【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器人流程自动化，尤其涉及一种异常分析方法、装置、电子设备及计算机程序产品。
技术介绍
1、在当今金融领域，业务呈现出迅猛的发展态势，自动化处理需求亦随之急剧攀升。机器人流程自动化(robotic process automation，简称rpa)技术凭借其高效、精准的特性，在金融业务场景中得以广泛普及与应用。其中，执行器(机器人)作为rpa产品的核心构成要素之一，发挥着至关重要的作用。
2、在金融业务的实际运作中，所运用的执行器数量极为庞大，并且这些执行器通常分布于复杂的网络环境之中，并非部署于本地物理机。当执行过程中产生异常信息时，现有进行异常分析的方案通常为，通过管控平台系统借助埋点数据或向执行器发送心跳信息的方式来进行异常初步定位，并进一步需借助远程链接方式登录到对指定执行器中，以挖掘历史执行日志的方式进行异常排查等。该种异常分析的方式存在异常分析耗时且异常定位准确度较低的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种异常分析方法、装置、电子设备及计算机程序产品，能够提高异常分析精准度和分析效率。
2、第一方面，本申请提供一种异常分析方法，包括：
3、获取监控配置文件，所述监控配置文件包括每个执行器对应的任务信息；所述任务信息至少包括任务标识、节点参数和各节点间的逻辑信息；
4、控制每个所述执行器分别根据对应的所述节点参数和各节点间的逻辑信息执行所述任务信息，获得每个所述执行器分别对应的埋点数据、系统采集数据和任务视频信息
5、在系统监测日志产生异常提示时，根据所述任务标识和时间戳对每个所述执行器分别对应的埋点数据、系统采集数据、所述任务视频信息和所述系统监测日志进行对齐处理，获得事故现场数据集合；
6、将所述事故现场数据集合基于多维展示方式进行展示，获得多维展示结果，以根据所述多维展示结果对所述执行器的任务执行情况进行异常分析。
7、第二方面，本申请提供一种异常分析装置，所述装置包括：
8、文件获取模块，用于获取监控配置文件，所述监控配置文件包括每个执行器对应的任务信息；所述任务信息至少包括任务标识、节点参数和各节点间的逻辑信息；
9、任务执行模块，用于控制每个所述执行器分别根据对应的所述节点参数和各节点间的逻辑信息执行所述任务信息，获得每个所述执行器分别对应的埋点数据、系统采集数据和任务视频信息；
10、数据处理模块，用于在系统监测日志产生异常提示时，根据所述任务标识和时间戳对每个所述执行器分别对应的埋点数据、系统采集数据、所述任务视频信息和所述系统监测日志进行对齐处理，获得事故现场数据集合；
11、多维展示模块，用于将所述事故现场数据集合基于多维展示方式进行展示，获得多维展示结果，以根据所述多维展示结果对所述执行器的任务执行情况进行异常分析。
12、第三方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
13、至少一个处理器；以及
14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请任一实施例所述的异常分析方法。
16、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本申请任一实施例所述的异常分析方法。
17、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本申请任一实施例的异常分析方法。
18、本申请实施例提供的异常分析方案，在系统监测日志产生异常提示时，根据任务标识和时间戳对每个执行器分别对应的埋点数据、系统采集数据、任务视频信息和系统监测日志进行对齐处理，获得事故现场数据集合的方式，能够从多个维度全面呈现任务执行过程中的详细信息。在本方案中，通过自动化的数据采集、整合和对齐处理，并基于时间戳对事故现场数据集合多维展示的方式，使得运维人员能够直观且清晰地获取执行器执行任务时的所有相关信息；并结合任务视频信息展示的方式能够协助快速定位异常点，取到了提高异常分析精准度和分析效率的有益效果。
19、需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中，计算机可读存储介质可以与异常分析装置的处理器封装在一起，也可以与异常分析装置的处理器单独封装，本申请对此不做限定。
20、本申请中第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。
21、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
22、可以理解的是，在使用本申请各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本申请所涉及个人信息的类型、使用范围以及使用场景等告知用户并获得用户的授权。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种异常分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，获得每个所述执行器分别对应的埋点数据和系统采集数据，包括：
3.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，所述控制每个所述执行器分别根据对应的所述节点参数和各节点间的逻辑信息执行所述任务信息，获得每个所述执行器分别对应的任务视频信息，包括：
4.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，在获得事故现场数据集合之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，所述根据所述任务标识和时间戳对每个所述执行器分别对应的埋点数据、系统采集数据、所述任务视频信息和所述系统监测日志进行对齐处理，获得事故现场数据集合，包括：
6.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，所述多维展示方式至少包括时间轴展示图、数据表展示图、节点流程图和资源占用图；
7.根据权利要求6所述的异常分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种异常分析装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的异常分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种异常分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，获得每个所述执行器分别对应的埋点数据和系统采集数据，包括：
3.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，所述控制每个所述执行器分别根据对应的所述节点参数和各节点间的逻辑信息执行所述任务信息，获得每个所述执行器分别对应的任务视频信息，包括：
4.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，在获得事故现场数据集合之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的异常分析方法，其特征在于，所述根据所述任务标识和时间戳对每个所述执行器分别对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚嘉力，
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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