本公開涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種系統(tǒng)故障診斷方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、目前，大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)以其海量存儲(chǔ)能力、高吞吐量、高可用性和低成本的突出優(yōu)勢取代了集中式存儲(chǔ)系統(tǒng)成為主流系統(tǒng)。

2、相關(guān)技術(shù)中，基于運(yùn)維數(shù)據(jù)對分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中的故障進(jìn)行定位的方式通常是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)人為設(shè)定相關(guān)指標(biāo)的閾值，通過閾值來判斷相應(yīng)指標(biāo)是否達(dá)標(biāo)，以此判斷是否存在故障。然而，這種方式只能對故障節(jié)點(diǎn)進(jìn)行診斷，無法確定潛在的異常節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致故障診斷的效率較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供一種系統(tǒng)故障診斷方法、裝置及系統(tǒng)。

2、根據(jù)本公開實(shí)施例的第一方面，提供一種系統(tǒng)故障診斷方法，包括：

3、獲取系統(tǒng)中待診斷的日志數(shù)據(jù)，利用所述日志數(shù)據(jù)生成第一時(shí)序圖譜；

4、將所述第一時(shí)序圖譜與異常診斷時(shí)序圖譜進(jìn)行比對，根據(jù)所述比對結(jié)果，從所述第一時(shí)序圖譜的多個(gè)追蹤節(jié)點(diǎn)中選取異常追蹤節(jié)點(diǎn)；

5、從所述日志數(shù)據(jù)中確定與所述異常追蹤節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的異常日志序列；

6、從日志序列模型中選取與所述異常日志序列對應(yīng)的正常日志序列，所述正常日志序列與所述異常日志序列之間的相似度滿足預(yù)設(shè)條件；

7、從所述正常日志序列中選取第一子日志，所述第一子日志未存在于所述異常日志序列中；

8、根據(jù)所述第一子日志和所述異常日志序列確定潛在異常子日志，所述潛在異常子日志用于補(bǔ)充所述異常日志序列。

9、在本公開一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述第一子日志和所述異常日志序列確定潛在異常子日志，包括：

10、根據(jù)所述第一子日志在所述正常日志序列中的位置，確定所述異常日志序列中與所述第一子日志對應(yīng)的異常子日志；

11、采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述第一子日志和所述異常日志序列中除所述異常子日志以外的其他子日志，確定所述第一子日志在所述異常日志序列中出現(xiàn)的概率，以及所述第一子日志的變量參數(shù)預(yù)測值；

12、確定所述變量參數(shù)預(yù)測值與所述第一子日志對應(yīng)的變量參數(shù)真實(shí)值之差，得到第一差值；

13、在所述概率大于或者等于第一預(yù)設(shè)閾值，且所述第一差值大于或者等于第二預(yù)設(shè)閾值的情況下，根據(jù)所述第一子日志和所述變量參數(shù)預(yù)測值生成所述潛在異常子日志。

14、在本公開一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述第一子日志在所述正常日志序列中的位置，確定所述異常日志序列中與所述第一子日志對應(yīng)的異常子日志，包括：

15、根據(jù)所述第一子日志在所述正常日志序列中的位置，確定與所述第一子日志相鄰的正常子日志；

16、根據(jù)所述第一子日志與所述正常子日志的位置關(guān)系，在所述異常日志序列中選取與所述正常子日志相鄰的所述異常子日志。

17、在本公開一些實(shí)施例中，所述異常日志序列中包括至少一個(gè)與所述異常追蹤節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的異常子日志；在所述從所述日志數(shù)據(jù)中確定與所述異常追蹤節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的異常日志序列之后，方法還包括：

18、根據(jù)所述至少一個(gè)異常子日志在所述異常日志序列中的位置，將所述異常日志序列中的第一個(gè)異常子日志確定為根因異常子日志。

19、在本公開一些實(shí)施例中，在所述從日志序列模型中選取與所述異常日志序列對應(yīng)的正常日志序列之前，方法還包括：

20、獲取歷史日志樣本，對所述歷史日志樣本進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，得到結(jié)構(gòu)化處理后的多個(gè)子日志樣本；

21、利用所述多個(gè)子日志樣本構(gòu)建深度解析樹，所述深度解析數(shù)的每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)為一個(gè)子日志樣本的分組，每個(gè)分組中的子日志樣本所屬的日志事件相同；

22、分別對每個(gè)分組中的子日志樣本進(jìn)行序列化處理，得到每個(gè)分組對應(yīng)的正常日志序列；

23、根據(jù)多個(gè)正常日志序列生成所述日志序列模型。

24、在本公開一些實(shí)施例中，所述根據(jù)多個(gè)正常日志序列生成所述日志序列模型，包括：

25、采用前綴投影的模式挖掘prefix?span算法計(jì)算所述多個(gè)正常日志序列中每個(gè)正常日志序列的支持度；

26、從所述多個(gè)正常日志序列中選取支持度大于或者等于預(yù)設(shè)支持度閾值的目標(biāo)正常日志序列，得到所述日志序列模型。

27、根據(jù)本公開實(shí)施例的第二方面，提供一種系統(tǒng)故障診斷裝置，包括：

28、獲取單元，用于獲取系統(tǒng)中待診斷的日志數(shù)據(jù)，利用所述日志數(shù)據(jù)生成第一時(shí)序圖譜；

29、第一選取單元，用于將所述第一時(shí)序圖譜與異常診斷時(shí)序圖譜進(jìn)行比對，根據(jù)所述比對結(jié)果，從所述第一時(shí)序圖譜的多個(gè)追蹤節(jié)點(diǎn)中選取異常追蹤節(jié)點(diǎn)；

30、第一確定單元，用于從所述日志數(shù)據(jù)中確定與所述異常追蹤節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的異常日志序列；

31、第二選取單元，用于從日志序列模型中選取與所述異常日志序列對應(yīng)的正常日志序列，所述正常日志序列與所述異常日志序列之間的相似度滿足預(yù)設(shè)條件；

32、第三選取單元，用于從所述正常日志序列中選取第一子日志，所述第一子日志未存在于所述異常日志序列中；

33、第二確定單元，用于根據(jù)所述第一子日志和所述異常日志序列確定潛在異常子日志，所述潛在異常子日志用于補(bǔ)充所述異常日志序列。

34、根據(jù)本公開實(shí)施例的第三方面，提供一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如第一方面中任一項(xiàng)所述的方法。

35、根據(jù)本公開實(shí)施例的第四方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面中任一項(xiàng)所述的方法。

36、根據(jù)本公開實(shí)施例的第五方面，提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面中任一項(xiàng)所述的方法。

37、本公開的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：通過利用待診斷的日志數(shù)據(jù)生成第一時(shí)序圖譜，將第一時(shí)序圖譜與異常診斷時(shí)序圖譜進(jìn)行比對，根據(jù)比對結(jié)果從第一時(shí)序圖譜的多個(gè)追蹤節(jié)點(diǎn)中選取得到異常追蹤節(jié)點(diǎn)后，從日志數(shù)據(jù)中確定與異常追蹤節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的異常子日志，以及異常子日志所屬的異常日志序列，也即，找到系統(tǒng)運(yùn)行過程中與異常子日志對應(yīng)的完整日志序列，從日志序列模型中選取與異常日志序列的相似度滿足預(yù)設(shè)條件的正常日志序列，從正常日志序列中選取未存在于異常日志序列中的第一子日志，從而根據(jù)第一子日志和異常日志序列確定潛在異常子日志，也即從完整的日志序列中找到出異常子日志以外其他可能存在異常的潛在異常子日志，從而可以將潛在異常子日志用于補(bǔ)充所述異常日志序列，使得故障診斷結(jié)果更加全面，進(jìn)而提高了故障診斷的效率。

38、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

技術(shù)特征：

1.一種系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一子日志和所述異常日志序列確定潛在異常子日志，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一子日志在所述正常日志序列中的位置，確定所述異常日志序列中與所述第一子日志對應(yīng)的異常子日志，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，所述異常日志序列中包括至少一個(gè)與所述異常追蹤節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的異常子日志；在所述從所述日志數(shù)據(jù)中確定與所述異常追蹤節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的異常日志序列之后，方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，在所述從日志序列模型中選取與所述異常日志序列對應(yīng)的正常日志序列之前，方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)多個(gè)正常日志序列生成所述日志序列模型，包括：

7.一種系統(tǒng)故障診斷裝置，其特征在于，包括：

8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開是關(guān)于一種系統(tǒng)故障診斷方法、裝置及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。其中，方法應(yīng)用于系統(tǒng)故障診斷設(shè)備，包括：通過利用待診斷的日志數(shù)據(jù)生成第一時(shí)序圖譜，將第一時(shí)序圖譜與異常診斷時(shí)序圖譜進(jìn)行比對，根據(jù)比對結(jié)果從第一時(shí)序圖譜的多個(gè)追蹤節(jié)點(diǎn)中選取得到異常追蹤節(jié)點(diǎn)，從日志數(shù)據(jù)中確定與異常追蹤節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的異常子日志，以及異常子日志所屬的異常日志序列，從日志序列模型中選取與異常日志序列的相似度滿足預(yù)設(shè)條件的正常日志序列，從正常日志序列中選取未存在于異常日志序列中的第一子日志，根據(jù)第一子日志和異常日志序列確定潛在異常子日志。本方案提高了故障診斷的效率。

技術(shù)研發(fā)人員：劉國安,張攀翔,李彬,馮旭瀚,王天思,林川璐,李博新,鐘靜華,陳志恒,馮駿,陳小敬,曾志聰,黃遠(yuǎn)輝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21