【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及云服务领域，并且更为具体地，涉及一种分析日志的方法和装置。
技术介绍
1、云服务器上存在大量等待上线的服务，服务如需上线则需要成功通过针对该服务不同功能的所有测试用例。每个测试用例都需要执行多次以确保测试结果的可靠性，每个测试用例每次执行都会产生日志以记录该次执行的状态，如果该次测试的结果不满足测试用例的预期结果则该日志为失败日志。为了服务能够正常上线，开发人员需要根据失败日志的失败原因定位并修复问题。
2、但是，由于服务开发节奏加快以及测试用例数量增加，导致对失败日志的失败原因分析的效率与准确性限制了服务上线的进度。因此，如何准确且快速地分析失败日志的失败原因成为亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种分析日志的方法和装置，可以基于同一测试用例的成功日志确定失败日志中存在异常的语句，从而提高失败日志的失败原因分析的效率与准确性。
2、第一方面，提供一种分析日志的方法，包括：获取第一日志和至少一个第二日志，其中，第一日志是执行第一测试用例时产生的不符合预期结果的日志，至少一个第二日志是执行第一测试用例时产生的符合预期结果的日志；根据第一日志和至少一个第二日志，确定异常语句信息，其中，第一日志包括至少一个日志语句，每个第二日志包括至少一个日志语句，异常语句信息用于指示第一日志相对于至少一个第二日志不同的日志语句；根据异常语句信息，分析第一日志的失败原因。
3、根据本申请提供的技术方案，通过将同一用例下的失败日志与
4、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据第一日志和至少一个第二日志，确定异常语句信息，包括：根据模板语句库和第一日志确定第一模板语句集合，第一模板语句集合中包括至少一个第一模板语句，至少一个第一模板语句属于模板语句库，至少一个第一模板语句与第一日志中包括的至少一个日志语句对应；根据模板语句库和至少一个第二日志分别确定至少一个第二模板语句集合，每个第二模板语句集合中包括至少一个第二模板语句，至少一个第二模板语句属于模板语句库，至少一个第二模板语句与第二日志中包括的至少一个日志语句对应；根据第一模板语句集合和至少一个第二模板语句集合确定异常语句信息。
5、根据本申请提供的技术方案，通过将失败日志与成功日志模板化，从而能够去除变量信息导致日志语句的差异的干扰，更准确地确定与失败根因相关的异常语句，提高失败日志的失败原因分析的准确性。
6、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据第一模板语句集合和至少一个第二模板语句集合确定异常语句信息，包括：根据第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异确定异常语句信息，其中第一模板序列用于指示第一模板语句集合中至少一个第一模板语句的排列顺序，至少一个第二模板序列分别用于指示至少一个第二模板语句集合中至少一个第二模板语句的排列顺序。
7、根据本申请提供的技术方案，通过对比模板化后的日志中模板语句排列顺序，从而能够更快速准确地确定失败日志和成功日志的模板语句序列中存在异常的节点，提高失败日志的失败原因分析的效率与准确性。
8、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异确定异常语句信息，包括：确定由至少一个第二模板序列变为第一模板序列的编辑距离矩阵；根据编辑距离矩阵，确定由至少一个第二模板序列转为第一模板序列的编辑路径，以确定第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异。
9、根据上述技术方案，通过确定成功日志的模板序列到失败日志的模板序列的编辑路径，能够准确定位失败日志相对于成功日志具体哪些语句存在异常，从而提高失败日志的失败原因分析的准确性。
10、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异确定异常语句信息，包括：确定第一共现频率矩阵和第二共现频率矩阵，其中，第一共现频率矩阵用于表示第一模板序列中的每个第一模板语句之间在上下文中出现的频率，第二共现频率矩阵用于表示至少一个第二模板序列中的每个第二模板语句之间在上下文中出现的频率；根据第一共现频率矩阵和第二共现频率矩阵中对应位置的值的大小关系，确定第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异。
11、根据上述技术方案，通过对比失败日志和成功日志中模板语句的共现频率，能够快速定位存在异常的语句，且成功日志的共现频率矩阵可以基于多个成功日志确定，能够提高作为对比对象的成功日志共现频率矩阵的准确性，从而提高失败日志的失败原因分析的效率与准确性。
12、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据异常语句信息，分析第一日志的失败原因，包括：根据异常语句信息以及机器学习模型，确定第一日志的失败原因，其中，机器学习模型的输入信息为异常语句信息，机器学习模型的输出信息为第一日志的失败原因。
13、根据上述技术方案，通过机器学习模型针对确定的异常语句分析失败原因，相对于将整篇失败日志输入模型进行分析，能够减少输入数据的信息量并提高输出结果的可解释性，从而提高失败日志的失败原因分析的效率与准确性。
14、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：获取训练数据集，该训练数据集包括多个异常语句信息和对应的失败原因；基于该训练数据集，训练机器学习模型，其中机器学习模型的输入信息包括多个异常语句信息，机器学习模型的目标输出信息包括每个异常语句信息对应的失败原因。
15、根据上述技术方案，相对于将整篇失败日志作为训练数据，能够使用更有针对性的异常语句信息作为训练数据，从而提高训练得到的机器学习模型的准确性。
16、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，异常语句信息包括至少一个异常语句，至少一个异常语句包括以下至少一项：第一日志相对于至少一个第二日志增加的日志语句、第一日志相对于至少一个第二日志缺少的日志语句、第一日志相对于至少一个第二日志替换的日志语句。
17、根据上述技术方案，异常语句信息能够确定失败日志相对于成功日志新增的、减少的和/或替换的日志语句，从而能够得到对失败日志的异常特征更进一步的综合描述，提高失败原因分析的准确性。
18、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，异常语句信息还包括权重信息，权重信息用于指示异常语句的重要程度。
19、根据上述技术方案，通过在作为输入数据的异常语句信息中加入权重信息，能够在存在多条异常语句时区分不同异常语句对失败原因贡献的重要程度，从而提高输出的失败原因的准确性。
20、结合第一方面，在将异常语句信息输入机器学习模型前，该方法还包括：通过可视化界面将异常语句信息展示给用户；接收用户对异常语句的重要程度的选择指令；根据该选择指令，调整异常语句信息的权重信息。
21本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种分析日志的方法，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，所述根据所述第一日志和所述至少一个第二日志，确定异常语句信息包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一模板语句集合和所述至少一个第二模板语句集合确定所述异常语句信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异确定异常语句信息，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异，包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常语句信息，分析所述第一日志的失败原因，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述异常语句信息包括至少一个异常语句，所述至少一个异常语句包括以下至少一项：所述第一日志相对于所述至少一个第二日志增加的日志语句、所述第一日志相对于所述至少一个第二日志缺
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述异常语句信息还包括权重信息，所述权重信息用于指示所述异常语句的重要程度。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述根据所述异常语句信息，分析所述第一日志的失败原因前，所述方法还包括：
11.根据权利要求1至10中任意一项所述的方法，其特征在于，在所述获取第一日志至少一个第二日志后，所述方法还包括：
12.根据权利要求2至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述模板语句库是预先从至少一个第三日志中提取得到的，所述至少一个第三日志是执行所述第一测试用例时产生的符合预期结果的日志，所述方法还包括：
13.一种分析日志的装置，其特征在于，包括：
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括模板化模块，用于：
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述确定模块用于：
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述确定模块用于：
17.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述确定模块用于：
18.根据权利要求13至17中任意一项所述的装置，其特征在于，所述分析模块用于：
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述装置还包括训练模块，用于：
20.根据权利要求13至19中任一项所述的装置，其特征在于，所述异常语句信息包括至少一个异常语句，所述至少一个异常语句包括以下至少一项：所述第一日志相对于所述至少一个第二日志增加的日志语句、所述第一日志相对于所述至少一个第二日志缺少的日志语句、所述第一日志相对于所述至少一个第二日志替换的日志语句。
21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述异常语句信息还包括权重信息，所述权重信息用于指示所述异常语句的重要程度。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述装置还包括调整模块，用于：
23.根据权利要求13至22中任意一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括预处理模块，用于：
24.根据权利要求14至17中任意一项所述的装置，其特征在于，所述获取模块还用于获取所述至少一个第三日志，所述至少一个第三日志是执行所述第一测试用例时产生的符合预期结果的日志；
25.一种计算设备集群，其特征在于，包括至少一个计算设备，每个计算设备包括处理器和存储器；
26.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序指令，当所述计算机指令由计算设备集群执行时，使得所述计算设备集群执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种分析日志的方法，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，所述根据所述第一日志和所述至少一个第二日志，确定异常语句信息包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一模板语句集合和所述至少一个第二模板语句集合确定所述异常语句信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异确定异常语句信息，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定第一模板序列相对于至少一个第二模板序列的差异，包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常语句信息，分析所述第一日志的失败原因，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述异常语句信息包括至少一个异常语句，所述至少一个异常语句包括以下至少一项：所述第一日志相对于所述至少一个第二日志增加的日志语句、所述第一日志相对于所述至少一个第二日志缺少的日志语句、所述第一日志相对于所述至少一个第二日志替换的日志语句。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述异常语句信息还包括权重信息，所述权重信息用于指示所述异常语句的重要程度。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述根据所述异常语句信息，分析所述第一日志的失败原因前，所述方法还包括：
11.根据权利要求1至10中任意一项所述的方法，其特征在于，在所述获取第一日志至少一个第二日志后，所述方法还包括：
12.根据权利要求2至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述模板语句库是预先从至少一个第三日志中提取得到的，所述至少一个第三日志是执行所述第一测试用例时产生的符合预期结果的日志，所述方法还包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：吴身修，李小倩，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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