本发明专利技术实施例公开了一种系统异常根因分析方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：获取在预设的时间范围内系统的异常服务信息以及异常服务信息中的每个异常服务各自对应的链路信息；根据每个异常服务各自对应的链路信息以及系统的服务拓扑关系确定每个异常服务各自对应的服务调用顺序数据，其中，服务调用顺序数据包括：至少两个服务节点以及每个服务节点各自对应的序号；根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个服务调用顺序数据各自的打分结果；根据打分结果确定在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息。本发明专利技术解决了现有技术难以对系统中的异常进行根因定位的技术问题。题。题。
【技术实现步骤摘要】
系统异常根因分析方法及装置
[0001]本专利技术涉及系统异常根因分析
，具体而言，涉及一种系统异常根因分析方法及装置。
技术介绍
[0002]随着互联网的普及，以及5G和云计算的大力发展，互联网应用的软件规模越来越庞大，微服务架构也越来越受欢迎。而服务规模的快速发展的同时也给服务故障定位带来了巨大的挑战，有效的快速定位故障的根本原因对于快速恢复系统并减轻故障导致的经济损失是至关重要的。在微服务规模达到一定上限后，单纯依赖人力来排除问题故障已经变得遥不可及，如何进行更自动化得运维以管理大规模的服务设备成为各大厂商非常关心的问题。针对这一问题目前提出了AIOps(Artificial Intelligence for IT Operation)概念，既智能运维。AIOps一般都会涉及大规模数据计算，搜集大量的时序数据如日志，指标等进行聚类分析，语义分析，决策计算，往往导致方案复杂度急剧上升，运维和实施成本变大且正确性依然有待提高。
[0003]综上，如何在大规模服务部署架构中落地根因分析是很有挑战性的任务，目前包括学术界和产业界都有大量研究实现和服务实践，但是依然没有完善和统一的手段实现高正确性的故障定位方法，根因分析还是极具有研究一样的系统性技术难题。
技术实现思路
[0004]本专利技术为了解决现有技术难以对系统中的异常进行根因定位的问题，提出了一种系统异常根因分析方法及装置。
[0005]为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种系统异常根因分析方法，该方法包括：
[0006]获取在预设的时间范围内系统的异常服务信息以及所述异常服务信息中的每个异常服务各自对应的链路信息；
[0007]根据每个异常服务各自对应的链路信息以及所述系统的服务拓扑关系确定每个异常服务各自对应的服务调用顺序数据，其中，所述服务调用顺序数据包括：至少两个服务节点以及每个服务节点各自对应的序号；
[0008]根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果；
[0009]根据所述打分结果确定在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息。
[0010]可选的，所述根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果，具体包括：
[0011]若服务调用顺序数据中仅包含一个异常服务的服务节点，则根据该异常服务的服务节点对应的序号以及该服务调用顺序数据中服务节点的数量，确定该服务调用顺序数据的打分结果。
[0012]可选的，所述根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果，具体包括：
[0013]若服务调用顺序数据中包含至少两个异常服务的服务节点，则根据该服务调用顺序数据中异常服务节点段包含的服务节点的最大数量，以及该服务调用顺序数据中每个非异常服务节点段包含的服务节点的数量，确定该服务调用顺序数据的打分结果，其中，服务调用顺序数据包括：异常服务节点段和非异常服务节点段，所述异常服务节点段包含一个服务节点或者至少两个序号连续的服务节点，所述非异常服务节点段包含一个服务节点或者至少两个序号连续的服务节点，所述异常服务节点段包含的服务节点均为异常服务的服务节点，所述非异常服务节点段包含的服务节点均为非异常服务的服务节点，所述异常服务节点段和所述非异常服务节点段相邻。
[0014]可选的，所述根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果，具体还包括：
[0015]若服务调用顺序数据中的所有服务节点均为异常服务的服务节点，则将该服务调用顺序数据的打分结果乘以预设的第一系数，得到该服务调用顺序数据最终的打分结果。
[0016]可选的，所述根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果，具体还包括：
[0017]若服务调用顺序数据中的前N个服务节点均为非异常服务的服务节点，后M个服务节点均为异常服务的服务节点，则将该服务调用顺序数据的打分结果乘以预设的第二系数，得到该服务调用顺序数据最终的打分结果，其中，该服务调用顺序数据共有P个服务节点，P等于N与M之和。
[0018]可选的，所述根据所述打分结果确定在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息，具体包括：
[0019]将打分结果最高的服务调用顺序数据对应的链路信息确定为在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息。
[0020]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，提供了一种系统异常根因分析装置，该装置包括：
[0021]数据获取单元，用于获取在预设的时间范围内系统的异常服务信息以及所述异常服务信息中的每个异常服务各自对应的链路信息；
[0022]服务调用顺序数据生成单元，用于根据每个异常服务各自对应的链路信息以及所述系统的服务拓扑关系确定每个异常服务各自对应的服务调用顺序数据，其中，所述服务调用顺序数据包括：至少两个服务节点以及每个服务节点各自对应的序号；
[0023]打分单元，用于根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果；
[0024]根因链路信息确定单元，用于根据所述打分结果确定在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息。
[0025]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述系统异常根因分析方法的步骤。
[0026]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，
其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述系统异常根因分析方法的步骤。
[0027]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述系统异常根因分析方法的步骤。
[0028]本专利技术的有益效果为：
[0029]本专利技术实施例根据每个异常服务各自对应的链路信息以及预设的系统的服务拓扑关系确定每个异常服务各自对应的服务调用顺序数据，进而根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，进而根据打分结果确定所述系统对应的根因链路信息，本专利技术设计了预设的打分规则，进而根据打分结果确定系统对应的根因链路信息，实现了快速定位故障根因的有益效果，同时具有较好的准确率，有助于工程开发人员落地系统链路故障检测。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种系统异常根因分析方法，其特征在于，包括：获取在预设的时间范围内系统的异常服务信息以及所述异常服务信息中的每个异常服务各自对应的链路信息；根据每个异常服务各自对应的链路信息以及所述系统的服务拓扑关系确定每个异常服务各自对应的服务调用顺序数据，其中，所述服务调用顺序数据包括：至少两个服务节点以及每个服务节点各自对应的序号；根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果；根据所述打分结果确定在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息。2.根据权利要求1所述的系统异常根因分析方法，其特征在于，所述根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果，具体包括：若服务调用顺序数据中仅包含一个异常服务的服务节点，则根据该异常服务的服务节点对应的序号以及该服务调用顺序数据中服务节点的数量，确定该服务调用顺序数据的打分结果。3.根据权利要求1所述的系统异常根因分析方法，其特征在于，所述根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果，具体包括：若服务调用顺序数据中包含至少两个异常服务的服务节点，则根据该服务调用顺序数据中异常服务节点段包含的服务节点的最大数量，以及该服务调用顺序数据中每个非异常服务节点段包含的服务节点的数量，确定该服务调用顺序数据的打分结果，其中，服务调用顺序数据包括：异常服务节点段和非异常服务节点段，所述异常服务节点段包含一个服务节点或者至少两个序号连续的服务节点，所述非异常服务节点段包含一个服务节点或者至少两个序号连续的服务节点，所述异常服务节点段包含的服务节点均为异常服务的服务节点，所述非异常服务节点段包含的服务节点均为非异常服务的服务节点，所述异常服务节点段和所述非异常服务节点段相邻。4.根据权利要求3所述的系统异常根因分析方法，其特征在于，所述根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果，具体还包括：若服务调用顺序数据中的所有服务节点均为异常服务的服务节点，则将该...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑建飞，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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