告警预测方法、装置、系统及存储介质与流程

本发明涉及一种运维监控领域，尤其涉及一种告警预测方法、装置、系统及存储介质。
背景技术：
：运维监控是一系列it管理产品的统称，它所包含的产品功能强大、易于使用、解决方案齐全，可一站式满足用户的各种it管理需求。越来越多的客户都在考虑或采纳业务集中的方案。然而业务系统集中后，不仅增加运行维护的工作强度，而且会使集中的系统变得更加繁杂。有效的系统和应用监控体系成为了解业务资源的使用状况，及时发现可能导致系统故障的隐患，实现系统运营保障的关键。在实际的运维中，故障往往不是独立存在的。常规的运维模式下，无法对故障的影响进行预测判断以及对可能产生的故障进行提前预警，只有当故障产生后，运维人员才会对故障进行处理。技术实现要素：针对现有技术中无法实现对故障的提前预警的问题，本发明提供了一种告警预测方法、装置、系统及存储介质。第一方面，本发明实施例提供了一种告警预测方法，包括：获取当前生成的警报，所述警报为同一类告警消息压缩而成的消息列表；获取历史警报序列样本集，所述历史警报序列样本集包括预设时间内多个频繁警报序列，每个频繁警报序列对应于一个根因警报，所述频繁警报序列中包括多个与所述根因警报关联的按时间顺序排列的频繁警报项集；根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值。在其中一个可选的实施例中，所述获取历史警报序列样本集，包括：从历史警报数据集合中获取根因警报，所述根因警报发生的频次大于预设的第一频次阈值；根据所述根因警报，从所述历史警报数据集合中获取符合预设的第一条件的警报数据，所述警报数据中包括多个与所述根因警报之间符合所述第一条件的警报；根据所述符合预设的第一条件的警报数据发生频次以及预设的第二频次阈值，获得目标警报，所述目标警报发生的频次大于所述第二频次阈值；将同一类根因警报对应的目标警报进行聚合，以生成频繁警报序列，所述频繁警报序列中包含的频繁警报在以所述目标警报为结尾的路径集合中出现的频次大于预设的第二阈值。在其中一个可选的实施例中，所述从历史警报数据集合中获取根因警报，包括：扫描所述预设第一时间内历史警报数据集合，所述历史警报数据包括分类关键字段，所述分类关键字段包括用于表示对象的对象字段和/或用于表示监控指标的指标字段；根据所述历史警报数据中包含的分类关键字段确定每类历史警报发生的频次；根据每类历史警报发生的频次以及所述第一频次阈值，获得根因警报。在其中一个可选的实施例中，所述将同一类根因警报对应的目标警报进行聚合，以生成频繁警报序列，包括：扫描同一类根因警报对应的目标警报数据集合，构建目标警报样本集，所述目标警报样本集包括指针列表以及与所述指针列表对应的项链表，所述指针列表中包括至少一个目标警报标识、与所述警报标识对应的发生频次以及指向对应项链表的指针；对每个目标警报获取其对应的条件模式基，所述条件模式基是以所述目标警报为结尾的路径的集合；确定所述路径的集合中的频繁警报，所述频繁警报为路径的集合中出现频次大于所述第二阈值的警报；删除路径的集合中出现频次小于所述第二阈值的目标警报，更新所述目标警报样本集以形成所述历史警报序列样本集。在其中一个可选的实施例中，所述扫描同一类根因警报对应的目标警报数据集合，构建目标警报样本集，包括：扫描所述警报数据，根据预设的第二条件在所述指针列表中将所述目标警报标识以所述第二条件为序列进行排列；依据所述指针列表构建所述目标警报样本集。在其中一个可选的实施例中，所述根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，包括：根据当前生成的警报对应的标识，从所述历史告警序列样本集中找出与所述当前生成的警报对应的频繁警报序列；获取前缀，从所述对应的频繁警报序列中提取对应的投影数据库；计算所述投影数据库中各个警报出现的概率，删除出现概率小于所述第一阈值的警报标识以更新所述对应的频繁警报序列；将当前前缀的标识分别与保留的各个警报的标识进行绑定构成新的前缀，从更新的对应的频繁警报序列中找出与所述新的前缀对应的投影数据，并执行计算与删除动作，直到所述投影数据为空；将保留的警告进行通告。第二方面，本发明实施例提供了一种告警预测装置，包括：第一获取单元，用于获取当前生成的警报，所述警报为同一类告警消息压缩而成的消息列表；第二获取单元，用于获取历史警报序列样本集，所述历史警报序列样本集包括预设时间内多个频繁警报序列，每个频繁警报序列对应于一个根因警报，所述频繁警报序列中包括多个与所述根因警报关联的按时间顺序排列的频繁警报项集；通告单元，用于根据所述第一获取单元获取的当前生成的警报、所述第二获取单元获取的历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。在其中一个可选的实施例中，所述第二获取单元，包括：第一获取模块，用于从历史警报数据集合中获取根因警报，所述根因警报发生的频次大于预设的第一频次阈值；第二获取模块，用于根据所述第一获取模块获取的根因警报，从所述历史警报数据集合中获取符合预设的第一条件的警报数据，所述警报数据中包括多个与所述根因警报之间符合所述第一条件的警报；第三获取模块，用于根据所述第二获取模块获取的符合预设的第一条件的警报数据发生频次以及预设的第二频次阈值，获得目标警报，所述目标警报发生的频次大于所述第二频次阈值；聚合模块，用于将同一类根因警报对应的目标警报进行聚合，以生成频繁警报序列，所述频繁警报序列中包含的频繁警报在以所述目标警报为结尾的路径集合中出现的频次大于预设的第二阈值。在其中一个可选的实施例中，所述第一获取模块，具体用于：扫描所述预设第一时间内历史警报数据集合，所述历史警报数据包括分类关键字段，所述分类关键字段包括用于表示对象的对象字段和/或用于表示监控指标的指标字段；根据所述历史警报数据中包含的分类关键字段确定每类历史警报发生的频次；根据每类历史警报发生的频次以及所述第一频次阈值，获得根因警报；在其中一个可选的实施例中，所述聚合模块，具体用于：扫描同一类根因警报对应的目标警报数据集合，构建目标警报样本集，所述目标警报样本集包括指针列表以及与所述指针列表对应的项链表，所述指针列表中包括至少一个目标警报标识、与所述警报标识对应的发生频次以及指向对应项链表的指针；对每个目标警报获取其对应的条件模式基，所述条件模式基是以所述目标警报为结尾的路径的集合；确定所述路径的集合中的频繁警报，所述频繁警报为路径的集合中出现频次大于所述第二阈值的警报；删除路径的集合中出现频次小于所述第二阈值的目标警报，更新所述目标警报样本集以形成所述历史警报序列样本集。在其中一个可选的实施例中，所述通告单元，包括：查找模块，用于根据当前生成的警报对应的标识，从所述历史告警序列样本集中找出与所述当前生成的警报对应的频繁警报序列；第四获取模块，用于获取前缀，从所述对应的频繁警报序列中提取对应的投影数据库；执行模块，用于计算所述投影数据库中各个警报出现的概率，删除出现概率小于所述第一阈值的警报标识以更新所述对应的频繁警报序列；所述执行模块，还用于将当前前缀的标识分别与保留的各个警报的标识进行绑定构成新的前缀，从更新的对应的频繁警报序列中找出与所述新的前缀对应的投影数据；执行计算与删除动作，直到所述投影数据为空；通告模块，用于将保留的警告进行通告。第三方面，本发明实施例提供一种告警预测系统，包括有存储器，以及一个或者一个以上程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或一个以上处理器所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取当前生成的警报，所述警报为同一类告警消息压缩而成的消息列表；获取历史警报序列样本集，所述历史警报序列样本集包括预设时间内多个频繁警报序列，每个频繁警报序列对应于一个根因警报，所述频繁警报序列中包括多个与所述根因警报关联的按时间顺序排列的频繁警报项集；根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求上述的告警预测方法。本发明提供的通过本发明提供的告警预测方法、装置、系统及存储介质，根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。其中历史告警序列样本集是经过一段时间的数据沉淀得到的，可在故障发生时有效的将短期内有概率发生的其他故障一并进行通知，使运维人员在日常工作中，可做到一定程度的“防患于未然”，提升了系统的整体运行质量。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。图1为本发明实施例提供的一种警报预警方法的流程示意图；图2为本发明又一实施例提供的一种警报预警方法的流程示意图；图3为图2所示的警报报警方法中步骤205的流程示意图；图4为图2所示的警报报警方法中步骤206的流程示意图；图5为本发明实施例提供的一种警报预警装置的结构示意图。通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。图1为本发明实施例提供的一种告警预测方法流程示意图。如图1所示，该方法，包括：步骤101、获取当前生成的警报。所述警报为同一类告警消息压缩而成的消息列表。在一实施例中，所述获取当前生成的警报，包括根据接收的告警消息确定当前运维的警报中是否存在与所述告警消息对应的警报；若存在与所述告警消息对应的警报，根据所述告警消息更新对应的警报；若不存在与所述告警消息对应的警报，根据所述告警消息创建对应的警报。在一实施例中，所述根据所述告警消息确定当前运维的警报中是否存在与所述告警消息对应的警报，包括：根据所述告警消息提取分类关键字段；若当前运维的警报中存在以所述分类关键字段进行消息压缩的警报，确定存在与所述告警消息对应的警报；否则不存在。在一实施例中，所述分类关键字段可以包括但不限于用于表示对象的对象字段和/或用于表示监控指标的指标字段。步骤102、获取历史警报序列样本集。所述历史警报序列样本集包括预设时间内多个频繁警报序列，每个频繁警报序列对应于一个根因警报，所述频繁警报序列中包括多个与所述根因警报关联的按时间顺序排列的频繁警报项集。步骤103、根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值。本发明提供的告警预测方法，根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。其中历史告警序列样本集是经过一段时间的数据沉淀得到的，可在故障发生时有效的将短期内有概率发生的其他故障一并进行通知，使运维人员在日常工作中，可做到一定程度的“防患于未然”，提升了系统的整体运行质量。在上述实施例的基础上，为了进一步阐述本发明提供的告警预测方法，图2为本发明又一实施例提供的一种告警预测方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：步骤201、获取当前生成的警报。其具体实现与步骤101相同，此处不再赘述。步骤202、从历史警报数据集合中获取根因警报。所述根因警报发生的频次大于预设的第一频次阈值。所述历史警报数据包括分类关键字段，所述分类关键字段包括用于表示对象的对象字段和/或用于表示监控指标的指标字段。在一实施例中，所述历史警报数据可以包括级别、创建时间、持续时间、告警源、对象字段以及监控指标字段。在一实施例中，所述步骤202，可以包括：扫描所述预设第一时间内历史警报数据集合，所述历史警报数据包括分类关键字段，所述分类关键字段包括用于表示对象的对象字段和/或用于表示监控指标的指标字段；根据所述历史警报数据中包含的分类关键字段确定每类历史警报发生的频次；根据每类历史警报发生的频次以及所述第一频次阈值，获得根因警报。例如：给出在一定时间段，如7天(对应于所述第一时间)内所有的警报数据，比如包括了10万条警报数据，其中包括了5000条不同类型的警报，每类警报中包括至少一个警报，每类警报中包含的警报具有相同的分类关键字段，但每类警报中包含的警报发生的时间点可以不同，统计每类警报发生的频次。例如，当设定第一频次阈值为3，需要将5000条不同类型的警报中同类警报中包含警报个数少于3的同类警报删除，保留下的同类警报为根因警报。此处的第一频次阈值取指仅仅是个示例，可以根据实际情况进行确定。步骤203、根据所述根因警报，从所述历史警报数据集合中获取符合预设的第一条件的警报数据，所述警报数据中包括多个与所述根因警报之间符合所述第一条件的警报。在本实施例中，所述预设的第一条件可以与时间相关，也可以与其他可构成关联关系的条件相关，此处不做限制。示例性的，针对每一个找出来的根因警报，在历史警报数据集合里找符合预设的第一条件(比如根因警报发生1小时内)的警报数据。比如根因警报a，发生了1000次，那么每一次都会找到其发生后1小时内的一个数据集。如a1报警对应(b,v,g,d,s,a,r,y,d,s,a,d,d),a2对应(g,e,s,a,d,d,t,s,c,s)，……，a1000对应(r,w,s,s,f,u,d,d,o,e,s)。步骤204，根据所述符合预设的第一条件的警报数据发生频次以及预设的第二频次阈值，获得目标警报，所述目标警报发生的频次大于所述第二频次阈值。在一实施例中，所述步骤204具体包括，获取符合第一条件的警报数据中确定各警报发生的频次。筛选出发生频次大于第二频次阈值的警报作为目标警报，并将发生频次小于等于第二频次阈值的警报删除。具体实现时，可通过扫描的方式进行。扫描结果可以通过表1呈现表1：扫描获取的目标警报根因警报a符合预设第一条件的警报目标警报(第二频次阈值为2)001r,z,h,j,pz,r002z,y,x,w,v,u,t,sz,x,y,t,s003zz004r,x,n,o,sx,s,r005y,r,x,z,q,t,pz,x,y,t,r006y,z,x,e,q,s,t,mz,x,y,t,s步骤205、将同一类根因警报对应的目标警报进行聚合，以生成频繁警报序列，所述频繁警报序列中包含的频繁警报在以所述目标警报为结尾的路径集合中出现的频次大于预设的第二阈值。在一实施例中，所述步骤205，如图3所示，包括：步骤2051、扫描同一类根因警报对应的目标警报数据集合，构建目标警报样本集。在一实施例中，所述目标警报样本集包括指针列表以及与所述指针列表对应的项链表，所述指针列表中包括至少一个目标警报标识、与所述警报标识对应的发生频次以及指向对应项链表的指针。在一实施例中，步骤2051的具体实现，包括扫描所述警报数据，根据预设的第二条件在所述指针列表中将所述目标警报标识以所述第二条件为序列进行排列；依据所述指针列表构建所述目标警报样本集。步骤2052、对每个目标警报获取其对应的条件模式基，所述条件模式基是以所述目标警报为结尾的路径的集合。对应于上述的示例，每个目标警报对应的条件模式基通过表2表示。表2：目标警报对应的条件模式基目标警报条件模式基z{}x{z}y{z,x}t{z,x,y}s{z},{z,x,y,t},{x}r{z},{z,x,y,t},{x,s}步骤2053、确定所述路径的集合中的频繁警报，所述频繁警报为路径的集合中出现频次大于所述第二阈值的警报。以目标警报r为例进行筛选，r的三个前缀路径(条件模式基)分别是{z},{z,x,y,t},{x,s}，其中第二阈值拟定为2，则y,t,s被过滤掉，剩下{z},{z,x},{x}。y,s,t虽然是条件模式基的一部分，但是并不满足第二阈值的设定，即对于r来说，它们不是频繁的。具体的，y→t→r和s→r的发生频次均为1，所以y,t,s对于r的条件来说是不频繁的。步骤2054、删除路径的集合中出现频次小于所述第二阈值的目标警报，更新所述目标警报样本集以形成所述历史警报序列样本集。步骤206、根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告。在一实施例中，所述步骤206，如图4所示，可以包括：步骤2061、根据当前生成的警报对应的标识，从所述历史告警序列样本集中找出与所述当前生成的警报对应的频繁警报序列；步骤2062、获取前缀，从所述对应的频繁警报序列中提取对应的投影数据库。在本实施例中，在第一次进行前缀获取时，所述前缀是频繁警报序列中包含的各个目标警报对应的标识。步骤2063、计算所述投影数据库中各个警报出现的概率，删除出现概率小于所述第一阈值的警报标识以更新所述对应的频繁警报序列。步骤2064、将当前前缀的标识分别与保留的各个警报的标识进行绑定构成新的前缀，从更新的对应的频繁警报序列中找出与所述新的前缀对应的投影数据，并执行计算与删除动作，直到所述投影数据为空。步骤2065、将保留的警告进行通告。通过使用本发明，经过了1个月左右的数据沉淀期后，可以在常见故障发生时，预测未来1小时内可能存在的故障，准确率达到了70％以上，有效的将业务系统的故障率降低了30％以上。本发明提供的告警预测方法，根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。其中历史告警序列样本集是经过一段时间的数据沉淀得到的，可在故障发生时有效的将短期内有概率发生的其他故障一并进行通知，使运维人员在日常工作中，可做到一定程度的“防患于未然”，提升了系统的整体运行质量。图5为本发明另一实施例提供的一种告警预测装置，包括：第一获取单元51，用于获取当前生成的警报，所述警报为同一类告警消息压缩而成的消息列表；第二获取单元52，用于获取历史警报序列样本集，所述历史警报序列样本集包括预设时间内多个频繁警报序列，每个频繁警报序列对应于一个根因警报，所述频繁警报序列中包括多个与所述根因警报关联的按时间顺序排列的频繁警报项集；在其中一个可选的实施例中，所述第二获取单元，包括：第一获取模块、第二获取模块，第三获取模块以及聚合模块，具体的：第一获取模块，用于从历史警报数据集合中获取根因警报，所述根因警报发生的频次大于预设的第一频次阈值；在其中一个可选的实施例中，所述第一获取模块，具体用于：扫描所述预设第一时间内历史警报数据集合，所述历史警报数据包括分类关键字段，所述分类关键字段包括用于表示对象的对象字段和/或用于表示监控指标的指标字段；根据所述历史警报数据中包含的分类关键字段确定每类历史警报发生的频次；根据每类历史警报发生的频次以及所述第一频次阈值，获得根因警报。第二获取模块，用于根据所述第一获取模块获取的根因警报，从所述历史警报数据集合中获取符合预设的第一条件的警报数据，所述警报数据中包括多个与所述根因警报之间符合所述第一条件的警报；第三获取模块，用于根据所述第二获取模块获取的符合预设的第一条件的警报数据发生频次以及预设的第二频次阈值，获得目标警报，所述目标警报发生的频次大于所述第二频次阈值；聚合模块，用于将同一类根因警报对应的目标警报进行聚合，以生成频繁警报序列，所述频繁警报序列中包含的频繁警报在以所述目标警报为结尾的路径集合中出现的频次大于预设的第二阈值。在其中一个可选的实施例中，所述聚合模块，具体用于：扫描同一类根因警报对应的目标警报数据集合，构建目标警报样本集，所述目标警报样本集包括指针列表以及与所述指针列表对应的项链表，所述指针列表中包括至少一个目标警报标识、与所述警报标识对应的发生频次以及指向对应项链表的指针；对每个目标警报获取其对应的条件模式基，所述条件模式基是以所述目标警报为结尾的路径的集合；确定所述路径的集合中的频繁警报，所述频繁警报为路径的集合中出现频次大于所述第二阈值的警报；删除路径的集合中出现频次小于所述第二阈值的目标警报，更新所述目标警报样本集以形成所述历史警报序列样本集。通告单元53，用于根据所述第一获取单元获取的当前生成的警报、所述第二获取单元获取的历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。在其中一个可选的实施例中，所述通告单元，包括：查找模块，用于根据当前生成的警报对应的标识，从所述历史告警序列样本集中找出与所述当前生成的警报对应的频繁警报序列；第四获取模块，用于获取前缀，从所述对应的频繁警报序列中提取对应的投影数据库；执行模块，用于计算所述投影数据库中各个警报出现的概率，删除出现概率小于所述第一阈值的警报标识以更新所述对应的频繁警报序列；所述执行模块，还用于将当前前缀的标识分别与保留的各个警报的标识进行绑定构成新的前缀，从更新的对应的频繁警报序列中找出与所述新的前缀对应的投影数据；执行计算与删除动作，直到所述投影数据为空；通告模块，用于将保留的警告进行通告。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程以及相应的有益效果，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本发明提供的告警预测装置，根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。其中历史告警序列样本集是经过一段时间的数据沉淀得到的，可在故障发生时有效的将短期内有概率发生的其他故障一并进行通知，使运维人员在日常工作中，可做到一定程度的“防患于未然”，提升了系统的整体运行质量。本发明在一实施例，提供了一种告警预测系统，包括有存储器，以及一个或者一个以上程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或一个以上处理器所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取当前生成的警报，所述警报为同一类告警消息压缩而成的消息列表；获取历史警报序列样本集，所述历史警报序列样本集包括预设时间内多个频繁警报序列，每个频繁警报序列对应于一个根因警报，所述频繁警报序列中包括多个与所述根因警报关联的按时间顺序排列的频繁警报项集；根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。本发明另一实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求上述的告警预测方法。本发明提供的告警预测系统及存储介质，根据当前生成的警报、所述历史告警序列样本集以及预设的第一阈值，对与所述当前生成的警报相关联的警报进行通告，所述相关联的警报发生的概率大于所述第一阈值时。其中历史告警序列样本集是经过一段时间的数据沉淀得到的，可在故障发生时有效的将短期内有概率发生的其他故障一并进行通知，使运维人员在日常工作中，可做到一定程度的“防患于未然”，提升了系统的整体运行质量。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本发明旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本
技术领域：
中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。当前第1页12