服务器异常识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种服务器异常识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：识别服务集群中的服务器，并提取服务器的属性信息，根据属性信息创制服务清单；从服务清单中获取与采集信息对应的属性信息，并将与属性信息对应的服务器设为目标服务器；提取采集信息中的类别信息，根据类别信息从目标服务器中获取指标数据；通过聚类算法根据指标数据将目标服务器构建成散点图，并圈定散点图的正常范围，将脱离正常范围的目标服务器设为异常服务器。本发明专利技术还涉及区块链技术，信息可存储于区块链节点中。本发明专利技术实现了基于服务集群及其服务器所处环境识别出现异常服务器的技术效果，提高了服务器异常情况判断准确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
服务器异常识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种服务器异常识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]服务集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器的服务器集合，因此，服务器在所述服务集群中的运行状况，对于服务集群能否正常运行就显得非常重要。当前通常采用监听服务集群中的性能指标，并判断该性能指标是否超过预置的指标阈值的方法，对服务器是否出现异常进行判断。
[0003]然而，专利技术人意识到，这种单纯的使用阈值对性能指标进行判断的方式，会因没有综合考虑当前服务集群整体面临的请求处理情况，导致对处于高并发环境下服务集群进行多次异常报警，以及因无法识别处于低并发环境下的服务集群中出现异常的服务器，进而导致异常识别不准确的问题发生。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种服务器异常识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，用于解决现有技术存在的对处于高并发环境下服务集群进行多次异常报警，以及因无法识别处于低并发环境下的服务集群中出现异常的服务器，进而导致异常识别不准确的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种服务器异常识别方法，包括：
[0006]与服务集群建立通信连接，识别所述服务集群中的服务器，并提取所述服务器的属性信息，根据所述属性信息创制服务清单；其中，所述服务集群包括内部集群和外部集群，通过预置的内部采集组件提取所述内部集群中服务器的属性信息，通过预置的外部采集组件提取所述外部集群中服务器的属性信息；
[0007]接收控制端发送的采集信息，从所述服务清单中获取与所述采集信息对应的属性信息，并将与所述属性信息对应的服务器设为目标服务器；
[0008]提取所述采集信息中的类别信息，根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据；
[0009]通过预置的聚类算法根据所述指标数据将所述目标服务器构建成散点图，并圈定所述散点图的正常范围，将脱离所述正常范围的目标服务器设为异常服务器；
[0010]将所述异常服务器的服务器编号发送至控制端，其中，所述服务器编号是所述异常服务器的唯一性标识。
[0011]上述方案中，所述识别所述服务集群中的服务器，并提取所述服务器的属性信息，根据所述属性信息创制服务清单，包括：
[0012]扫描服务集群中运行的服务器；
[0013]从所述服务器的配置文件中获取所述属性信息；
[0014]将所述属性信息录入预置的注册表中，用以创制所述服务清单。
[0015]上述方案中，所述从所述服务清单中获取与所述采集信息对应的属性信息，并将与所述属性信息对应的服务器设为目标服务器，包括：
[0016]提取所述采集信息中的采集单元信息，提取所述服务清单中单元属性信息与所述采集单元信息一致的属性信息并汇总，得到单元集合；
[0017]提取所述采集信息中的采集节点信息，提取所述单元集合中节点属性信息与所述采集节点信息一致的属性信息并汇总，得到节点集合；
[0018]识别与所述节点集合中属性信息对应的服务器，并将所述服务器设为所述目标服务器。
[0019]上述方案中，所述提取所述采集信息中的类别信息之前，所述方法还包括：
[0020]提取所述采集信息中的集群编码，用以识别所述集群编码所对应的服务集群；
[0021]若所述服务集群为内部集群，则启动预置的内部采集组件，作为所述根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据的采集工具；其中，所述内部集群是指服务于内部网络的服务集群；
[0022]若所述服务集群为外部集群，则启动预置的外部采集组件，作为所述根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据的采集工具；其中，所述外部集群是指服务于公共网络或外部机构的内部网络的服务集群。
[0023]上述方案中，所述通过预置的聚类算法根据所述指标数据将所述目标服务器构建成散点图，并圈定所述散点图的正常范围，将脱离所述正常范围的目标服务器设为异常服务器，包括：
[0024]以所述目标服务器为散点，以所述指标数据作为所述散点的维度坐标构建散点图；
[0025]通过预置的聚类算法识别所述散点图中的中心点，获取所述中心点的中心坐标，通过预置的浮动上限计算所述中心坐标得到上限坐标，通过预置的浮动下限计算所述中心坐标得到下限坐标；
[0026]在所述散点图中圈定以所述上限坐标和所述下限坐标为顶点的所述正常范围，并将所述正常范围之外的散点所对应的目标服务器设为异常服务器；其中，所述正常范围的形状为多边形、或圆形、或椭圆形；
[0027]所述将所述正常范围之外的散点所对应的目标服务器设为异常服务器之后，所述方法还包括：
[0028]将所述异常服务器的服务器编号上传至区块链中。
[0029]上述方案中，所述根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据之后，所述方法还包括：
[0030]通过预置的计算模型对所述指标数据进行运算得到计算结果，获取与所述类别信息对应的指标阈值，判断所述计算结果是否超过所述指标阈值；若是，则判定所述目标服务器为异常服务器；若否，则判定所述目标服务器为正常服务器。
[0031]上述方案中，所述根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据之后，所述方法还包括：
[0032]通过预置的计算模型对所述指标数据进行运算得到计算结果，并计算各所述指标
数据与所述计算结果之间的指标差值；获取与所述类别信息对应的差值阈值，判断所述指标差值是否超过所述差值阈值；若是，则判定所述指标差值对应的目标服务器为异常服务器；若否，则判定所述目标服务器为正常服务器。
[0033]为实现上述目的，本专利技术还提供一种服务器异常识别装置，包括：
[0034]清单构建模块，用于与服务集群建立通信连接，识别所述服务集群中的服务器，并提取所述服务器的属性信息，根据所述属性信息创制服务清单；其中，所述服务集群包括内部集群和外部集群，通过预置的内部采集组件提取所述内部集群中服务器的属性信息，通过预置的外部采集组件提取所述外部集群中服务器的属性信息；
[0035]目标锁定模块，用于接收控制端发送的采集信息，从所述服务清单中获取与所述采集信息对应的属性信息，并将与所述属性信息对应的服务器设为目标服务器；
[0036]指标获取模块，用于提取所述采集信息中的类别信息，根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据；
[0037]异常识别模块，用于通过预置的聚类算法根据所述指标数据将所述目标服务器构建成散点图，并圈定所述散点图的正常范围，将脱离所述正常范围的目标服务器设为异常服务器；
[0038]异常报警模块，用于将所述异常服务器的服务器编号发送至控制端，其中，所述服务器编号是所述异常服务器的唯一性标识。
[0039]为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机设备，其包括存储本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种服务器异常识别方法，其特征在于，包括：与服务集群建立通信连接，识别所述服务集群中的服务器，并提取所述服务器的属性信息，根据所述属性信息创制服务清单；其中，所述服务集群包括内部集群和外部集群，通过预置的内部采集组件提取所述内部集群中服务器的属性信息，通过预置的外部采集组件提取所述外部集群中服务器的属性信息；接收控制端发送的采集信息，从所述服务清单中获取与所述采集信息对应的属性信息，并将与所述属性信息对应的服务器设为目标服务器；提取所述采集信息中的类别信息，根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据；通过预置的聚类算法根据所述指标数据将所述目标服务器构建成散点图，并计算所述散点图的正常范围，将脱离所述正常范围的目标服务器设为异常服务器；将所述异常服务器的服务器编号发送至控制端，其中，所述服务器编号是所述异常服务器的唯一性标识。2.根据权利要求1所述的服务器异常识别方法，其特征在于，所述识别所述服务集群中的服务器，并提取所述服务器的属性信息，根据所述属性信息创制服务清单，包括：扫描服务集群中运行的服务器；从所述服务器的配置文件中获取所述属性信息；将所述属性信息录入预置的注册表中，用以创制所述服务清单。3.根据权利要求1所述的服务器异常识别方法，其特征在于，所述从所述服务清单中获取与所述采集信息对应的属性信息，并将与所述属性信息对应的服务器设为目标服务器，包括：提取所述采集信息中的采集单元信息，提取所述服务清单中单元属性信息与所述采集单元信息一致的属性信息并汇总，得到单元集合；提取所述采集信息中的采集节点信息，提取所述单元集合中节点属性信息与所述采集节点信息一致的属性信息并汇总，得到节点集合；识别与所述节点集合中属性信息对应的服务器，并将所述服务器设为所述目标服务器。4.根据权利要求1所述的服务器异常识别方法，其特征在于，所述提取所述采集信息中的类别信息之前，所述方法还包括：提取所述采集信息中的集群编码，用以识别所述集群编码所对应的服务集群；若所述服务集群为内部集群，则启动预置的内部采集组件，作为所述根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据的采集工具；其中，所述内部集群是指服务于内部网络的服务集群；若所述服务集群为外部集群，则启动预置的外部采集组件，作为所述根据所述类别信息从所述目标服务器中获取指标数据的采集工具；其中，所述外部集群是指服务于公共网络或外部机构的内部网络的服务集群。5.根据权利要求1所述的服务器异常识别方法，其特征在于，所述通过预置的聚类算法根据所述指标数据将所述目标服务器构建成散点图，并圈定所述散点图的正常范围，将脱离所述正常范围的目标服务器设为异常服务器，包括：
以所述目标服务器为散点，以所述指标数据作为所述散点的维度坐标构建散点图；通过预置的聚类算法识别所述散点图中的中心点，获取所述中心点的中心...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈柏青，
申请(专利权)人：平安医疗健康管理股份有限公司，
类型：发明
国别省市：