本申请涉及运维技术领域，提供了一种异常处理方法、装置、设备及存储介质，以提高异常问题的检测修复时的检测准确率以及修复效率。该方法包括：对目标设备的运行异常数据进行特征提取，获得相应的异常特征；基于异常特征，通过分层模型，对运行异常数据进行分层处理，得到分层结果；其中，分层模型是以历史异常数据作为训练样本，将每个历史异常数据所属的层级作为相应训练样本的标签来训练的，层级是在训练分层模型之前，根据目标设备的各个架构组成部分的异常出现比例划分的；基于分层结果，以及预存的各层级与各解决策略之间的映射关系，得到运行异常数据对应的目标解决策略，并通过目标解决策略对目标设备进行异常修复。
【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员能够理解，本申请的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本申请的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式（包括固件、微代码等），或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。与上述方法实施例基于同一专利技术构思，本申请实施例中还提供了一种计算机设备。在一种实施例中，该计算机设备可以是服务器，如图1所示的服务器120。在该实施例中，计算机设备1200的结构如图12所示，可以至少包括存储器1201、通讯模块1203，以及至少一个处理器1202。存储器1201，用于存储处理器1202执行的计算机程序。存储器1201可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统，以及运行即时通讯功能所需的程序等；存储数据区可存储各种即时通讯信息和操作指令集等。存储器1201可以是易失性存储器（volatile memory），例如随机存取存储器（random-access memory，ram）；存储器1201也可以是非易失性存储器（non-volatilememory），例如只读存储器，快闪存储器（flash memory），硬盘（hard disk drive，hdd）或固态硬盘（solid-state drive，ssd）；或者存储器1201是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的计算机程序并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器1201可以是上述存储器的组合。处理器1202，可以包括一个或多个中央处理单元（central processing unit，cpu）或者为数字处理单元等等。处理器1202，用于调用存储器1201中存储的计算机程序时实现上述异常处理方法。通讯模块1203用于与终端设备和其他服务器进行通信。本申请实施例中不限定上述存储器1201、通讯模块1203和处理器1202之间的具体连接介质。本申请实施例在图12中以存储器1201和处理器1202之间通过总线1204连接，总线1204在图12中以粗线描述，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线1204可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于描述，图12中仅用一条粗线描述，但并不描述仅有一根总线或一种类型的总线。存储器1201中存储有计算机存储介质，计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于实现本申请实施例的异常处理方法。处理器1202用于执行上述的异常处理方法，如图3所示。在另一种实施例中，计算机设备也可以是其他计算机设备，如图1所示的物理终端设备110。在该实施例中，计算机设备的结构可以如图13所示，包括：通信组件1310、存储器1320、显示单元1330、摄像头1340、传感器1350、音频电路1360、蓝牙模块1370、处理器1380等部件。通信组件1310用于与服务器进行通信。在一些实施例中，可以包括电路无线保真（wireless fidelity，wifi）模块，wifi模块属于短距离无线传输技术，电子设备通过wifi模块可以帮助对象收发信息。存储器1320可用于存储软件程序及数据。处理器1380通过运行存储在存储器1320的软件程序或数据，从而执行物理终端设备110的各种功能以及数据处理。存储器1320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。存储器1320存储有使得物理终端设备110能运行的操作系统。本申请中存储器1320可以存储操作系统及各种应用程序，还可以存储执行本申请实施例异常处理方法的计算机程序。显示单元1330还可用于显示由对象输入的信息或提供给对象的信息以及物理终端设备110的各种菜单的图形用户界面（graphical user interface，gui）。具体地，显示单元1330可以包括设置在物理终端设备110正面的显示屏1332。其中，显示屏1332可以采用液晶显示器、发光二极管等形式来配置。显示单元1330还可用于接收输入的数字或字符信息，产生与物理终端设备110的对象设置以及功能控制有关的信号输入，具体地，显示单元1330可以包括设置在物理终端设备110正面的触控屏1331，可收集对象在其上或附近的触摸操作，例如点击按钮，拖动滚动框等。其中，触控屏1331可以覆盖在显示屏1332之上，也可以将触控屏1331与显示屏1332集成而实现物理终端设备110的输入和输出功能，集成后可以简称触摸显示屏。本申请中显示单元1330可以显示应用程序以及对应的操作步骤。摄像头1340可用于捕获静态图像，对象可以将摄像头1340拍摄的图像通过应用发布。摄像头1340可以是一个，也可以是多个。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件（charge coupled device，ccd）或互补金属氧化物半导体（complementary metal-oxide-semiconductor，cmos）光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给处理器1380转换成数字图像信号。物理终端设备还可以包括至少一种传感器1350，比如加速度传感器1351、距离传感器1352、指纹传感器1353、温度传感器1354。终端设备还可配置有陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器、光传感器、运动传感器等其他传感器。音频电路1360、扬声器1361、传声器1362可提供对象与物理终端设备110之间的音频接口。音频电路1360可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1361，由扬声器1361转换为声音信号输出。物理终端设备110还可配置音量按钮，用于调节声音信号的音量。另一方面，传声器1362将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1360接收后转换为音频数据，再将音频数据输出至通信组件1310以发送给比如另一物理终端设备110，或者将音频数据输出至存储器1320以便进一步处理。蓝牙模块1370用于通过蓝牙协议来与其他具有蓝牙模块的蓝牙设备进行信息交互。例如，物理终端设备可以通过蓝牙模块1370与同样具备蓝牙模块的可穿戴电子设备（例如智能手表）建立蓝牙连接，从而进行数据交互。处理器1380是物理终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1320内的软件程序，以及调用存储在存储器1320内的数据，执行终端设备的各种功能和处理数据。在一些实施例中，处理器1380可包括一个或多个处理单元；处理器1380还可以集成应用处理器和基带处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述基带处理器也可以不集成到处理器1380中。本申请中处理器1380可以运行操作系统、应用程序、用户界面显示及触控响应，以及本申请实施例的异常处理方法。另外，处理器1380与显示单元1330耦接。此外需要注意的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到与异常处理方法等相关的对象数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得对象许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种异常处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练所述分层模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标设备的各个架构组成部分的异常出现比例，通过建立金字塔分层框架，将所述多个历史异常数据划分为多个层级，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分层模型是通过以下方法训练的：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，训练所述分层模型之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述对目标设备的运行异常数据进行特征提取，获得相应的异常特征，包括：
7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过策略输出模型对所述运行异常数据包括的异常描述文本进行分析，得到所述运行异常数据对应的目标解决策略，包括：
9.一种异常处理装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机设备，其特征在于，其包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1~8中任一项所述方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其包括程序代码，当所述程序代码在计算机设备上运行时，所述程序代码用于使所述计算机设备执行权利要求1~8中任一项所述方法的步骤。
12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1~8中任一项所述方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种异常处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练所述分层模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标设备的各个架构组成部分的异常出现比例，通过建立金字塔分层框架，将所述多个历史异常数据划分为多个层级，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分层模型是通过以下方法训练的：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，训练所述分层模型之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述对目标设备的运行异常数据进行特征提取，获得相应的异常特征，包括：
7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：张志强，侯锦坤，郭润增，王少鸣，张晓翼，刘鸿达，吴进发，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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