CN109491844B - 一种识别异常信息的计算机系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种识别异常信息的计算机系统，包括连接到中心服务器的一个或多个显示客户端，异常信息抓取服务器和数据存储系统；所述显示客户端用于异常识别结果显示；所述异常信息抓取服务器通信连接到多个异常信息上传客户端，用于实时接收上传客户端传输硬件设备异常时采集的异常信息；所述数据存储系统用于已知的异常信息；所述中心服务器用于根据已知的异常信息，识别异常信息服务器实时接收的异常信息；其中，所述异常信息包括硬件设备出现异常时的CPU占用率、当前内存占用率和当前硬盘读取速度。

Description

一种识别异常信息的计算机系统
技术领域
本发明涉及信息技术领域，特别涉及一种识别异常信息的计算机系统。
背景技术
在信息技术领域，很多PC设备和嵌入式设备被广泛应用到控制系统中，这些设备均会包括不同类型或型号的处理器、内部存储器和外部存储器，外部存储器一般实现为磁介质或者FLASH介质的硬盘。然而，一旦硬件设备，特别是设备驱动出现异常，则只能通过串口查看一些简单的信息。对从事系统定制和应用开发的工程技术人员解决所遇到的调试问题很不方便，根本无法快速分析问题和定位问题，导致解决问题效率不高。因此有必要提供硬件设备异常信息监控、分析和诊断的系统，记录设备运行过程中的异常信息，提高异常信息的识别效率。
发明内容
本发明为解决上述问题，本发明提供了一种识别异常信息的计算机系统，包括连接到中心服务器的一个或多个显示客户端，异常信息抓取服务器和数据存储系统；所述显示客户端用于异常识别结果显示；所述异常信息抓取服务器通信连接到多个异常信息上传客户端，用于实时接收上传客户端传输硬件设备异常时采集的异常信息；所述数据存储系统用于已知的异常信息；所述中心服务器用于根据已知的异常信息，识别异常信息服务器实时接收的异常信息；其中，所述异常信息包括硬件设备出现异常时的CPU占用率、当前内存占用率和当前硬盘读取速度。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明，提供了一种识别异常信息的计算机系统，包括连接到中心服务器的一个或多个显示客户端，异常信息抓取服务器和数据存储系统。
根据本发明，异常信息，为硬件设备(包括PC设备和嵌入式设备)在出现异常时，被监测到的硬件设备的一个或多个运行参数信息。本领域技术人员知晓，不同种类的硬件设备具有不同的异常信息，但是一般的，异常信息都会包括硬件设备出现异常时的CPU占用率、当前内存占用率和当前硬盘读取速度。
根据本发明，异常信息抓取服务器通信连接到多个异常信息上传客户端，用于实时接收上传客户端传输硬件设备异常时采集的异常信息。上传客户端可以实现为监测异常信息的硬件传感器，也可以实现为硬件设备上安装并运行的监控软件，上传客户端还可以在上传异常信息时同步上传硬件设备的驱动版本号。异常信息抓取服务器可以物理实现为单台服务器，也可以实现为多台服务器构成的分布式服务器，本领域技术人员知晓，服务器的类型和型号不会影响本申请的保护范围。
根据本发明，数据存储系统用于已知的异常信息，即存储已经识别出的造成硬件设备出现异常的历史上的异常信息。数据存储系统可以物理实现为现有技术中已知的各种数据库系统，包括关系型数据库和/或非关系型数据库。
根据本发明，中心服务器用于根据已知的异常信息，识别异常信息服务器实时接收的异常信息，并将异常识别结果显示在显示客户端上。显示客户端可以实现为PC、PAD或者智能手机，进一步的，显示客户端能够用于文字显示、图片显示、表格显示和/或视频显示。
根据本发明，进一步的，中心服务器还包括处理器、存储有计算机程序的存储介质，处理器执行计算机程序以使得中心服务器实现以下步骤，包括：
步骤200，接收异常信息抓取服务器实时获得的硬件设备出现异常时的异常信息和硬件设备的驱动版本号。
步骤300，判断驱动版本是否升级到最新版；如果没有升级到最新版，那么转入步骤400；如果已经升级到最新版，那么转入步骤500。
步骤400，为异常发生的硬件设备升级驱动程序，检查异常是否消失，如果消失，识别为驱动程序异常，终止；如果未消失，转入步骤500。
步骤200-400中，中心服务器能够将历史统计中硬件设备出现异常的概率最大的原因(驱动未升级)优先进行识别，从而一方面提升了识别并解决异常信息的效率，另一方面也为后续的识别减轻了干扰因素。
步骤500，根据异常发生的硬件设备的CPU占用率、当前内存占用率和当前硬盘读取速度，获取异常信息与F个已知异常信息的关联度r1、r2…rF。本领域技术人员知晓，在硬件设备发生异常时，异常信息可以包括除了CPU占用率、当前内存占用率和当前硬盘读取速度之外的任意能够监听到的硬件设备运行信息，这些其他信息也可以用于与F个已知异常信息进行比较和计算，从而获得关联度。但是本发明优选的使用CPU占用率、当前内存占用率和当前硬盘读取速度作为关联度的计算参数，一方面降低了参数的数量，从而使得计算机系统的运算速度和实时性得到保证，另一方面根据历史经验和小规模的实验测试，也能够保证异常信息识别的准确度。进一步的，根据本发明的一个方面，
Figure BDA0001807665390000031
z的取值范围为1到F，rz为异常信息和F个已知异常信息中第z个的关联度，rC、rM、rS分别为当前CPU占用率、内存占用率、硬盘读取速度与第z个已知异常的内存占用率的关联度；根据本发明的另一个方面，由于CPU占用率和内存占用率具有较高的正相关性，即CPU占用率高时，内存的占用率很大概率上也会比较高，反之亦然，因此采用CPU占用率和内存占用率的均值平滑两个参数，进而调整rz的计算方式为
Figure BDA0001807665390000032
具体的，关联度的计算方式可以采用现有技术中求取相关度的常规算法。但是优选的，本发明中的步骤500包括以下步骤：
步骤510，获取第z个已知异常信息的CPU占用率集合{EC}＝{EC(t1),EC(t2),...,EC(tm)}和当前CPU占用率集合{ER}＝{ER(t1),ER(t2),...,ER(tm)}；其中，{t1,t2…tm}为固定时间间隔Δt的m个时间点序列，ti为第i个时间点，i∈[1,m]。
步骤520，计算
Figure BDA0001807665390000033
其中，
Figure BDA0001807665390000034
为当前CPU占用率数据与第z个已知异常的CPU占用率数据在第i个时间点的关联度，ΔoCi＝|EC(ti)-ER(ti)|，ΔminC为ΔoCi中的最小值，ΔmaxC为ΔoCi的最大值，ρC为CPU占用率加权系数，ρC∈[0,1]，ρC具体的数值可以采用经验参数确定，也可以根据现有技术中的机器学习方法动态确定。
步骤530，根据和步骤510-520的方法，计算rM和rS。由于当前内存占用率和当前硬盘读取速度和已知异常信息的关联度rM和rS的计算方式与CPU占用率的计算方式一致，因此不再赘述。
步骤600，将关联度r1、r2…rF从高到低进行排序，获得关联度最高的已知异常rf，其中1≤f≤F。显然，相关度最高的已知异常rf对应的硬件设备故障或异常，会有较大概率就是当前异常信息对应的硬件设备故障或异常。根据本发明的一个方面，将rf作为识别的异常直接发送到显示客户端，以供用户直观的获取并参考。根据本发明的另一个方面，还继续执行步骤700，以获取更为准确的识别信息。
步骤700，如果rf≥K1，那么识别当前异常为第f种已知异常；如果rf＜K2，那么识别当前异常为未知异常，将当前异常信息为未知异常发送到显示客户端进行显示；其中K1和K2为预设的经验常数。K1的取值范围为0.7到0.95，优选0.8，K2的取值范围为0.25-0.4，优选0.3。通过步骤700，不仅考虑了关联度排序中最大的关联度，而且还要求关联度超过一定的阈值，才将已知异常信息作为匹配到的当前异常信息，识别的准确性得到提升。
根据本发明，进一步的还对K1和K2之间的情况进行处理，从而更为精准的识别出较为模糊的[K1,K2]范围内的情况。具体的，所述步骤700还包括：如果K1≤rf＜K2，遍历排序后的F个关联度，获取
Figure BDA0001807665390000041
取最大值的s，其中，re为从高到低排序之后的第e个关联度，e∈[1,F]。如果s＝1，那么识别当前异常信息为第f种已知异常。如果s＞1，那么将排序后的F个关联度中的前s个发送到显示客户端。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种识别异常信息的计算机系统，其特征在于，包括连接到中心服务器的一个或多个显示客户端，异常信息抓取服务器和数据存储系统；所述显示客户端用于异常识别结果显示；所述异常信息抓取服务器通信连接到多个异常信息上传客户端，用于实时接收上传客户端传输硬件设备异常时采集的异常信息；所述数据存储系统用于已知的异常信息；所述中心服务器用于根据已知的异常信息，识别异常信息服务器实时接收的异常信息；
其中，所述异常信息包括硬件设备出现异常时的CPU占用率、当前内存占用率和当前硬盘读取速度；
其中，所述中心服务器包括处理器、存储有计算机程序的存储介质，所述处理器执行计算机程序以使得所述中心服务器实现以下步骤，包括：
步骤200，接收所述异常信息抓取服务器实时获得的硬件设备出现异常时的异常信息和硬件设备的驱动版本号；
步骤300，判断驱动版本是否升级到最新版；如果没有升级到最新版，那么转入步骤400；
步骤400，为所述异常发生的硬件设备升级驱动程序，检查异常是否消失，如果消失，识别为驱动程序异常，终止；
其中，所述步骤300还包括如果驱动版本已经升级到最新版，那么转入步骤500；所述步骤400还包括，如果异常未消失，转入步骤500；
步骤500，根据所述异常发生的硬件设备的CPU占用率、当前内存占用率和当前硬盘读取速度，获取所述异常与F个已知异常的关联度r1、r2…rF；
其中，r1为所述异常与第1个已知异常的关联度，r2为所述异常与第2个已知异常的关联度…rF为所述异常与第F个已知异常的关联度；
步骤600，将关联度r1、r2…rF从高到低进行排序，获得关联度最高的已知异常rf，其中1≤f≤F；
步骤700，如果rf≥K1，那么识别当前异常为第f种已知异常；如果rf＜K2，那么识别当前异常为未知异常，将当前异常信息为未知异常发送到显示客户端进行显示；其中K1和K2为预设的经验常数。
2.根据权利要求1所述的识别异常信息的计算机系统，其特征在于，所述显示客户端用于文字显示、图片显示、表格显示和/或视频显示。
3.根据权利要求1所述的识别异常信息的计算机系统，其特征在于，K1的取值范围为0.7到0.95，K2的取值范围为0.25-0.4。
4.根据权利要求1所述的识别异常信息的计算机系统，其特征在于，所述步骤700还包括：如果K1≤rf＜K2，遍历排序后的F个关联度，获取
Figure FDA0003485128140000021
取最大值的s，其中，re为从高到低排序之后的第e个关联度，e∈[1,F]；
如果s＝1，那么识别当前异常信息为第f种已知异常。
5.根据权利要求4所述的识别异常信息的计算机系统，其特征在于，如果s＞1，那么将排序后的F个关联度中的前s个发送到显示客户端。
6.根据权利要求1-5之任一所述的识别异常信息的计算机系统，其中，
Figure FDA0003485128140000022
z的取值范围为1到F，rC、rM、rS分别为当前CPU占用率、内存占用率、硬盘读取速度与第z个已知异常的内存占用率的关联度。
7.根据权利要求1所述的识别异常信息的计算机系统，其特征在于，所述步骤500进一步包括：
步骤510，获取第z个已知异常的CPU占用率集合{EC}＝{EC(t1),EC(t2),...,EC(tm)}和当前CPU占用率集合{ER}＝{ER(t1),ER(t2),...,ER(tm)}；其中，{t1,t2…tm}为固定时间间隔Δt的m个时间点序列，t1为第1个时间点，t2为第2个时间点…tm为第m个时间点，ti为第i个时间点，i∈[1,m]；
步骤520，计算
Figure FDA0003485128140000023
其中，
Figure FDA0003485128140000024
为当前CPU占用率数据与第z个已知异常的CPU占用率数据在第i个时间点的关联度，ΔoCi＝|EC(ti)-ER(ti)|，ΔminC为ΔoCi中的最小值，ΔmaxC为ΔoCi的最大值，ρC为CPU占用率加权系数，ρC∈[0,1]；
步骤530，根据步骤510-520的方法，计算rM和rS。
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