一种告警分析方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种告警分析方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.当前，在分布式存储集群环境中，告警是运维工程师最常处理的信息，当出现集群异常时，会出现大量的告警，运维人员经常无法识别或者比较难识别出重要的告警信息，同时由于缺乏足够的信息，运维人员难以定位告警的成因和解决方案，给运维人员的维护工作以及集群的健康运行造成了较大影响。
3.综上所述，如何快速便捷并精确地确定出告警的成因和解决方案是当前亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种告警分析方法、装置、设备及介质，能够快速便捷地确定出告警对应的成因和解决方案。其具体方案如下：
5.第一方面，本技术公开了一种告警分析方法，包括：
6.获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型；
7.获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息；
8.基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。
9.可选的，所述获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型之前，还包括：
10.获取若干原始告警，并根据第一预设编号规则确定所述原始告警分别对应的原始编号；
11.将相同告警类型的所有所述原始告警进行压缩得到目标告警，并基于第二预设编号规则和所述原始编号得到所述目标告警对应的目标编号；
12.相应的，所述获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型，包括：
13.基于所述目标编号从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型。
14.可选的，所述获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型之前，还包括：
15.统计所述目标告警中所有所述原始告警的原始频次；
16.相应的，所述基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案，包括：
17.基于所述目标模型、所述原始频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告
警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。
18.可选的，所述获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型之前，还包括：
19.统计预设时间段内，所述目标告警的目标频次；
20.相应的，所述基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案，包括：
21.基于所述目标模型、所述目标频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。
22.可选的，所述从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型，包括：
23.从预设模型库中确定出所述目标告警对应的若干原始模型，并获取客户端从所述原始模型中确定出的所述目标告警对应的目标模型。
24.可选的，所述越限信息包括越限频次、越限范围值和越限时间。
25.可选的，所述关联关系包括依赖关系、派生关系、同源关系、推测关系和复杂告警时序关系。
26.第二方面，本技术公开了一种告警分析装置，包括：
27.目标模型确定模块，用于获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型；
28.标准和信息确定模块，用于获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息；
29.成因和解决方案确定模块，用于基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。
30.第三方面，本技术公开了一种电子设备，包括处理器和存储器；其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现前述公开的告警分析方法。
31.第四方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的告警分析方法。
32.可见，本技术获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型；获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息；基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。由此可见，本技术利用具有目标告警与其它告警关联关系的目标模型、目标性能标准和越限信息能够快速便捷并精确地确定出目标告警对应的成因和解决方案。
附图说明
33.为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
34.图1为本技术提供的一种告警分析方法流程图；
35.图2为本技术提供的一种具体的告警分析方法流程图；
36.图3为本技术提供的一种具体的告警分析方法流程图；
37.图4为本技术提供的一种告警分析方法流程示意图；
38.图5为本技术提供的一种告警分析装置结构图；
39.图6为本技术提供的一种电子设备结构图。
具体实施方式
40.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
41.当前在分布式存储集群环境中，告警是运维工程师最常处理的信息，当出现集群异常时，会出现大量的告警，运维人员经常无法识别或者比较难识别出重要的告警信息，同时由于缺乏足够的信息，运维人员难以定位告警的成因和解决方案，给运维人员的维护工作以及集群的健康运行造成了较大影响。
42.为了克服上述问题，本技术提供了一种告警分析方案，能够快速便捷地确定出告警的成因和解决方案。
43.参见图1所示，本技术实施例公开了一种告警分析方法，该方法包括：
44.步骤s11：获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型。
45.本技术实施例中，从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型，具体为：从预设模型库中确定出所述目标告警对应的若干原始模型，并获取客户端从所述原始模型中确定出的所述目标告警对应的目标模型。需要指出的是，对于一个目标告警，在预设模型库中可以存在一个或多个对应的原始模型。
46.本技术实施例中，依照相关规则建立不同告警间之间的关系，并将若干表示不同告警间各种关联关系的模型存储至预设模型库中，同时对告警关联分析模型库进行管理。需要指出的是，所述关联关系包括依赖关系、派生关系、同源关系、推测关系和复杂告警时序关系，其中，所述依赖关系表示为a告警发生的前提是b告警发生；所述派生关系表示为a告警发生后，引发b告警发生；所述同源关系表示为ab告警均由于c故障产生；所述推测关系表示为其他规则，人工添加相关关联告警，所述复杂告警时序关系表示为告警之间的先后顺序和间隔时间。
47.步骤s12：获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息。
48.本技术实施例中，对分布式存储集群进行性能数据分析，具体的，确定集群、节点、存储池、osd(object-based storage device，对象存储设备)相关的带宽、iops(input/output operations per second，每秒进行读写操作的次数)、内存和cpu(central processing unit，中央处理器)利用率等预设性能标准的目标阈值，对集群的集群、节点、存储池、osd相关的带宽、iops、内存和cpu利用率等预设性能标准当前的性能数据进行提
取，比较目标阈值与性能数据的关系，将性能数据发生越限的预设性能标准作为目标性能标准，并收集异常(越限)信息形成记录表包含目标阈值、越限时间、越限频次和越限范围值，所述越限范围值为目标阈值与性能数据的差值。需要指出的是，所述越限包括大于最大阈值和小于最小阈值。
49.步骤s13：基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。
50.本技术实施例中，首先预先创建好预设告警知识库，知识库需要开发人员进行维护，将日常生成的告警、告警产生的条件、告警模型(与告警关联分析模型库一致)、告警频次，关联的预设性能标准和目标阈值以及告警解决方案或建议策略存放至知识库中，以便基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。另外，利用目标性能标准和越限信息能够提高确定成因和解决方案的准确性。
51.需要指出的是，利用预设告警知识库可以通过查字典的方式快速定位告警的成因和解决方案，其中，表示关联关系的目标模型的使用提高了对告警的分析程度，可以有效排除干扰，目标性能标准和越限信息的使用提高了确定告警成因和解决方案的准确性。
52.可见，本技术获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型；获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息；基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。由此可见，本技术利用具有目标告警与其它告警关联关系的目标模型能够快速便捷地确定出目标告警对应的成因和解决方案，利用目标性能标准和越限信息能够更精确地确定出目标告警对应的成因和解决方案。
53.参见图2所示，本技术实施例公开了一种具体的告警分析方法，该方法包括：
54.步骤s21：获取若干原始告警，并根据第一预设编号规则确定所述原始告警分别对应的原始编号；将相同告警类型的所有所述原始告警进行压缩得到目标告警，并基于第二预设编号规则和所述原始编号得到所述目标告警对应的目标编号；统计所述目标告警中所有所述原始告警的原始频次。
55.本技术实施例中，通过告警预处理模块对获取的原始告警进行预处理，对告警按照指定规则进行编码以及进行告警压缩，同时进行对告警进行计数；具体的，获取若干原始告警，并根据第一预设编号规则确定所述原始告警分别对应的原始编号，将相同告警类型的所有所述原始告警进行压缩得到目标告警，并基于第二预设编号规则和所述原始编号得到所述目标告警对应的目标编号；最后统计所述目标告警中所有所述原始告警的原始频次；需要指出的是，进行告警压缩减少了告警中的冗余信息，提高了告警检索的效率。
56.需要指出的是，对告警按照指定规则进行编号，具体的可按照告警时间、告警类型、告警级别、告警模块等进行编号；所述告警压缩为将多个同类告警压缩到一个告警中，进行告警计数得到原始频次，具体为对一类告警的频次进行统计。
57.步骤s22：基于所述目标编号从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型。
58.本技术实施例中，利用目标编码从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标
模型，不必直接利用目标告警，使确定出目标模型的过程更加方便快捷。
59.步骤s23：获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息。
60.本技术实施例中，对分布式存储集群进行性能数据分析，具体的，确定集群、节点、存储池、osd相关的带宽、iops、内存和cpu利用率等预设性能标准的目标阈值，对集群的集群、节点、存储池、osd相关的带宽、iops、内存和cpu利用率等预设性能标准当前的性能数据进行提取，比较目标阈值与性能数据的关系，将性能数据发生越限的预设性能标准作为目标性能标准，并收集异常(越限)信息形成记录表包含目标阈值、越限时间、越限频次和越限范围值，所述越限范围值为目标阈值与性能数据的差值。需要指出的是，所述越限包括大于最大阈值和小于最小阈值。
61.步骤s24：基于所述目标模型、所述原始频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。
62.本技术实施例中，基于所述目标模型、所述原始频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案，其中，增加原始频次的利用，使成因和解决方案的确定更加精确。
63.可见，本技术获取若干原始告警，并根据第一预设编号规则确定所述原始告警分别对应的原始编号；将相同告警类型的所有所述原始告警进行压缩得到目标告警，并基于第二预设编号规则和所述原始编号得到所述目标告警对应的目标编号；统计所述目标告警中所有所述原始告警的原始频次；基于所述目标编号从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型；获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息；基于所述目标模型、所述原始频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。由上可知，本技术利用目标编码确定目标模型使确定过程更加方便快捷；本技术利用具有目标告警与其它告警关联关系的目标模型、原始频次、目标性能标准和越限信息能够快速便捷并精确地确定出目标告警对应的成因和解决方案；本技术利用所述原始频次能够更加精确地确定成因和解决方案。
64.参见图3所示，本技术实施例公开了一种具体的告警分析方法，该方法包括：
65.步骤s31：获取若干原始告警，并根据第一预设编号规则确定所述原始告警分别对应的原始编号；将相同告警类型的所有所述原始告警进行压缩得到目标告警，并基于第二预设编号规则和所述原始编号得到所述目标告警对应的目标编号；统计预设时间段内，所述目标告警的目标频次。
66.本技术实施例中，通过告警预处理模块对获取的原始告警进行预处理，对告警按照指定规则进行编码以及进行告警压缩，同时进行对告警进行计数；具体的，获取若干原始告警，并根据第一预设编号规则确定所述原始告警分别对应的原始编号，将相同告警类型的所有所述原始告警进行压缩得到目标告警，并基于第二预设编号规则和所述原始编号得到所述目标告警对应的目标编号；最后统计预设时间段内，所述目标告警的目标频次；需要指出的是，进行告警压缩减少了告警中的冗余信息，提高了告警检索的效率。
67.需要指出的是，对告警按照指定规则进行编号，具体的可按照告警时间、告警类
型、告警级别、告警模块等进行编号；所述告警压缩为将多个同类告警压缩到一个告警中，进行告警计数得到目标频次，具体为对同一个告警按照一定规则(时间范围)进行计数。
68.步骤s32：基于所述目标编号从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型。
69.本技术实施例中，利用目标编码从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型，不必直接利用目标告警，使确定出目标模型的过程更加方便快捷。
70.步骤s33：获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息。
71.本技术实施例中，对分布式存储集群进行性能数据分析，具体的，确定集群、节点、存储池、osd相关的带宽、iops、内存和cpu利用率等预设性能标准的目标阈值，对集群的集群、节点、存储池、osd相关的带宽、iops、内存和cpu利用率等预设性能标准当前的性能数据进行提取，比较目标阈值与性能数据的关系，将性能数据发生越限的预设性能标准作为目标性能标准，并收集异常(越限)信息形成记录表包含目标阈值、越限时间、越限频次和越限范围值，所述越限范围值为目标阈值与性能数据的差值。需要指出的是，所述越限包括大于最大阈值和小于最小阈值。
72.步骤s34：基于所述目标模型、所述目标频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。
73.本技术实施例中，基于所述目标模型、所述目标频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案，其中，增加目标频次的利用能够更加精确地确定成因和解决方案。
74.可见，本技术获取若干原始告警，并根据第一预设编号规则确定所述原始告警分别对应的原始编号；将相同告警类型的所有所述原始告警进行压缩得到目标告警，并基于第二预设编号规则和所述原始编号得到所述目标告警对应的目标编号；统计预设时间段内，所述目标告警的目标频次；基于所述目标编号从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型；获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息；基于所述目标模型、所述目标频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。由上可知，本技术利用目标编码确定目标模型使确定过程更加方便快捷；本技术利用具有目标告警与其它告警关联关系的目标模型、目标频次、目标性能标准和越限信息能够快速便捷并精确地确定出目标告警对应的成因和解决方案；本技术利用所述目标频次能够更加精确地确定成因和解决方案。
75.参见图4所示，为整体告警分析过程，在告警分析模块中完成。从告警库中获取原始告警，并对所述原始告警进行预处理，所述预处理包括告警编号、告警压缩和告警计数，预处理之后获取目标告警，以及目标告警的目标编号、相应的同一告警类型下的所述目标告警中原始告警的原始频次或预设时间段内的目标告警的目标频次；基于所述目标编码从关联分析模型库(预设模型库)中选取表示目标告警与其它告警间关联关系的目标模型；对分布式存储集群中的预设性能标准进行性能数据分析得到包含目标性能标准的越限信息的性能数据记录表；利用目标模型、原始频次、目标性能标准和越限信息从预设知识库中确
定出所述目标告警的成因和解决方案，或，利用目标模型、目标频次、目标性能标准和越限信息从预设知识库中确定出所述目标告警的成因和解决方案。
76.需要指出的是，可以快速定位问题根因以及提供问题解决方案。对告警进行预处理，减少了冗余告警的影响，提高了告警检索的效率；构建告警关联分析模型库对告警之间的映射关系进行关联，提高了运维对告警关联问题的分析，可以有效的排除干扰项；构建预设告警知识库，结合告警关联分析模型，通过查字典的形式快速定位告警的根因；目标性能标准和性能数据记录表中的越限信息作为告警根因的定位的补充条件，提高了告警定位的准确性。
77.参见图5所示，本技术实施例公开了一种告警分析装置，包括：
78.目标模型确定模块11，用于获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型；
79.标准和信息确定模块12，用于获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息；
80.成因和解决方案确定模块13，用于基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。
81.可见，本技术获取目标告警，并从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；其中，所述预设模型库中存储有若干表示不同告警间各种关联关系的模型；获取从预设性能标准中确定出的对应的性能数据发生越限的目标性能标准，并确定所述目标性能标准对应的越限信息；基于所述目标模型、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案。由此可见，本技术利用具有目标告警与其它告警关联关系的目标模型、目标性能标准和越限信息能够快速便捷地确定出目标告警对应的成因和解决方案。
82.在一些实施例中，所述告警分析装置，还包括：
83.第一编号单元，用于获取若干原始告警，并根据第一预设编号规则确定所述原始告警分别对应的原始编号；
84.告警压缩单元，用于将相同告警类型的所有所述原始告警进行压缩得到目标告警；
85.第二编号单元，用于基于第二预设编号规则和所述原始编号得到所述目标告警对应的目标编号；
86.相应的，所述目标模型确定模块11，包括：
87.目标模型确定单元，用于基于所述目标编号从预设模型库中确定出所述目标告警对应的目标模型；
88.在一些实施例中，所述告警分析装置，还包括：
89.原始频次统计模块，用于统计所述目标告警中所有所述原始告警的原始频次；
90.相应的，所述成因和解决方案确定模块13，包括：
91.基于所述目标模型、所述原始频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案；
92.在一些实施例中，所述告警分析装置，还包括：
93.目标频次统计模块，用于统计预设时间段内，所述目标告警的目标频次；
94.相应的，所述成因和解决方案确定模块13，包括：
95.基于所述目标模型、所述目标频次、所述目标性能标准和所述越限信息从预设告警知识库中，确定出所述目标告警对应的成因和解决方案；
96.在一些实施例中，所述目标模型确定模块11，包括：
97.目标模型确定单元，用于从预设模型库中确定出所述目标告警对应的若干原始模型，并获取客户端从所述原始模型中确定出的所述目标告警对应的目标模型。
98.进一步的，本技术实施例还提供了一种电子设备，图6是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本技术的使用范围的任何限制。
99.图6为本技术实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、输入输出接口24、通信接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任意实施例公开的告警分析方法的相关步骤。
100.本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口25能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本技术技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口24，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
101.另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，存储器22作为可以包括作为运行内存的随机存取存储器和用于外部内存的存储用途的非易失性存储器，其上的存储资源包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
102.其中，操作系统221用于管理与控制源主机上电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，操作系统221可以是windows、unix、linux等。计算机程222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的告警分析方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
103.本实施例中，所述输入输出接口24具体可以包括但不限于usb接口、硬盘读取接口、串行接口、语音输入接口、指纹输入接口等。
104.进一步的，本技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的告警分析方法。
105.关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
106.这里所说的计算机可读存储介质包括随机存取存储器(random access memory，ram)、内存、只读存储器(read-only memory，rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、磁碟或者光盘或技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质。其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述告警分析方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
107.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装
置而言，由于其与实施例公开的告警分析方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
108.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
109.结合本文中所公开的实施例描述算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
110.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
111.以上对本发明所提供的一种告警分析方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。