系统异常定位方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机，特别是涉及一种系统异常定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着计算机技术的发展，业务系统中往往需要部署在几百甚至上千台服务器上，为了维护系统的稳定性和安全性，需要实时对业务系统中出现的异常进行定位，进而使得运维人员可以及时地排除业务系统中的故障。

2、传统方法是基于业务系统对应的系统架构图，来定位业务系统中存在的异常。然而系统架构图往往难以涉及每台服务器和每个应用程序之间的连接关系，并且系统架构图并不是稳定不变的，因此，基于系统架构图来对业务系统进行异常定位，存在准确性低的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高异常定位准确性的系统异常定位方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、本申请提供了一种系统异常定位方法。所述方法包括：

3、获取目标系统对应的训练链路信息；训练链路信息是将数据包在目标系统中传输得到的，训练链路信息包括数据包在目标系统中途经的各个节点对应的链路子信息；

4、获取训练链路信息对应的训练标签集；训练标签集包括目标系统在训练链路信息下针对各种系统异常的训练标签；

5、将训练链路信息中的各个链路子信息分别输入初始检测模型中所属节点类型对应的检测分支，得到各个节点类型分别对应的预测标签集；初始检测模型包括各个节点类型分别对应的检测分支，检测分支包括各种系统异常分别对应的检测子网络；

6、基于训练标签集和各个预测标签集，调整初始检测模型，得到中间检测模型；

7、将中间检测模型作为初始检测模型，返回获取目标系统对应的训练链路信息的步骤，直至满足收敛条件，得到目标检测模型；目标检测模型用于检测目标系统在任意链路信息下的系统异常。

8、本申请还提供了一种系统异常定位装置。所述装置包括：

9、训练链路信息获取模块，用于获取目标系统对应的训练链路信息；训练链路信息是将数据包在目标系统中传输得到的，训练链路信息包括数据包在目标系统中途经的各个节点对应的链路子信息；

10、训练标签集获取模块，用于获取训练链路信息对应的训练标签集；训练标签集包括目标系统在训练链路信息下针对各种系统异常的训练标签；

11、预测标签集确定模块，用于将训练链路信息中的各个链路子信息分别输入初始检测模型中所属节点类型对应的检测分支，得到各个节点类型分别对应的预测标签集；初始检测模型包括各个节点类型分别对应的检测分支，检测分支包括各种系统异常分别对应的检测子网络；

12、检测模型调整模块，用于基于训练标签集和各个预测标签集，调整初始检测模型，得到中间检测模型；

13、目标检测模型确定模块，用于将中间检测模型作为初始检测模型，返回获取目标系统对应的训练链路信息的步骤，直至满足收敛条件，得到目标检测模型；目标检测模型用于检测目标系统在任意链路信息下的系统异常。

14、一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述系统异常定位方法的步骤。

15、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述系统异常定位方法的步骤。

16、一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述系统异常定位方法的步骤。

17、上述系统异常定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取目标系统对应的训练链路信息和训练链路信息对应的训练标签集。将训练链路信息中的各个链路子信息分别输入初始检测模型中所属节点类型对应的检测分支，得到各个节点类型分别对应的预测标签集。基于训练标签集和各个预测标签集，调整初始检测模型，得到中间检测模型。将中间检测模型作为初始检测模型，返回获取目标系统对应的训练链路信息的步骤，直至满足收敛条件，得到目标检测模型。目标检测模型用于检测目标系统在任意链路信息下的系统异常。这样，在初始检测模型中构建各个节点类型分别对应的检测分支，每个检测分支中都包括了各种系统异常分别对应的检测子网络，将训练链路信息中的各个链路子信息分别输入初始检测模型中所属节点类型对应的检测分支，来训练初始检测模型，能够提高训练得到的目标检测模型的异常检测准确性，从而提高系统异常定位的准确性。此外，通过目标检测模型可以预测目标系统在任意链路信息下针对各种系统异常分别对应的预测标签，实现了多尺度的异常定位。

技术特征：

1.一种系统异常定位方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标系统对应的训练链路信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始链路信息包括所述数据包在所述目标系统中途经的各个节点对应的初始子信息；

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一中间链路信息包括多个节点类型对应的第一中间子信息集，所述第一中间子信息集包括所述数据包在所述目标系统中途经的属于同一节点类型的各个节点对应的第一中间子信息；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练标签集和各个预测标签集，调整所述初始检测模型，得到中间检测模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标标签集，确定所述目标系统在所述目标链路信息下的系统异常检测结果，包括：

8.一种系统异常定位装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种系统异常定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标系统对应的训练链路信息和训练链路信息对应的训练标签集；将训练链路信息中的各个链路子信息分别输入初始检测模型中所属节点类型对应的检测分支，得到各个节点类型分别对应的预测标签集；基于训练标签集和各个预测标签集，调整初始检测模型，得到中间检测模型；将中间检测模型作为初始检测模型，返回获取目标系统对应的训练链路信息的步骤，直至满足收敛条件，得到目标检测模型；目标检测模型用于检测目标系统在任意链路信息下的系统异常。采用本方法能够提高系统异常定位的准确性。

技术研发人员：杨碧云
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15