一种系统的目标端口运行异常的根因识别方法以及系统技术方案

本说明书提供的对系统的目标端口运行异常的根因识别方法以及系统，能够从系统运行异常数据集中挑选出与发生在目标端口处的目标事件关联度高的多个候选原因数据。基于目标事件数据和多个候选原因数据生成决策树。根据决策树的决策规则生成的决策树能够反映出多个候选原因数据对应的多个候选原因之间的关系，因此通过决策树能够快速且准确地确定导致目标端口处运行异常的根因，从而能够及时解决目标端口运行异常的问题，并且可以对根因加大监察力度，以保证目标端口正常运行。以保证目标端口正常运行。以保证目标端口正常运行。

【技术实现步骤摘要】
一种系统的目标端口运行异常的根因识别方法以及系统


[0001]本说明书涉及互联网
，尤其涉及一种系统的目标端口运行异常的根因识别方法以及系统。

技术介绍

[0002]APP系统包括用户终端(比如用户的手机)和后台系统(比如APP系统的远程服务器)。用户终端和后台系统通常依靠诸如无线网络等手段通信连接，以便传递数据和指令。在整个系统的运行过程中，如果服务器、网络、和/或用户终端任何一个环节出现运行异常都有可能导致整个系统的运行异常。这些运行的异常通过日志被实时或者离线记录下来，以供后台的运维人员排查系统错误时参考。有些运行时显性的，容易被用户所感知。比如用户在使用手机打开APP时出现白屏。这样的运行异常会极大的影响用户的使用感受，需要迅速进行故障排查。有些运行异常是隐性的，虽然不会被操作用户终端的用户直接感知，但由于其特殊性也需要维护人员迅速进行故障排查。比如在所述APP系统的数据传输链路中某个线缆出现破损，会导致数据传输障碍，等等。同样的问题也会出现在APP系统之外的其它系统之中。
[0003]为了解决端口(比如APP系统的用户终本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统的目标端口运行异常的根因识别方法，包括：获得所述系统的系统运行异常数据集和目标事件数据，所述系统异常数据集包括第一预设时间段内的、多个表示系统运行异常事件的系统异常数据，所述目标事件数据为表示目标事件发生的系统数据，所述目标事件为预先指定的、发生在系统的目标端口的事件；从所述系统异常数据集中选出与所述目标事件数据的关联度高于阈值的多个候选原因所对应的多个候选原因数据；以及基于所述多个候选原因数据和所述目标事件数据，生成决策树，所述决策树包括由所述多个候选原因组成的导致所述目标事件的多条原因链路。2.根据权利要求1所述的根因识别方法，其中，所述系统运行异常数据集包括所述系统在所述第一预设时间段内运行过程中的全部异常数据。3.根据权利要求1所述的根因识别方法，其中，所述目标端口包括所述系统在运行过程中预先指定的所述系统的节点。4.根据权利要求3所述的根因识别方法，其中，所述目标端口包括面向用户的客户端；以及所述目标事件数据包括用户在使用所述客户端时因所述系统运行异常受到影响所反馈的数据。5.根据权利要求4所述的根因识别方法，其中，所述多个候选原因包括容器启动失败、内存不足、渲染异常、参数未定义、请求异常、响应异常、操作数据库异常、运算异常、链接异常或指针异常中的至少一个。6.根据权利要求1所述的根因识别方法，其中，所述从所述系统异常数据集中选出与所述目标事件数据的关联度高于阈值的多个候选原因数据包括：在预设时间切片内，从所述系统异常数据集中选择发生次数超过第一频繁度阈值的多个候选异常数据；以及确定所述多个候选原因数据包括所述多个候选异常数据。7.根据权利要求6所述的根因识别方法，其中，所述获得所述目标事件数据包括：获得所述目标端口运行异常的反馈数据；以及在所述预设时间切片内，从所述反馈数据中选择发生次数超过第二频繁度阈值的确定为所述目标事件数据。8.根据权利要求7所述的根因识别方法，其中，所述第一频繁度阈值与所述系统异常数据的平均值相关；以及所述第二频繁度阈值与所述反馈数据的平均值相关。9.根据权利要求8所述的根因识别方法，其中，所述第一频繁度阈值为所述系统异常数据的平均值的m倍；以及所述第二频繁度阈值为所述反馈数据的平均值的n倍，其中所述m和n均为实数。10.根据权利要求8所述的根因识别方法，其中，所述系统异常数据的平均值表示所述预设时间切片之前的第二预设时间段内所述系统异常数据出现的平均频率；以及所述反馈数据的平均值表示所述预设时间切片之前的所述第二预设时间段内所述反
馈数据出现的平均频率。11.根据权利要求6所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕瑞，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：