CN110019762A - 一种问题定位方法、存储介质和服务器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及信息处理技术领域，提出一种问题定位方法、存储介质和服务器。该方法包括：当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个子系统正常运行时产生的日志文件；将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。与传统的人工分析日志文件相比，本发明能够显著提高问题定位的效率和准确性。

Description

一种问题定位方法、存储介质和服务器

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种问题定位方法、存储介质和服务器。

背景技术

对于包含多个子系统的复杂业务系统来说，若办理业务时出现问题，一般会通过系统的日志文件定位问题。目前，利用日志文件定位问题的方式主要为：人工收集与特征信息相符的日志文件，这些日志文件分别存在于多个不同业务子系统的日志目录下；人工辨别这些日志文件中的时间、故障标识、错误码以及用户账号等关键信息，找出其中能用于定位问题的关键日志文件；根据关键日志文件分析并定位问题，形成结果输出。然而，采用上述方式不仅耗费时间多，问题定位的准确性也难以保证。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种问题定位方法、存储介质和服务器，能够提高问题定位的效率和准确性。

本发明实施例的第一方面，提供了一种问题定位方法，包括：

当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；

对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；

收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；

将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；

将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。

本发明实施例的第二方面，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可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如本发明实施例的第一方面提出的问题定位方法的步骤。

本发明实施例的第三方面，提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；

对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；

收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；

将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；

将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。

在本发明实施例中，当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。上述过程通过将各个子系统中与特征信息相关的日志文件分别与各个子系统的标准日志文件进行对比，能够准确找出存在异常的日志文件，进而能够定位出现问题的子系统。与传统的人工分析日志文件相比，本发明能够显著提高问题定位的效率和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种问题定位方法的第一个实施例的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种问题定位方法的第二个实施例的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种问题定位方法的第三个实施例的流程图；

图4是本发明实施例提供的一种问题定位装置的一个实施例的结构图；

图5是本发明实施例提供的一种服务器的示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种问题定位方法、存储介质和服务器，能够提高问题定位的效率和准确性。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例中一种问题定位方法的第一个实施例包括：

101、当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；

对于涉及多个流程的复杂业务系统，一般会设置多个子系统，每个子系统负责一个或以上的业务流程。在步骤101中，当具有多个子系统的某个业务系统运行时，获取用户输入的提问信息。具体的，用户在业务系统的操作过程中，若发现问题，可以往业务系统输入提问信息，该提问信息可以通过语音方式输入，也可以通过键盘或鼠标等输入设备键入。提问信息的内容可以包括用户信息和问题关键词等，比如“用户A-业务办理失败”或者“用户B-缺失重要信息”。

102、对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；

在获取用户输入的提问信息后，对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息。与问题相关的特征信息可以是业务办理过程中的重要信息，比如用户的账号、手机号、身份证号或者业务办理号等，这些信息是定位问题的关键。具体的，所述特征信息可以包含于所述提问信息中，在对提问信息进行识别后即可提取出特征信息；或者，所述特征信息可以根据提问信息中包含的部分信息获得，比如若识别出提问信息中的用户名，系统可以自动搜索与该用户名对应的手机号、身份证号或者业务办理号等特征信息。

103、收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；

在得到与问题相关的特征信息后，收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件。日志文件是各个子系统在操作过程中自动生成的记录文件，能够用于问题的追溯和定位。在收集日志文件时，可以将特征信息作为关键词进行搜索，以找出名称或内容包含该特征信息的日志文件。

104、将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件；

在收集完各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件之后，将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件。所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件，在进行日志文件的对比时，可以根据日志文件中的关键内容确定收集到的日志文件是否异常。比如，标准日志文件中的关键内容是“…finish”，若收集到的日志文件中的关键内容不是“…finish”，则可判定该收集到的日志文件存在异常。由于不同子系统产生的日志文件一般不同，因此不同子系统对应的标准日志文件的内容一般也不同，在进行比对时，首先判断收集到的日志文件属于哪个子系统，然后再获取将该子系统的标准日志文件进行对比。通过这种方式，能够从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件。

105、将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

日志文件存在异常，说明对应的子系统出现问题，因此将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统。具体的，若多个子系统的日志文件都存在异常，则将这多个子系统都确定为产生问题的子系统。

106、通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。

在确定产生问题的子系统之后，通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。所述预设的方式可以包括：在系统界面中展示问题子系统的相关信息，将问题子系统的相关信息以邮件方式发送至系统维护人员的邮箱，通过语音输出问题子系统的相关信息等。问题子系统的相关信息可以包括：系统名称、系统版本、系统说明以及系统编号等。

优选的，可以在业务系统中融入图灵机器人。这样一来用户可以通过语音询问的方式将提问信息输入至图灵机器人，图灵机器人也可以将问题定位的结果以语音方式反馈给用户。可见，通过引入图灵机器人，能够极大地提高用户体验。

进一步的，所述问题定位方法还可以包括：

(1)分别统计各个所述子系统被确定为产生问题的子系统的次数；

(2)将所述次数超过第一阈值的子系统确定为目标子系统；

(3)当所述目标子系统被使用时，通过机器人以语音的方式输出预设的操作提示信息。

一般来说，业务系统出现的问题很多时候都是由于用户操作不当引起的。因此，为了减少系统出现问题的概率，可以根据各个子系统被确定为产生问题的子系统的次数确定出目标子系统(即容易出现问题的子系统)，之后当用户在这些子系统中进行操作的时候，可以通过机器人以语音的方式输出预设的操作提示信息。用户根据预设的操作提示信息进行操作，可以极大地降低操作不当产生的概率，因而能够有效减少系统出现问题的概率。

在本发明实施例中，当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。上述过程通过将各个子系统中与特征信息相关的日志文件分别与各个子系统的标准日志文件进行对比，能够准确找出存在异常的日志文件，进而能够定位出现问题的子系统。与传统的人工分析日志文件相比，本发明能够显著提高问题定位的效率和准确性。

请参阅图2，本发明实施例中一种问题定位方法的第二个实施例包括：

201、当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；

202、对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；

203、收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；

204、将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件；

205、将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

步骤201至205与步骤101至105相同，具体可参照步骤101至105的相关说明。

206、判断收集到的日志文件中是否包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件；

在各个子系统的正常运行过程中，某些日志文件是必定会产生的，这些日志文件称为必要日志文件。因此，可以检测收集到的日志文件中是否包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，若存在缺失的必要日志文件，则说明缺失该必要日志文件的子系统出现了问题。

进一步的，步骤206可以包括：

(1)统计所述收集到的日志文件的数量；

(2)判断所述收集到的日志文件的数量是否小于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量；若所述收集到的日志文件的数量小于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则执行步骤(3)；若所述收集到的日志文件的数量大于或等于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则执行步骤(4)。

(3)判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件；

(4)统计所述收集到的日志文件中分别归属于每个所述子系统的日志文件的数量；

(5)判断归属于每个所述子系统的日志文件的数量是否均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量；

若归属于每个所述子系统的日志文件的数量均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量，则执行步骤(6)，否则执行步骤(3)。

(6)判定所述收集到的日志文件中包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件。

对于上述步骤(1)，统计收集到的日志文件的总数量。

对于上述步骤(2)，判断所述收集到的日志文件的数量是否小于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，若是则说明肯定存在必要日志文件的缺失，因此执行步骤(3)；若所述收集到的日志文件的数量大于或等于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则暂时无法确定是否存在必要日志文件的缺失，执行步骤(4)以进行下一阶段的判断。

对于上述步骤(3)，由于存在必要日志文件的缺失，因此判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件。

对于上述步骤(4)和(5)，统计所述收集到的日志文件中分别归属于每个所述子系统的日志文件的数量，判断归属于每个所述子系统的日志文件的数量是否均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量。若归属于每个所述子系统的日志文件的数量均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量，则执行步骤(6)，否则执行步骤(3)。假设系统包含A、B和C共3个子系统，收集到的日志文件中归属于A的日志文件的数量为a，归属于B的日志文件的数量为b，归属于C的日志文件的数量为c，A对应的必要日志文件的数量为x，B对应的必要日志文件的数量为y，C对应的必要日志文件的数量为z；那么若a≥x，b≥y且c≥z，则执行步骤(6)，否则执行步骤(3)。

对于上述步骤(6)，确定不存在必要日志文件的缺失，因此判定所述收集到的日志文件中包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件。

更进一步的，为了进一步提高判断必要日志文件是否缺失的准确性，步骤(5)在判断得到归属于每个所述子系统的日志文件的数量均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量之后，执行步骤(6)之前，还可以包括：

(5.1)提取所述收集到的日志文件的名称中的关键字；

(5.2)将提取到的关键字按照各个所述子系统进行分类，得到每个所述子系统的目标关键字集；

(5.3)判断每个所述子系统的目标关键字集是否分别与每个所述子系统对应的标准关键字集相同。

对于上述步骤(5.1)至(5.3)，所述标准关键字集为预设的每个子系统正常运行时应当产生的日志文件的名称所包含的关键字的集合。若每个所述子系统的目标关键字集分别与每个所述子系统对应的标准关键字集相同，则执行步骤(6)；若一个以上的所述子系统的目标关键字集与对应的标准关键字集不同，则执行步骤(3)。假设系统包含A、B和C共3个子系统，A的标准关键字集为{a1，a2，a3}，B的标准关键字集为{b1，b2}，C的标准关键字集为{c1，c2，c3，c4}，那么若A、B和C的目标关键字集均与对应的标准关键字集相同，则说明不存在必要日志文件的缺失，执行步骤(6)；若一个以上的所述子系统的目标关键字集与对应的标准关键字集不同，比如若A的目标关键字集为{a1，a3}，则说明出现必要日志文件的缺失，执行步骤(3)。上述过程通过日志文件数量以及关键字的双重验证，能够准确判断是否存在必要日志文件的缺失。

在步骤206中，若判断收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，则执行步骤207-209，否则直接执行209。

207、确定所述收集到的日志文件中缺失的必要日志文件；

收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，此时将收集到的日志文件与各个已知的必要日志文件进行比对，确定其中缺失的必要日志文件。

208、将所述缺失的必要日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

若存在必要日志文件的缺失，说明对应的子系统出现问题，因此将所述缺失的必要日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统。

209、通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。

步骤209输出的相关信息包括：在步骤205和步骤208中确定的产生问题的子系统的相关信息。

在本发明实施例中，当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；判断收集到的日志文件中是否包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，若判断收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，则确定所述收集到的日志文件中缺失的必要日志文件，将所述缺失的必要日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。与本发明第一个实施例相比，上述过程结合异常日志文件和缺失日志文件进行问题子系统的判定，能够进一步提高问题定位的准确性。

请参阅图3，本发明实施例中一种问题定位方法的第三个实施例包括：

301、当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；

302、对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；

303、收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；

304、将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件；

305、将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

306、通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息；

步骤301至306与步骤101至106相同，具体可参照步骤101至106的相关说明。

307、通过机器人从互联网或机器人的本地知识库中搜索所述问题的解决方案；

具体的，可以在业务系统中引入机器人(比如图灵机器人)，利用该机器人从互联网或机器人的本地知识库中搜索所述问题的解决方案。

308、判断是否搜索到解决方案；

当搜索过程结束后，判断是否搜索到解决方案。若是则执行步骤309，否则执行步骤312。

309、判断搜索到的解决方案的数量是否大于一个；

在确定搜索到解决方案后，统计搜索到的解决方案的数量，判断该数量是否大于一个，若是则执行步骤310，否则执行步骤311。

310、获取每个搜索到的解决方案的好评率，由所述机器人将好评率最高的解决方案以语音方式输出；

搜索到的解决方案有多个，此时选取最优的解决方案输出。具体操作为：统计每个搜索到的解决方案的好评率，由所述机器人将好评率最高的解决方案以语音方式输出。

311、由所述机器人将所述搜索到的解决方案以语音方式输出；

搜索到的解决方案只有一个，由所述机器人将该解决方案以语音方式输出，以指导用户或者系统维护人员解决问题。

312、由所述机器人输出预设的提示信息。

搜索不到解决方案，此时可以由所述机器人输出预设的提示信息，比如“解决方案搜索失败”。

在本发明实施例中，当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息；通过机器人从互联网或机器人的本地知识库中搜索所述问题的解决方案；由所述机器人将所述搜索到的解决方案以语音方式输出。与本发明第一个实施例相比，上述过程在定位问题后还能通过机器人输出问题的解决方案，以指导用户或者系统维护人员解决问题，进一步提高了实用性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

上面主要描述了一种问题定位方法，下面将对一种问题定位装置进行详细描述。

请参阅图4，本发明实施例中一种问题定位装置的一个实施例包括：

提问信息获取模块401，用于当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；

特征信息识别模块402，用于对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；

日志文件收集模块403，用于收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；

对比模块404，用于将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；

第一问题定位模块405，用于将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

结果输出模块406，用于通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。

进一步的，所述问题定位装置还可以包括：

缺失日志文件确定模块，用于若收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，则确定所述收集到的日志文件中缺失的必要日志文件，所述必要日志文件为各个所述子系统正常运行时必然产生的日志文件；

第二问题定位模块，用于将所述缺失的必要日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统。

进一步的，所述缺失日志文件确定模块可以包括：

数量统计单元，用于统计所述收集到的日志文件的数量；

第一判定单元，用于若所述收集到的日志文件的数量小于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件；

第二判定单元，用于若所述收集到的日志文件的数量大于或等于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则统计所述收集到的日志文件中分别归属于每个所述子系统的日志文件的数量，若归属于每个所述子系统的日志文件的数量均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量，则判定所述收集到的日志文件中包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，否则判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件。

更进一步的，所述缺失日志文件确定模块还可以包括：

关键字提取单元，用于提取所述收集到的日志文件的名称中的关键字；

关键字集获取单元，用于将提取到的关键字按照各个所述子系统进行分类，得到每个所述子系统的目标关键字集；

第三判定单元，用于若每个所述子系统的目标关键字集分别与每个所述子系统对应的标准关键字集相同，则执行判定所述收集到的日志文件中包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件的步骤，若一个以上的所述子系统的目标关键字集与对应的标准关键字集不同，则判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，所述标准关键字集为预设的每个子系统正常运行时应当产生的日志文件的名称所包含的关键词的集合。

进一步的，所述问题定位装置还可以包括：

解决方案搜索模块，用于通过机器人从互联网或机器人的本地知识库中搜索所述问题的解决方案；

第一输出模块，用于若搜索到的解决方案的数量大于一个，则获取每个搜索到的解决方案的好评率，由所述机器人将好评率最高的解决方案以语音方式输出；

第二输出模块，用于若搜索到的解决方案的数量为一个，则由所述机器人将所述搜索到的解决方案以语音方式输出；

第三输出模块，用于若搜索不到解决方案，则由所述机器人输出预设的提示信息。

进一步的，所述问题定位装置还可以包括：

次数统计模块，用于分别统计各个所述子系统被确定为产生问题的子系统的次数；

目标子系统确定模块，用于将所述次数超过第一阈值的子系统确定为目标子系统；

操作提示信息输出模块，用于当所述目标子系统被使用时，通过机器人以语音的方式输出预设的操作提示信息。

本发明实施例还提供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可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如图1至图3表示的任意一种问题定位方法的步骤。

本发明实施例还提供一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如图1至图3表示的任意一种问题定位方法的步骤。

图5是本发明一实施例提供的服务器的示意图。如图5所示，该实施例的服务器5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机可读指令52。所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各个问题定位方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至106。或者，所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至406的功能。

示例性的，所述计算机可读指令52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令52在所述服务器5中的执行过程。

所述服务器5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述服务器5可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是服务器5的示例，并不构成对服务器5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述服务器5还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51可以是所述服务器5的内部存储单元，例如服务器5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述服务器5的外部存储设备，例如所述服务器5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述服务器5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机可读指令以及所述服务器所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，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 (10)

1.一种问题定位方法，其特征在于，包括：

当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；

对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；

收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；

将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；

将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。

2.根据权利要求1所述的问题定位方法，其特征在于，在收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件之后，还包括：

若收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，则确定所述收集到的日志文件中缺失的必要日志文件，所述必要日志文件为各个所述子系统正常运行时必然产生的日志文件；

将所述缺失的必要日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统。

3.根据权利要求2所述的问题定位方法，其特征在于，所述收集到的日志文件中是否包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件通过以下步骤判断：

统计所述收集到的日志文件的数量；

若所述收集到的日志文件的数量小于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件；

若所述收集到的日志文件的数量大于或等于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则统计所述收集到的日志文件中分别归属于每个所述子系统的日志文件的数量，若归属于每个所述子系统的日志文件的数量均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量，则判定所述收集到的日志文件中包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，否则判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件。

4.根据权利要求3所述的问题定位方法，其特征在于，在归属于每个所述子系统的日志文件的数量均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量之后，判定所述收集到的日志文件中包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件之前，还包括：

提取所述收集到的日志文件的名称中的关键字；

将提取到的关键字按照各个所述子系统进行分类，得到每个所述子系统的目标关键字集；

若每个所述子系统的目标关键字集分别与每个所述子系统对应的标准关键字集相同，则执行判定所述收集到的日志文件中包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件的步骤；

若一个以上的所述子系统的目标关键字集与对应的标准关键字集不同，则判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，所述标准关键字集为预设的每个子系统正常运行时应当产生的日志文件的名称所包含的关键字的集合。

5.根据权利要求1所述的问题定位方法，其特征在于，在通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息之后，还包括：

通过机器人从互联网或机器人的本地知识库中搜索所述问题的解决方案；

若搜索到的解决方案的数量大于一个，则获取每个搜索到的解决方案的好评率，由所述机器人将好评率最高的解决方案以语音方式输出；

若搜索到的解决方案的数量为一个，则由所述机器人将所述搜索到的解决方案以语音方式输出；

若搜索不到解决方案，则由所述机器人输出预设的提示信息。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的问题定位方法，其特征在于，还包括：

分别统计各个所述子系统被确定为产生问题的子系统的次数；

将所述次数超过第一阈值的子系统确定为目标子系统；

当所述目标子系统被使用时，通过机器人以语音的方式输出预设的操作提示信息。

7.一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可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的问题定位方法的步骤。

8.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

当具有多个子系统的业务系统运行时，获取用户输入的提问信息；

对所述提问信息进行识别，得到与问题相关的特征信息；

收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件；

将收集到的日志文件的内容分别与各个所述子系统预设的标准日志文件的内容进行对比，从所述收集到的日志文件中找出存在异常的日志文件，所述标准日志文件为各个所述子系统正常运行时产生的日志文件；

将所述存在异常的日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统；

通过预设的方式输出所述产生问题的子系统的相关信息。

9.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，在收集各个所述子系统中与所述特征信息相关的日志文件之后，还包括：

若收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，则确定所述收集到的日志文件中缺失的必要日志文件，所述必要日志文件为各个所述子系统正常运行时必然产生的日志文件；

将所述缺失的必要日志文件所属的子系统确定为产生问题的子系统。

10.根据权利要求9所述的服务器，其特征在于，所述收集到的日志文件中是否包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件通过以下步骤判断：

统计所述收集到的日志文件的数量；

若所述收集到的日志文件的数量小于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件；

若所述收集到的日志文件的数量大于或等于与所述特征信息相关的所有必要日志文件的数量，则统计所述收集到的日志文件中分别归属于每个所述子系统的日志文件的数量，若归属于每个所述子系统的日志文件的数量均大于或等于每个所述子系统分别对应的必要日志文件的数量，则判定所述收集到的日志文件中包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件，否则判定所述收集到的日志文件中不包含与所述特征信息相关的所有必要日志文件。