异常分析处理方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种异常分析处理方法、装置及存储介质，通过获取系统实时的监控指标，判断监控指标是否满足预设指标收集条件，若满足则收集监控指标对应的指标信息，对指标信息进行综合分析，在确定解决系统异常的处理方案后，执行该处理方案。上述方法实现了智能化异常分析处理，降低了系统人工参与的程度，大大节约了系统解决异常问题的时间，降低了系统的运营风险。

【技术实现步骤摘要】
异常分析处理方法、装置及存储介质
本专利技术涉及运维
，尤其涉及一种异常分析处理方法、装置及存储介质。
技术介绍
伴随着IT的规模化、多样化，IT系统的故障识别和及时处理变得至关重要。目前的IT系统的运维和监控主要基于“问题定义-指标监控-触发报警”的过程实现。大多数情况下，故障处理还是需要大量的人工干预。传统的处理方法主要针对基础设施层面的问题(如主机、网络、虚拟化环境)，再结合人工干预以解决故障问题，完成效果尚可。但对于拥有更为复杂的技术架构的软件应用系统而言，则面临较大的挑战。传统的处理方法难以快速地对问题进行分析，并给出准确的解决方案，且对系统管理人员的能力要求更高。
技术实现思路
本专利技术提供的异常分析处理方法、装置及存储介质，实现对系统异常问题的自动分析与处理，无需运维人员人工干预，大大节约了系统解决异常问题的时间。本专利技术的第一方面提供一种异常分析处理方法，包括：获取系统实时的监控指标；判断所述监控指标是否满足预设指标收集条件，若满足则收集所述监控指标对应的指标信息；对所述指标信息进行综合分析，确定解决所述系统异常的处理方案；执行所述处理方案。在一种可能的实现方式中，所述指标信息包括日志信息；所述对所述指标信息进行综合分析，确定解决所述系统异常的处理方案，包括：对所述日志信息进行语义分析，提取第一关键特征文本；根据所述第一关键特征文本确定技术分类；根据所述技术分类在备选问题特征库中确定第二关键特征文本；所述确定解决所述系统异常的处理方案，包括：根据所述第二关键特征文本在备选处理方案库中确定解决所述系统异常的处理方案。在一种可能的实现方式中，所述根据所述技术分类在备选问题特征库中确定第二关键特征文本，包括：在所述备选问题特征库中提取与所述技术分类对应的第三关键特征文本；计算所述第一关键特征文本与所述第三关键特征文本的文本相似度；将所述文本相似度大于等于预设文本相似度的所述第三关键特征文本作为所述第二关键特征文本。在一种可能的实现方式中，若不存在所述文本相似度大于等于预设文本相似度的所述第三关键特征文本，或者，存在所述文本相似度大于等于预设文本相似度的所述第三关键特征文本但所述备选处理方案中不存在对应的处理方案；所述确定解决所述系统异常的处理方案，包括：提示运维人员根据所述第一关键特征文本确定所述系统异常的处理方案。在一种可能的实现方式中，所述提示运维人员根据所述第一关键特征文本确定所述系统异常的处理方案之后，还包括：将运维人员确定的处理方案存放到所述备选处理方案库中；相应的，将所述第一关键特征文本对应的指标信息存放到所述备选问题特征库中。在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：从所述备选处理方案库中提取所述运维人员确定的处理方案，以及，从所述备选问题特征库中提取所述第一关键特征文本对应的指标信息；将所述运维人员确定的处理方案以及所述第一关键特征文本对应的指标信息输入到机器学习模型中进行训练，得到训练后的机器学习模型；所述机器学习模型用于提供分析方法。在一种可能的实现方式中，所述对所述指标信息进行综合分析，确定解决所述系统异常的处理方案，包括：根据所述机器学习模型提供的分析方法，对所述指标信息进行综合分析，确定解决所述系统异常的处理方案。本专利技术的第二方面提供一种异常分析处理装置，包括：获取模块，用于获取系统实时的监控指标；判断模块，用于判断所述监控指标是否满足预设指标收集条件，若满足则信息收集模块，用于收集所述监控指标对应的指标信息；信息分析模块，用于对所述指标信息进行综合分析，方案确定模块，用于确定解决所述系统异常的处理方案；执行模块，用于执行所述处理方案。本专利技术的第三方面提供一种异常分析处理装置，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如本专利技术第一方面任一项所述的异常分析处理方法。本专利技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如本专利技术第一方面任一项所述的异常分析处理方法。本专利技术实施例提供一种异常分析处理方法、装置及存储介质，通过获取系统实时的监控指标，判断监控指标是否满足预设指标收集条件，若满足则收集监控指标对应的指标信息，对指标信息进行综合分析，在确定解决系统异常的处理方案后，执行该处理方案。上述方法实现了智能化异常分析处理，降低了系统人工参与的程度，大大节约了系统解决异常问题的时间，降低了系统的运营风险。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1为本专利技术一实施例提供的异常分析处理方法的应用场景示意图；图2为本专利技术一实施例提供的异常分析处理方法的流程示意图；图3为本专利技术另一实施例提供的异常分析处理方法的流程示意图；图4为本专利技术一实施例提供的异常分析处理装置的结构示意图；图5为本专利技术另一实施例提供的异常分析处理装置的结构示意图；图6为本专利技术一实施例提供的异常分析处理装置的硬件结构示意图。通过上述附图，已示出本专利技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本专利技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本专利技术的概念。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。本专利技术的说明书和权利要求书中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本专利技术中的“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本专利技术的说明书中通篇提到的“一实施例”或“另一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一实施例中”或“本实施例中”未必一定指相同的实施例。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本专利技术实施例提供的异常分析处理方法及装置，能够自动分析待监测系统的异常问题，并提供处理异常问题的解决方案，实现智能化异常分析处理，降低了系统人工参与的程度，大大节约了系统解决异常问题的时间，降低了待监测系统运营风险。图1为本专利技术一实施例提供的异常分析处理方法的应用场景示意图，如图1所示，本实施例提供的异常分析处理方法应用于异常分析处理装置，该装置可以通过软件和/或硬件实现。异常分析处理装置分别与待监测系统、外部系统连接，异常分析处理装置从待监测系统获取实时的监测数据，根据监测数据确定系统是否存在异常，若判断系统存在异常时，则进一步根据监测数据确定异常类型以及该异常类型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常分析处理方法，其特征在于，包括：获取系统实时的监控指标；判断所述监控指标是否满足预设指标收集条件，若满足则收集所述监控指标对应的指标信息；对所述指标信息进行综合分析，确定解决所述系统异常的处理方案；执行所述处理方案。

【技术特征摘要】
1.一种异常分析处理方法，其特征在于，包括：获取系统实时的监控指标；判断所述监控指标是否满足预设指标收集条件，若满足则收集所述监控指标对应的指标信息；对所述指标信息进行综合分析，确定解决所述系统异常的处理方案；执行所述处理方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标信息包括日志信息；所述对所述指标信息进行综合分析，确定解决所述系统异常的处理方案，包括：对所述日志信息进行语义分析，提取第一关键特征文本；根据所述第一关键特征文本确定技术分类；根据所述技术分类在备选问题特征库中确定第二关键特征文本；根据所述第二关键特征文本在备选处理方案库中确定解决所述系统异常的处理方案。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述技术分类在备选问题特征库中确定第二关键特征文本，包括：在所述备选问题特征库中提取与所述技术分类对应的第三关键特征文本；计算所述第一关键特征文本与所述第三关键特征文本的文本相似度；将所述文本相似度大于等于预设文本相似度的所述第三关键特征文本作为所述第二关键特征文本。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若不存在所述文本相似度大于等于预设文本相似度的所述第三关键特征文本，或者，存在所述文本相似度大于等于预设文本相似度的所述第三关键特征文本但所述备选处理方案中不存在对应的处理方案；所述确定解决所述系统异常的处理方案，包括：提示运维人员根据所述第一关键特征文本确定所述系统异常的处理方案。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提示运维人员根据所述第一关键特征文本确定所述系统异常的处理方案之...

【专利技术属性】
技术研发人员：武旭春，何光宇，金铸，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21