基于多指标数据的故障定位方法、系统设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于多指标数据的故障定位方法、系统设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：S1：采集待检测系统的指标数据；S2：将采集到的指标数据统一到同一粒度下；S3：提取每个指标数据对应的细化指标，并对细化指标进行分层聚合；S4：对细化指标进行异常检测，根据细化指标的历史数据进行算法模型训练，根据算法模型对实时数据进行预测，获取各细化指标的健康度，根据各细化指标的健康度获取各层级的健康度，并根据各层级的健康度获取系统的健康度；S5：根据各细化指标、各层级、系统的健康度数据，对故障进行定位。与现有技术相比，本发明专利技术提高对故障定位的准确性和效率，提高故障识别的自动化程度，有效降低人工成本。有效降低人工成本。有效降低人工成本。

【技术实现步骤摘要】
基于多指标数据的故障定位方法、系统设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及故障定位领域，尤其是涉及一种基于多指标数据的故障定位方法、系统设备及存储介质。

技术介绍

[0002]一直以来，运维工作都是以人工运维为主，这种模式非常依赖于人力的投入和个体的运维水平，如何能保证高质量的运维水平更受制于此。随着计算机的普及，业务的形式越来越多样，需要运维的信息系统也越来越多；同时客户的诉求越来越多，对运维的质量又提出了更高的要求；人力的成本也在逐步提升，仅采用人工运维的模式很难有效率、速度上的进步。
[0003]在这种情况下，自动化运维应运而生。自动化运维主要是通过可被自动触发的、预定义规则的脚本执行大量简单、常见、重复的运维工作，一定程度上减少了人力成本，提高了运维效率。因此，自动化运维被认为是一种基于行业领域知识和运维场景领域知识的专家系统。随着互联网业务的急剧膨胀，业务周期缩短，业务类型更加繁多，信息系统之间的关系错综复杂，自动化运维并不能解决“规则”之外的运维工作，例如故障的定位等情况。

技术实现思路

>[0004]本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多指标数据的故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集待检测系统的指标数据；S2：将采集到的指标数据统一到同一粒度下；S3：提取每个指标数据对应的细化指标，并对细化指标进行分层聚合；S4：对细化指标进行异常检测，根据细化指标的历史数据进行算法模型训练，根据算法模型对实时数据进行预测，获取各细化指标的健康度，根据各细化指标的健康度获取各层级的健康度，并根据各层级的健康度获取系统的健康度；S5：根据各细化指标、各层级、系统的健康度数据，对故障进行定位。2.根据权利要求1所述的一种基于多指标数据的故障定位方法，其特征在于，所述的S2的具体步骤包括：对采集到的指标数据进行数据处理操作，所述的数据处理操作包括数据检查、数据清洗、数据补全、异常标记。3.根据权利要求1所述的一种基于多指标数据的故障定位方法，其特征在于，所述的指标数据的采集接口包括Kafka数据流、Http接口、数据库接口，所述的数据库接口包括Oracle、MySQL、PostgreSQL、InfluxDB、MongoDB、ES数据库接口。4.根据权利要求1所述的一种基于多指标数据的故障定位方法，其特征在于，所述的数据处理操作的数据处理方式包括：正则、IP转换、字段管理、添加标签、日期转换、字段提取、类型转换、大小写转换、User Agent解析、URL Decode解析、替换规则、JSON解析、XML解析、分隔符解析和数学计算。5.根据权利要求1所述的一种基于多指标数据的故障定位方法，其特征在于，所述的指标数据包括业务指标、服务指标和物理指标。6.根据权利要求1所述的一种基于多指标数据的故障定位方法，其特征在于，所述的业务指标的细化指标包括核心业务数据统计值，所述的服务指...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶鹏，王峰磊，
申请(专利权)人：中国人寿保险股份有限公司上海数据中心，
类型：发明
国别省市：