目标故障节点的确定方法、装置、设备及存储介质与流程

本公开实施例涉及微服务运维领域，尤其涉及一种目标故障节点的确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着微服务架构应用的不断扩大和深入，软件中的服务数量和服务之间的复杂调用关系也变得越来越多，这为运维人员带来了前所未有的挑战。传统基于日志的故障定位方法在单体架构应用中已经逐渐落后，而在微服务架构下则显得更加力不从心。由于微服务架构的特殊性，服务的故障排除不再是单个组件或模块的问题，而是需要关注整个系统的健康状况，这意味着需要使用更加智能的方法来定位微服务架构中的运维故障服务节点。

2、当微服务系统中某个服务节点出现故障后，可能会导致其上下游的服务节点也出现异常表现。在检测到服务出现异常后，需要尽快定位到导致系统异常的目标故障节点，也即根因服务节点。

3、在传统的运维过程中，运维人员通常会持续监控应用程序的状态，通过一些规则或者自身的经验来尝试性的确定目标故障节点，采取一些恢复手段之后根据恢复效果来验证目标故障节点是否正确，这种方式效率低下，准确率低。

技术实现思路

1、本公开实施例提供一种目标故障节点的确定方法、装置、设备及存储介质，可以快速、准确地确定目标故障节点。

2、第一方面，本公开实施例提供了一种目标故障节点的确定方法，包括：基于设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征；将所述每个服务节点的故障特征输入至设定目标故障节点预测模型中，输出目标故障节点；其中，所述设定目标故障节点预测模型包括第一基模型、第二基模型以及次学习器，所述第一基模型和所述第二基模型之间并联连接，所述第一基模型和所述第二基模型分别与所述次学习器串联连接。

3、第二方面，本公开实施例还提供了一种目标故障节点的确定装置，包括：故障特征确定模块，用于基于设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征；目标故障节点确定模块，用于将所述每个服务节点的故障特征输入至设定目标故障节点预测模型中，输出目标故障节点；其中，所述设定目标故障节点预测模型包括第一基模型、第二基模型以及次学习器，所述第一基模型和所述第二基模型之间并联连接，所述第一基模型和所述第二基模型分别与所述次学习器串联连接。

4、第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

5、一个或多个处理器；

6、存储装置，用于存储一个或多个程序，

7、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开实施例所述的目标故障节点的确定方法。

8、第四方面，本公开实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本公开实施例所述的目标故障节点的确定方法。

9、本公开实施例的技术方案，基于设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征；将所述每个服务节点的故障特征输入至设定目标故障节点预测模型中，输出目标故障节点；其中，所述设定目标故障节点预测模型包括第一基模型、第二基模型以及次学习器，所述第一基模型和所述第二基模型之间并联连接，所述第一基模型和所述第二基模型分别与所述次学习器串联连接。本公开实施例，通过设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征，并根据设定目标故障节点预测模型确定微服务系统中目标故障节点的方式，可以快速、准确地确定目标故障节点。

技术特征：

1.一种目标故障节点的确定方法，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，基于设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述设定性能指标信息的数量包括多个。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述调用关系图为有向图；邻边信息包括所述服务节点作为起点对应的邻边信息以及所述服务节点作为终点对应的邻边信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述第一基模型包括第一分类决策树模型、第二分类决策树模型以及第三分类决策树模型；所述第二基模型为先验模型；所述次学习器为单层感知机。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述每个服务节点的故障特征输入至设定目标故障节点预测模型中，输出目标故障节点，包括：

7.一种目标故障节点的确定装置，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述故障特征确定模块具体用于：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-6中任一所述的目标故障节点的确定方法。

技术总结
本公开实施例提供了一种目标故障节点的确定方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征；将所述每个服务节点的故障特征输入至设定目标故障节点预测模型中，输出目标故障节点；其中，所述设定目标故障节点预测模型包括第一基模型、第二基模型以及次学习器，所述第一基模型和所述第二基模型之间并联连接，所述第一基模型和所述第二基模型分别与所述次学习器串联连接。本公开实施例，通过设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征，并根据设定目标故障节点预测模型确定微服务系统中目标故障节点的方式，可以快速、准确地确定目标故障节点。

技术研发人员：李君婷,纪鑫,张奎,谭晶,项楠,张文雅,吴文峻,郝文科,陈睿博,董林啸
受保护的技术使用者：国家电网有限公司大数据中心
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24