故障根因定位方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种故障根因定位方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括获取应用节点、应用节点的节点属性、应用节点的节点关系和节点关系的关系属性；根据应用节点、节点属性、节点关系和关系属性，生成基于图形数据库的应用拓扑；根据应用拓扑，获取节点属性数据和关系属性数据；根据应用节点、节点关系、节点属性数据和关系属性数据，计算应用节点的影响关系；在应用拓扑中的第一应用节点发生故障时，基于第一应用节点的异常属性数据及第一应用节点的影响关系，根据应用拓扑，对故障进行溯源，得到故障的故障根因。根据本申请实施例的故障根因定位方法，能够快速定位故障根因，故障处理效率较高。故障处理效率较高。故障处理效率较高。

【技术实现步骤摘要】
故障根因定位方法、装置、设备及计算机存储介质


[0001]本申请属于运维领域，尤其涉及一种故障根因定位方法、装置、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着容器化、虚拟化等技术的发展，越来越多的软件系统迁移到云环境中，云原生应用已经成为应用程序开发和部署的主流解决方案。
[0003]现有技术中，基于传统资源模型定义的应用拓扑已经不适用云原生形态的应用，具有云、分布式、容器化、微服务等特性的云原生应用的复杂度、数量、场景比传统应用高了一个数量级，传统形态的应用拓扑既无法存储满足云运维场景的海量数据，也无法实现真实的应用拓扑，更无法做到云原生应用拓扑数据的高效自动化维系，也就是说，传统形态的应用拓扑不能实现对云原生应用的智能、精确、高效运维，更不能快速定位故障根因，故障处理效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种故障根因定位方法、装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品，能够快速定位故障根因，故障处理效率较高。
[0005]一方面，本申请实施例提供了一种故障根因定位方法，该方法包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种故障根因定位方法，其特征在于，包括：获取应用节点、所述应用节点的节点属性、所述应用节点的节点关系和所述节点关系的关系属性；根据所述应用节点、所述节点属性、所述节点关系和所述关系属性，生成基于图形数据库的应用拓扑；根据所述应用拓扑，获取节点属性数据和关系属性数据；根据所述应用节点、所述节点关系、所述节点属性数据和所述关系属性数据，计算所述应用节点的影响关系；在所述应用拓扑中的第一应用节点发生故障时，基于所述第一应用节点的异常属性数据及所述第一应用节点的影响关系，根据所述应用拓扑，对所述故障进行溯源，得到所述故障的故障根因。2.根据权利要求1所述的故障根因定位方法，其特征在于，所述根据所述应用节点、所述节点关系、所述节点属性数据和所述关系属性数据，计算所述应用节点的影响关系，具体包括：在所述节点属性数据为连续型数据时，根据所述应用节点、所述节点关系、所述节点属性数据和所述关系属性数据，计算两个节点属性数据之间的相关关系；在所述节点属性数据为离散型数据时，根据所述应用节点、所述节点关系、所述节点属性数据和所述关系属性数据，计算两个节点属性数据之间的概率关系，所述概率关系为在应用拓扑中，当某一节点属性数据在某一取值或某一组取值时，相对应另外的节点属性数据也在某一取值或某一类取值发生的概率。3.根据权利要求2所述的故障根因定位方法，其特征在于，所述相关关系包括正相关关系和负相关关系。4.根据权利要求1所述的故障根因定位方法，其特征在于，所述根据所述应用节点、所述节点关系、所述节点属性数据和所述关系属性数据，计算所述应用节点的影响关系之后，所述方法还包括：在所述应用拓扑中的第一应用节点的节点属性数据发生异常波动时，基于异常波动的所述节点属性数据及所述第一应用节点的影响关系，预测发生异常的节点属性数据和/或发生故障的应用节点。5.根据权利要求1所述的故障根因定位方法，其特征在于，所述在所述应用拓扑中的第一应用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：