用于告警信息的关联方法、系统、存储介质及设备与流程

本发明涉及网络信息交叉，尤其涉及用于告警信息的关联方法、系统、存储介质及设备。

背景技术：

1、随着计算机技术和信息技术的蓬勃发展，信息网络基础设施给人类社会带来了便利，但同时在应用架构复杂，监控指标数量巨大的场景下，面对数量庞大、信息冗余的告警数据，如果不能有效筛选出有价值的信息，告警关联作用将达不到预期效果。

2、传统告警关联只给出了指标异常的信息，无法明确指出是什么引起了告警，网络告警信息分析不仅需要有足够的理论支撑，更需要能实时分析处理，这种分析能够快速给出运维建议，提高故障排查的效率，而机器学习正好具备这些优点，因此，基于机器学习的方法在该领域内使用最为广泛。

3、综上所述，本发明使用了基于机器学习的方法，可用于准确高效的生成告警信息的相关关联内容。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述问题，提出了用于告警信息的关联方法。

2、一种用于告警信息的关联方法，所述方法包括下列步骤：

3、根据原始告警数据训练告警信息关联模型；

4、在所述告警信息关联模型训练完成后，利用其输出当前运行数据的告警关联信息；

5、将所述当前运行数据的告警关联信息作为样本集数据；

6、根据所述样本集数据对告警信息关联模型进行调整并输出下一次当前运行数据的告警关联信息。

7、上述方案中，所述根据原始告警数据训练告警信息关联模型，具体包括：

8、采集所述原始告警数据；

9、对所述原始告警数据进行预处理，确定第一告警数据；

10、对所述第一告警数据进行特征提取，确定若干个特征；

11、将所述若干个特征输入告警信息关联模型中，获取关联结果；

12、当所述关联结果的准确率达到准确率阈值时，则告警信息关联模型训练完成。

13、上述方案中，所述第一告警数据，具体包括：业务监控指标和业务日志数据；其中，业务监控指标包括cpu利用率、内存占用率、磁盘使用率、url的每秒请求数、响应时间以及网络带宽；业务日志数据包括：时间戳、进程上下文信息、函数名、方法名、相关性参数、错误编码、报错信息。

14、上述方案中，所述对所述第一告警数据进行特征提取，确定若干个特征，具体包括：从所述第一告警数据中提取其时间序列、事件类型、异常值、单调效应信息和置信程度。

15、上述方案中，所述将所述若干个特征输入告警信息关联模型中，获取关联结果，具体包括：

16、根据所述若干个特征构建决策树模型；

17、根据所述决策树模型判断当前输入的第一告警数据中业务监控指标和业务日志数据之间的相关性；

18、根据所述相关性确定第一告警数据是否与数据库中运行数据或诊断结果有关；

19、若有，输出数据库中运行数据对应的诊断结果或数据库中诊断结果。

20、上述方案中，所述将所述当前运行数据的告警关联信息作为样本集数据之后，还包括：

21、获取当前运行数据的连续时间序列数据和时间事件数据；

22、对所述连续时间序列数据和时间事件数据进行相关性分析；

23、获取所述连续时间序列数据和时间事件数据的时间依赖顺序和单调效应信息；

24、根据所述时间依赖顺序和单调效应信息对告警信息关联模型进行调整。

25、上述方案中，所述根据所述样本集数据对告警信息关联模型进行调整并输出下一次当前运行数据的告警关联信息之后，还包括：

26、将所述告警关联信息存入数据库进行归档并作为模型优化的训练集；

27、根据所述告警关联信息在现有数据库中确定对应的告警建议；

28、将所述告警关联信息和与其对应的告警建议推送至运维人员。

29、本申请还提出了一种用于告警信息的关联系统，其特征在于，所述系统包括：告警信息关联模型获取单元、告警关联信息获取单元、样本集数据获取单元；

30、所述告警信息关联模型获取单元，用于根据原始告警数据训练告警信息关联模型；

31、所述告警关联信息获取单元，用于在所述告警信息关联模型训练完成后，利用其输出当前运行数据的告警关联信息、根据所述样本集数据对告警信息关联模型进行调整并输出下一次当前运行数据的告警关联信息；

32、所述样本集数据获取单元，用于将所述当前运行数据的告警关联信息作为样本集数据。

33、本申请还提出了一种可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

34、根据原始告警数据训练告警信息关联模型；

35、在所述告警信息关联模型训练完成后，利用其输出当前运行数据的告警关联信息；

36、将所述当前运行数据的告警关联信息作为样本集数据；

37、根据所述样本集数据对告警信息关联模型进行调整并输出下一次当前运行数据的告警关联信息。

38、本申请还提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行如下步骤；

39、根据原始告警数据训练告警信息关联模型；

40、在所述告警信息关联模型训练完成后，利用其输出当前运行数据的告警关联信息；

41、将所述当前运行数据的告警关联信息作为样本集数据；

42、根据所述样本集数据对告警信息关联模型进行调整并输出下一次当前运行数据的告警关联信息。

43、采用本发明实施例，具有如下有益效果：先根据原始告警数据训练告警信息关联模型，在告警信息关联模型训练完成后，利用其输出当前运行数据的告警关联信息，将所述当前运行数据的告警关联信息作为样本集数据，最后根据该样本集数据对告警信息关联模型进行调整并输出下一次当前运行数据的告警关联信息；这种方法能够根据告警信息关联模型输出与当前运行数据对应的可靠的参考数据关联信息，确保每次输出的告警关联信息的准确性，能够利用更新的告警关联信息对据告警信息关联模型进行调整，从而更精准智能的确认和识别当前运行数据的关联结果，有利于告警关联分析效率。

技术特征：

1.一种用于告警信息的关联方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：

2.根据权利要求1所述的用于告警信息的关联方法，其特征在于，所述根据原始告警数据训练告警信息关联模型，具体包括：

3.根据权利要求2所述的用于告警信息的关联方法，其特征在于，所述第一告警数据，具体包括：业务监控指标和业务日志数据；其中，业务监控指标包括但不限于cpu利用率、内存占用率、磁盘使用率、url的每秒请求数、响应时间以及网络带宽；业务日志数据包括：时间戳、进程上下文信息、函数名、方法名、相关性参数、错误编码、报错信息。

4.根据权利要求2所述的用于告警信息的关联方法，其特征在于，所述对所述第一告警数据进行特征提取，确定若干个特征，具体包括：从所述第一告警数据中提取其时间序列、事件类型、异常值、单调效应信息和置信程度。

5.根据权利要求2所述的用于告警信息的关联方法，其特征在于，所述将所述若干个特征输入告警信息关联模型中，获取关联结果，具体包括：

6.根据权利要求1所述的用于告警信息的关联方法，其特征在于，所述将所述当前运行数据的告警关联信息作为样本集数据之后，还包括：

7.根据权利要求6所述的用于告警信息的关联方法，其特征在于，所述根据所述样本集数据对告警信息关联模型进行调整并输出下一次当前运行数据的告警关联信息之后，还包括：

8.一种用于告警信息的关联系统，其特征在于，所述系统包括：告警信息关联模型获取单元、告警关联信息获取单元、样本集数据获取单元；

9.一种可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求 1至7中任一一项所述方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一一项中所述方法的步骤。

技术总结
本发明实施例公开了用于告警信息的关联方法、系统、存储介质及设备，所述方法包括下列步骤：先根据原始告警数据训练告警信息关联模型，在告警信息关联模型训练完成后，利用其输出当前运行数据的告警关联信息，将所述当前运行数据的告警关联信息作为样本集数据，最后根据该样本集数据对告警信息关联模型进行调整并输出下一次当前运行数据的告警关联信息；本发明能够根据告警信息关联模型输出与当前运行数据对应的可靠的参考数据关联信息，确保每次输出的告警关联信息的准确性。

技术研发人员：高琳杰
受保护的技术使用者：中保车服科技服务股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15