故障预测；

其中，所述告警拓扑关系强弱通过对历史告警数据进行拓扑关系挖掘获得；以及所述时序指标关联性通过对历史时序指标数据进行时序相关性分析获得。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。