本发明专利技术提供一种容器故障预测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于智能运维技术领域，该方法包括：获取多个容器在多个相同时刻下对应的第一运行指标分数；在根据多个容器中各容器在不同时刻下对应的第一运行指标分数，确定容器为可疑故障容器的情况下，获取不同时刻中最晚时刻下多个容器对应的第二运行指标分数；在根据多个第二运行指标分数，确定可疑故障容器为故障容器的情况下，确定故障容器对应的故障预测信息，故障预测信息包括故障发生概率和/或故障发生时间。该方法能够准确确定多个容器中的故障容器及该故障容器对应的故障预测信息，进而提高故障预测效率。进而提高故障预测效率。进而提高故障预测效率。
【技术实现步骤摘要】
容器故障预测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能运维
，尤其涉及一种容器故障预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的飞速发展，业务系统中计算机软件在分布式、云环境下的部署愈加庞大，各个组件之间的依赖错综复杂。用户在部署一个业务系统时会使用到大量的容器，这些容器在长时间运行后会由于各种各样的原因而出现故障，此外，发生故障的容器会对整个业务系统造成非常大的影响，进而对企业造成相应损失。
[0003]综上，对于业务系统中的多个容器进行故障预测是非常有必要的。通常情况下，在容器环境和容器集群环境中，电子设备以容器为基本单位进行建模和检测，但由于各个容器之间关系复杂，服务之间可能存在相互调用，因此，现有的容器故障预测方法，基于建立好的故障预测模型无法准确预测到各个容器对应的故障情况，导致故障预测效率较低。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种容器故障预测方法、装置、电子设备及存储介质，实现在能够准确确定多个容器中的故障容器的同时，还能够准确确定该故障容器对应的故障预测信息，进而提高故障预测效率。
[0005]本专利技术提供一种容器故障预测方法，包括：获取多个容器在多个相同时刻下对应的第一运行指标分数；在根据该多个容器中各容器在不同时刻下对应的第一运行指标分数，确定该容器为可疑故障容器的情况下，获取该不同时刻中最晚时刻下该多个容器对应的第二运行指标分数；在根据多个该第二运行指标分数，确定该可疑故障容器为故障容器的情况下，确定该故障容器对应的故障预测信息，该故障预测信息包括故障发生概率和/或故障发生时间。
[0006]根据本专利技术提供的一种容器故障预测方法，该获取多个容器在多个相同时刻下对应的第一运行指标分数，包括：获取该多个容器在该多个相同时刻下对应的运行指标数据；根据该运行指标数据，确定该多个容器在该多个相同时刻下对应的第一运行指标分数。
[0007]根据本专利技术提供的一种容器故障预测方法，该根据该运行指标数据，确定该多个容器在该多个相同时刻下对应的第一运行指标分数，包括：获取目标容器在目标相同时刻下对应的目标运行指标数据，该目标容器为该多个容器中的任一容器，该目标相同时刻为该多个相同时刻中的任一相同时刻；确定该目标运行指标数据对应的运行指标异常程度；根据该运行指标异常程度，确定该目标容器在该目标相同时刻下对应的第一运行指标分数。
[0008]根据本专利技术提供的一种容器故障预测方法，该根据该运行指标异常程度，确定该
目标容器在该目标相同时刻下对应的第一运行指标分数，包括：在该目标运行指标数据的数量为一个的情况下，将该运行指标异常程度确定为该目标容器在该目标相同时刻下对应的第一运行指标分数；在该目标运行指标数据的数量为多个的情况下，将多个该运行指标异常程度中的任一运行指标异常程度确定为该第一运行指标分数；或，将多个该运行指标异常程度中随机的第一预设数量个运行指标异常程度对应的第一均值确定为该第一运行指标分数；或，将多个该运行指标异常程度中随机的第二预设数量个运行指标异常程度对应的第一加权求和值确定为该第一运行指标分数；或，将多个该运行指标异常程度对应的第二均值确定为该第一运行指标分数；或，将多个该运行指标异常程度对应的第二加权求和值确定为该第一运行指标分数；或，将多个该运行指标异常程度中最大的第三预设数量个运行指标异常程度对应的第三均值确定为该第一运行指标分数；或，将多个该运行指标异常程度中最大的第四预设数量个运行指标异常程度对应的第三加权求和值确定为该第一运行指标分数。
[0009]根据本专利技术提供的一种容器故障预测方法，该根据该多个容器中各容器在不同时刻下对应的第一运行指标分数，确定该容器为可疑故障容器，包括：在该多个容器中各容器在不同时刻下对应的第一运行指标分数均大于第一预设指标阈值的情况下，确定该容器为该可疑故障容器。
[0010]根据本专利技术提供的一种容器故障预测方法，该根据多个该第二运行指标分数，确定该可疑故障容器为故障容器，包括：在多个该第二运行指标分数均大于第二预设指标阈值的情况下，确定该可疑故障容器为该故障容器。
[0011]根据本专利技术提供的一种容器故障预测方法，该确定该故障容器对应的故障预测信息，包括：获取该故障容器在该不同时刻下对应的第三运行指标分数；将该第三运行指标分数对应的均值确定为该故障容器对应的故障发生概率；获取该故障容器的首次历史异常时刻及故障周期；根据该首次历史异常时刻、该故障周期及该不同时刻中的最早时刻，确定该故障容器对应的故障发生时间。
[0012]本专利技术还提供一种容器故障预测装置，包括：获取模块，用于获取多个容器在多个相同时刻下对应的第一运行指标分数；在处理模块根据该多个容器中各容器在不同时刻下对应的第一运行指标分数，确定该容器为可疑故障容器的情况下，获取该不同时刻中最晚时刻下该多个容器对应的第二运行指标分数；该处理模块，还用于在根据多个该第二运行指标分数，确定该可疑故障容器为故障容器的情况下，确定该故障容器对应的故障预测信息，该故障预测信息包括故障发生概率和/或故障发生时间。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述容器故障预测方法。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述容器故障预测方法。
[0015]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述容器故障预测方法。
[0016]本专利技术提供的容器故障预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取多个容器在多个相同时刻下对应的第一运行指标分数；在根据所述多个容器中各容器在不同时刻下对应的第一运行指标分数，确定所述容器为可疑故障容器的情况下，获取所述不同时刻中最晚时刻下所述多个容器对应的第二运行指标分数；在根据多个所述第二运行指标分数，确定所述可疑故障容器为故障容器的情况下，确定所述故障容器对应的故障预测信息，所述故障预测信息包括故障发生概率和/或故障发生时间。该方法实现在能够准确确定多个容器中的故障容器的同时，还能够准确确定该故障容器对应的故障预测信息，进而提高故障预测效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术提供的容器故障预测方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的运行指标数据的存储过程示意图；图3是本专利技术提供的容器故障预测装置的结构示意图；图4是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种容器故障预测方法，其特征在于，包括：获取多个容器在多个相同时刻下对应的第一运行指标分数；在根据所述多个容器中各容器在不同时刻下对应的第一运行指标分数，确定所述容器为可疑故障容器的情况下，获取所述不同时刻中最晚时刻下所述多个容器对应的第二运行指标分数；在根据多个所述第二运行指标分数，确定所述可疑故障容器为故障容器的情况下，确定所述故障容器对应的故障预测信息，所述故障预测信息包括故障发生概率和/或故障发生时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个容器在多个相同时刻下对应的第一运行指标分数，包括：获取所述多个容器在所述多个相同时刻下对应的运行指标数据；根据所述运行指标数据，确定所述多个容器在所述多个相同时刻下对应的第一运行指标分数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行指标数据，确定所述多个容器在所述多个相同时刻下对应的第一运行指标分数，包括：获取目标容器在目标相同时刻下对应的目标运行指标数据，所述目标容器为所述多个容器中的任一容器，所述目标相同时刻为所述多个相同时刻中的任一相同时刻；确定所述目标运行指标数据对应的运行指标异常程度；根据所述运行指标异常程度，确定所述目标容器在所述目标相同时刻下对应的第一运行指标分数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行指标异常程度，确定所述目标容器在所述目标相同时刻下对应的第一运行指标分数，包括：在所述目标运行指标数据的数量为一个的情况下，将所述运行指标异常程度确定为所述目标容器在所述目标相同时刻下对应的第一运行指标分数；在所述目标运行指标数据的数量为多个的情况下，将多个所述运行指标异常程度中的任一运行指标异常程度确定为所述第一运行指标分数；或，将多个所述运行指标异常程度中随机的第一预设数量个运行指标异常程度对应的第一均值确定为所述第一运行指标分数；或，将多个所述运行指标异常程度中随机的第二预设数量个运行指标异常程度对应的第一加权求和值确定为所述第一运行指标分数；或，将多个所述运行指标异常程度对应的第二均值确定为所述第一运行指标分数；或，将多个所述运行指标异常程度对应的第二加权求和值确定为所述第一运行指标分数；或，将多个所述运行指标异常程度中最大的第三预设数量个运...
【专利技术属性】
技术研发人员：王旭鹏，贺霆，陆仲达，王伟东，
申请(专利权)人：北京宝兰德软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。