【技术实现步骤摘要】
故障根因分析方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及运维管理
，具体涉及一种故障根因分析方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着数字化转型的不断推进，各种系统的数据指标和调用关系变得越来越复杂，一个系统往往由大量的服务器等组件构成，一旦发生故障可能会带来巨大的损失，因此除了需要迅速检测之外，还需要进行故障根因分析，从而避免以后再次发生类似的故障，减少故障带来的损失。现有技术在进行故障根因分析时，往往需要人工指定规则或积累经验，构建决策树，或是建立知识图谱，灵活性低，对人工的依赖性强，效率低且难免出错，在规则等需要更新时耗费的时间和人力资源较多，需要提供更加可靠高效的方案。
技术实现思路
为了解决现有技术的问题，本申请提供了一种故障根因分析方法、装置、设备及存储介质。所述技术方案如下：本申请一方面提供了一种故障根因分析方法，所述方法包括：获取待分析组件集对应的多个待分析指标的原始时序信息，所述多个待分析指标包括所述待分析组件集中的每个组件对应的待分析指标；基于...
【技术保护点】
1.一种故障根因分析方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待分析组件集对应的多个待分析指标的原始时序信息，所述多个待分析指标包括所述待分析组件集中的每个组件对应的待分析指标；/n基于所述多个待分析指标的原始时序信息确定隐含序列模式特征；/n获取所述待分析组件集中的每个组件在第一预设时间范围内的告警日志；/n确定与所述每个组件在第一预设时间范围内的告警日志对应的告警日志文本特征；/n基于根因关联概率分析模型，根据所述告警日志文本特征和所述隐含序列模式特征，对所述待分析组件集中组件进行故障根因关联概率分析，得到所述待分析组件集中组件间的故障根因关联概率；/n根据所述待分析组件...
【技术特征摘要】
1.一种故障根因分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待分析组件集对应的多个待分析指标的原始时序信息，所述多个待分析指标包括所述待分析组件集中的每个组件对应的待分析指标；
基于所述多个待分析指标的原始时序信息确定隐含序列模式特征；
获取所述待分析组件集中的每个组件在第一预设时间范围内的告警日志；
确定与所述每个组件在第一预设时间范围内的告警日志对应的告警日志文本特征；
基于根因关联概率分析模型，根据所述告警日志文本特征和所述隐含序列模式特征，对所述待分析组件集中组件进行故障根因关联概率分析，得到所述待分析组件集中组件间的故障根因关联概率；
根据所述待分析组件集中组件间的故障根因关联概率确定所述待分析组件集中组件间的故障根因关联关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根因关联概率分析模型包括相关性挖掘模块、特征融合层、前馈层和分类层；
所述基于根因关联概率分析模型，根据所述告警日志文本特征和所述隐含序列模式特征，对所述待分析组件集中组件进行故障根因关联概率分析，得到所述待分析组件集中组件间的故障根因关联概率包括：
基于所述相关性挖掘模块对所述告警日志文本特征进行相关性挖掘，得到告警日志相关性特征；
基于所述特征融合层对所述告警日志相关性特征和所述隐含序列模式特征进行特征融合，得到目标融合特征；
基于所述前馈层对所述目标融合特征进行特征处理，得到处理后的目标融合特征；
基于所述分类层对所述处理后的目标融合特征进行故障根因关联概率计算，得到所述待分析组件集中组件间的故障根因关联概率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个待分析指标的原始时序信息确定隐含序列模式特征包括：
根据所述多个待分析指标的原始时序信息确定第二预设时间范围内的指标时序升降序列；
根据所述指标时序升降序列进行序列模式挖掘，得到隐含序列模式；
对所述隐含序列模式进行特征编码，得到所述隐含序列模式特征。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个待分析指标的原始时序信息确定第二预设时间范围内的指标时序升降序列包括：
根据所述多个待分析指标的原始时序信息确定所述多个待分析指标的时序升降信息；
根据所述多个待分析指标的时序升降信息构造所述第二预设时间范围内的指标时序升降序列。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取多个标注有组件间的故障根因关联概率的样本组件集对应的样本隐含序列模式特征，以...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志煌，胡林红，罗朝亮，武睿彪，李冠灿，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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