CN111209134B - 基于日志信息的故障分析方法、装置、存储介质及设备 - Google Patents
基于日志信息的故障分析方法、装置、存储介质及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111209134B CN111209134B CN202010001790.0A CN202010001790A CN111209134B CN 111209134 B CN111209134 B CN 111209134B CN 202010001790 A CN202010001790 A CN 202010001790A CN 111209134 B CN111209134 B CN 111209134B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- fault
- log information
- browser
- analysis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 84
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 57
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 claims description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 18
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000011900 installation process Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
- G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
- G06F11/0751—Error or fault detection not based on redundancy
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
- G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
- G06F11/079—Root cause analysis, i.e. error or fault diagnosis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
- G06F11/3466—Performance evaluation by tracing or monitoring
- G06F11/3476—Data logging
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于日志信息的故障分析方法、装置、存储介质及设备，其中，基于日志信息的故障分析方法，包括：基于浏览器前端从后台加载日志信息；其中，所述日志信息预先保存在后台中；加载所述日志信息后，根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据；通过浏览器前端调用所述业务数据对应的数据分析规则，利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析，得到故障信息。利用本申请提供的方案，能够降低故障分析过程中，日志数据处理过程对后台资源的占用。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，本申请涉及一种基于日志信息的故障分析方法、装置、存储介质及设备。
背景技术
电子设备在系统运行过程中，会产生记录运行情况的日志内容，根据这些日志内容能够进行故障分析、信息排查等，目前，对日志内容的数据处理有如下两种方式比较常见：
其一，将日志数据的分析过程置于客户端进行，该种方式需要安装客户端，且在终端定义的数据处理规则无法与其他用户共享，且占用本地存储资源，安装过程复杂；其二，将日志数据的分析置于服务器端，在后台(服务器端)进行数据处理规则的定义与执行，并保存数据，该种方式中，获取日志分析结果需要调用后台多种资源，资源消耗多。而且，上述两种方式都需要用户准备好开发环境，用户自行使用其他开发工具(如开发工具python+mysq，sqlite等)调试规则，在本地调试成功后，再上传给后台执行日志分析，由于规则调试及数据保存均在服务器端进行，导致数据传输、处理资源的消耗过大。
发明内容
本申请提供了一种基于日志信息的故障分析方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备，以降低故障分析过程中，日志数据处理过程对后台资源的占用。
本申请实施例首先提供了一种基于日志信息的故障分析方法，包括：
基于浏览器前端从后台加载日志信息；其中，所述日志信息预先保存在后台中；
加载所述日志信息后，根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据；
通过浏览器前端调用所述业务数据对应的数据分析规则，利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析，得到故障信息。
一种实施例中，根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据的步骤之前，还包括：
确定当前故障的故障类型；
调用预先存储的故障类型与数据处理规则之间的关联关系，根据所述故障类型确定对应的数据抽取规则；其中，每种数据处理规则对应特定的数据抽取规则。
一种实施例中，根据所述故障类型确定对应的数据抽取规则的步骤，包括：
依据当前的故障类型与存储有上述关联关系的数据库进行匹配，判断所述数据库中是否存储有与故障类型相匹配的参考故障类型；
若数据库中存储有相匹配的参考故障类型，则调用所述参考故障类型对应的数据处理规则；
若数据库中未存储相匹配的参考故障类型，则在浏览器前端加载所述故障类型对应的数据处理规则并存储。
一种实施例中，在浏览器前端加载所述故障类型对应的数据处理规则并存储的步骤，包括：
接收针对所述故障类型自定义的数据抽取代码、建表代码、sql语句；
在浏览器前端加载所述数据抽取代码、建表代码、sql语句；
调试所述数据抽取代码、建表代码及sql代码，并将调试后的代码提交到后台保存。
一种实施例中，利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析的步骤，包括：
利用sql语句进行查询分析时，调用前端数据库中的数据可视化模块；
结合所述数据可视化模块将数据分析结果以可视化的展示方式展示于浏览器前端。
一种实施例中，所述基于浏览器前端从后台加载日志信息的步骤之前，还包括：
浏览器前端向后台发送加载请求；
接收到后台响应于该请求返回的经过预处理的日志信息，所述预处理包括：解密、合并、拆分。
一种实施例中，所述得到故障信息的步骤之后，还包括：
加载与所述故障信息相关联的处理措施，利用所述处理措施处理所述故障。
相应地，本申请实施例还提供了一种基于日志信息的故障分析装置，包括：
信息加载模块，用于基于浏览器前端从后台加载日志信息；其中，所述日志信息预先保存在后台中；
数据抽取模块，用于加载所述日志信息后，根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据；
数据分析模块，用于通过浏览器前端调用所述业务数据对应的数据分析规则，利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析，得到故障信息。
进一步地，本申请实施例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用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述任一项技术方案所述的基于日志信息的故障分析方法的步骤。
更进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任意一技术方案所述的基于日志信息的故障分析方法的步骤。
与现有技术相比，本申请提供的方案至少具备如下优点：
本申请提供的基于日志信息的故障分析方法，在浏览器前端进行日志信息的加载、业务数据的抽取及数据分析，根据数据分析结果确定故障信息，利用前端数据库存储相关日志信息及中间数据，浏览器前端与后台的数据交互仅涉及日志信息的加载、数据抽取及分析规则的调用，大大降低对后台处理资源的占用，减轻后台压力。
本申请采用浏览器前端进行数据处理，能够避免因网络延迟对用户造成的体验差的弊端，对于一些实时性要求不高的场景，可以在断网的情况下进行故障分析，降低故障分析对网络资源的依赖。而且，前端数据库存储的数据，可以通过页面刷新进行数据的自动清除，有利于及时解除故障分析过程对系统资源的占用。
而且，浏览器前端加载的日志信息与故障相关，而非全部的日志信息，以减少浏览器前端加载、传输、处理的数据量，有利于提高获取最终故障信息的效率。
本申请提供的方案，将数据抽取及数据分析规则存储于后台，浏览器前端在使用时通过数据调用进行获取，方便多个用户共享数据抽取及数据分析规则，提高数据抽取及分析规则的易用性、灵活性。
附图说明
图1为本申请一个实施例提供的基于日志信息的故障分析方法的实施环境图；
图2为本申请一个实施例提供的基于日志信息的故障分析方法的流程图；
图3为本申请一个实施例提供的根据故障类型确定对应的数据抽取规则的步骤的流程图；
图4为本申请一个实施例提供的根据故障类型定义对应的数据处理规则并存储的流程图；
图5为本申请一个实施例提供的利用数据分析规则对所述业务数据进行数据分析的流程图；
图6为本申请一种实施例提供的基于日志信息的故障分析装置的结构示意图；
图7为本申请一种实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
图1为一个实施例提供的基于日志信息的故障分析方法的实施环境图，在该实施环境中，包括浏览器前端、后台/服务器端。
本申请尤其适合轻量级日志文件的处理，将轻量级日志文件置于网页前端进行日志数据的处理及输出，由于数据轻量化，对数据库的要求不高，不会对前端数据库的存储空间有太大要求，因此可以将这种轻量级的日志数据置于前端进行数据处理。
结合图1，本申请提供的方案在浏览器前端执行的过程如下：浏览器前端从后台加载日志信息，其中日志信息预先保存在后台中，加载日志信息后，根据数据抽取规则从日志信息中抽取故障相关的业务数据，通过浏览器前端调用业务数据对应的数据分析规则，利用数据分析规则对业务数据进行数据分析，得到故障信息。
需要说明的是，浏览器前端的载体可为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，服务器端可以有具有处理功能的计算机设备来实现，但并不局限于此。服务器端与浏览器前端的载体可以通过蓝牙、USB(Universal Serial Bus，通用串行总线)或者其他通讯连接方式进行网络连接，本申请在此不做限制。
图2为本申请一个实施例提供的基于日志信息处理的故障分析方法的流程图，该方法可以应用于上述的服务器端，包括如下步骤：
步骤S210，基于浏览器前端从后台加载日志信息；其中，所述日志信息预先保存在后台中；
步骤S220，加载所述日志信息后，根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据；
步骤S230，通过浏览器前端调用对应的分析规则，利用所述分析规则对所述业务数据进行数据分析，得到故障信息。
网页前端从后台加载日志信息，所述日志信息记录有系统操作过程中的运行数据，包括事件日志和消息日志。
所述步骤S210的基于浏览器前端从后台加载日志信息的步骤之前，还包括：后台获取并保存所述日志信息，若后台保存的日志信息已经经过加密等处理，则后台在将日志信息发送给浏览器前端之前，需要对日志信息进行反向操作，一种实施例中，可以在将日志信息发送给浏览器前端之前对日志数据进行预处理，预处理包括：解密、合并、拆分等处理，针对一种日志信息，可以进行预处理操作中的一种或多种。
具体地，若日志信息经过预先加密，则后台在将日志信息传输给浏览器前端之前，对日志内容进行解密处理，以便网页前端加载到解密后的日志信息，能够立即对日志信息进行处理，降低解密操作对前端资源的占用。
若多个日志信息的关联性较强，或者重复信息较多，则为了降低数据传输所占资源及带宽，可以在后台将日志信息进行合并处理，同样地，还可以根据实际情况对日志信息进行拆分处理；或者，为了前端数据处理的便利性，后台可以将原本合并存储的内存信息进行拆分处理，再传输给浏览器前端，使得浏览器前端加载的是反向处理后的日志信息，利用处理后的日志信息可以立即进行处理，提高浏览器前端资源的利用率。
系统在运行过程中会产生大量的日志信息，但前端存储空间有限，且与后台相比，浏览器前端的存储空间较小，若将全部日志信息加载到浏览器前端会造成前端存储资源的占用，可能会造成浏览器运行不畅及数据丢失，所以预先将系统产生的日志数据存储于后台，降低对前端存储及处理资源的占用。
本申请提供的方案中，对日志信息进行预处理，使得前端从后台获取到的是经过预处理的故障相关日志信息，便于直接对日志信息进行后续处理，而不用再占用前端处理资源和处理时间进行日志数据的预处理，有利于提高日志信息处理的效率，日志信息存储的安全性，且能够优化资源配置。
步骤S210的基于浏览器前端从后台加载日志信息，考虑到前端数据库的空间限制，加载的日志信息是根据需求分析抽取的部分日志信息，在故障分析场景中，浏览器前端从后台加载的日志数据是与故障相关的日志信息，如：根据时间加载故障时刻前后预设时长内的日志信息，或者加载与某个故障模块相关的日志信息，而非全部日志信息，以减少浏览器前端加载、传输、处理的数据量。
具体地，基于浏览器前端从后台加载日志信息的步骤之前，还包括：根据日志信息上的时间标志确定加载的日志信息。
本申请实施例提供的方案，按照时间信息将故障相关的日志信息加载到浏览器前端，相当于经过一次日志信息的数据筛选，减少了浏览器前端加载及后台预处理的数据量，有利于提高获取最终故障信息的效率。
步骤S220的加载所述日志信息后，根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据。
具体地，浏览器前端加载日志信息后，按照数据抽取规则从日志信息中抽取与故障相关且能够体现系统运行过程中参数变化情况的日志数据，综合这些参数的分布情况能够确定对应的故障信息，如故障原因，其中，所述业务数据可以包括：API调用时序、耗时等数据，基于对这些业务数据的分析获取故障信息。
步骤S230的通过浏览器前端调用所述业务数据对应的数据分析规则，利用所述数据分析规则对业务数据进行数据分析，得到故障信息。
浏览器前端根据故障类型调用对应的数据分析规则，利用数据分析规则对API调用时序、耗时等业务数据进行分析，通过对这些业务数据的分析获得各参数数据，将这些参数数据与数据库中预先存储的参考参数进行对比，确定最终的故障信息，如故障原因等。
本申请提供的方案，在浏览器前端进行日志信息的加载、业务数据的抽取及数据分析处理过程，利用前端数据库存储相关日志信息及中间数据，前端与后台之间的数据交互仅涉及日志信息的加载、数据处理规则的调用，大大降低对后台处理资源的占用，且前端数据库在前端获取到故障原因等信息后，可以通过简单地页面刷新自动清除前端数据库中的数据，有利于及时解除故障分析对系统资源的占用。
为了更清楚本申请提供的故障分析方案及其技术效果，接下来以多个实施例对其具体方案进行详细阐述。
本实施例中，步骤S220的根据数据抽取规则从日志信息中抽取故障相关的业务数据的步骤之前，还包括如下子步骤：
A1、确定当前故障的故障类型；
A2、调用预先存储的故障类型与数据处理规则之间的关联关系，根据所述故障类型确定对应的数据抽取规则；其中，每种数据处理规则对应特定的数据抽取规则。
其中，所述故障类型可以通过故障表象确定，如显示器黑屏、显示器界面锁定、网页信息显示混乱等表象，造成这种故障表象的原因多样，需要进行详细地数据分析才能确定具体的故障信息，如故障原因等。
在A2根据故障类型确定对应的数据抽取规则的步骤之前，还包括：
A0，预先建立故障类型与数据处理规则之间的关联关系并加以存储，数据处理规则至少包括：数据抽取规则、数据分析规则，每种数据处理规则对应特定的数据抽取规则。
预先建立故障类型与数据处理规则之间的关联关系，并将两者及其关联关系存储于数据库中，为了与当前故障对应的故障类型加以区分，将数据库中存储的故障类型称为参考故障类型，即数据库中存储有参考故障类型及其对应的数据处理规则，所述数据处理规则至少包括数据抽取规则、数据分析规则。
本实施例提供的方案，预先建立参考故障类型与数据处理规则之间的关联关系，有利于确定故障类型之后，依据与之对应的参考故障类型获取对应的数据处理规则，以便后续根据数据抽取规则对日志信息进行数据抽取，根据数据分析规则对抽取出的业务数据进行数据分析，明确最终的故障信息。
本申请实施例提供的技术方案，由于数据处理规则对应特定的数据抽取规则，因此，确定故障类型之后，根据该种故障类型对应的数据处理规则确定对应的数据抽取规则，结合对日志数据是与故障相关的日志信息，那么根据数据抽取规则对日志数据进行二次处理，实现对日志信息的二次清洗，提高了获得业务数据的效率，进而有利于明确故障信息的效率。
在本实施例提供的方案中，根据故障类型确定对应的数据抽取规则的步骤可以采用如下方式实现，其流程图如图3所示，包括：
S310，依据当前的故障类型与存储有上述关联关系的数据库进行匹配，判断所述数据库中是否存储有与故障类型相匹配的参考故障类型；
S320，若数据库中存储有相匹配的参考故障类型，则调用所述参考故障类型对应的数据处理规则；
S330，若数据库中未存储相匹配的参考故障类型，则在浏览器前端加载所述故障类型对应的数据处理规则并存储。
其中，根据故障类型与数据库进行匹配，数据库中存储有参考故障类型与数据处理规则及两者之间的关系，可以根据故障类型对数据库进行遍历匹配，若存在匹配的参考故障类型，表明当前的故障类型为已知故障类型，可以直接调用对应的数据处理规则，若不存在匹配的参考故障类型，表明当前的故障类型为未知故障类型，无法直接调用对应的处理规则，可以在浏览器前端加载针对该种故障类型自定义的数据处理规则。
本实施例提供的方案，在调取数据抽取规则之前，首先确定数据库中是否已存储有对应的故障类型，若有，则直接调用该种故障类型对应的数据处理规则，若无，则加载自定义的数据处理规则，有利于完善上述数据库，随着数据库的完善，获取数据处理规则的效率则相应提高。
具体地，S330的在浏览器前端加载所述故障类型对应的数据处理规则并存储到上述数据库中的步骤，其流程图如图4所示，包括：
S410，接收针对所述故障类型自定义的数据抽取代码、建表代码、sql语句；
S420，在浏览器前端加载所述数据抽取代码、建表代码、sql语句；
S430，调试所述数据抽取代码、建表代码及sql代码，并将调试后的代码提交到后台保存。
具体地，在浏览器前端加载针对某一故障类型对应的数据处理规则之前，还需要接收用户上传的数据处理规则，这种数据处理规则可以通过浏览器前端输入，也可以调用存储器中存储的至少一个代码脚本或代码段，这些数据处理规则通过数据抽取代码、建表代码、sql代码表征，这些数据处理规则可以是用户自定义的。
在浏览器前端定义数据抽取规则用js代码表示，数据分析规则可以用sql查询语句表示，利用sql查询语句进行数据分析。将调试后的规则代码提交到后台保存，并存储于上述数据库中，所述规则代码包括数据抽取代码、建表代码、sql查询语句代码。这里所述的数据库是指存储有参考故障类型与对应处理规则的数据库，以便后续调用此次定义的处理规则。
上述sql语句在进行查询分析的过程在前端数据库进行，也可以结合前端数据库中预先存储的基础模块，如数据存储模块、数据可视化模块等，在sql语句进行查询分析时，可以根据实际需求调用这些模块进行查询分析，其中，浏览器前端可以利用sqlit.js数据库存储数据。
本实施例提供的方案中，浏览器前端基于sqlite.js代码从日志信息中抽取对应的业务数据、建表，并通过js代码脚本将相关数据存储到前端数据库中，利用sql语句在前端数据库中进行数据的查询分析，返回对应的分析结果，该分析结果中包含上述参数数据的统计及对比，根据分析结果能够确定最终的故障信息。
本申请实施例提供的方案，在浏览器前端加载用户自定义的数据处理规则，结合前端数据库进行数据分析，大大减少对后台处理资源的占用，前端数据库在前端获取到故障原因等信息后，进行页面刷新操作，前端数据库中的数据会被自动清理，有利于及时解除故障分析对系统资源的占用。而且，该种方案中，前端进行数据处理规则的定义及分析，即使发生断网的情况，依然能够完成对故障信息的分析，降低对网络的依赖。
进一步地，步骤S230的利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析的步骤可以通过如下方式进行，其流程图如图5所示，包括：
S510，利用sql语句进行查询分析时，调用前端数据库中的数据可视化模块；
S520，结合所述数据可视化模块将数据分析结果以可视化的展示方式展示于浏览器前端。
其中，所述可视化的展示方式包括：趋势图、饼状图等各种表征数据分析结果的形式。将数据分析结果以可视化的形式展示于浏览器前端，有利于直观地展示数据分析过程，有利于及时发现故障信息。
调用前端数据库中的模块进行数据分析的代码如下：
对于一些故障，可以通过上述数据处理操作快速明确故障信息，但对于一些较为复杂的故障原因导致的故障，可能还需要结合专业的处理工具才比较容易确定，如仪表盘等，因此，在一些场景中，可以将数据处理结果结合仪表盘等专业工具进行二次统计分析，结合仪表盘进行故障信息确定的伪代码如下：
Db.insert(data)；
Db_data＝Db.exec(select*from…where…)
Echart.show(Db_data)
结合仪表盘展示分析结果，如仪表盘上展示相关参数数据，用户可以结合仪表盘对其上展示的相关参数数据进行再次分析，以快速明确故障信息。
本申请提供基于日志信息处理的故障分析方法，在浏览器前端进行日志信息的加载、数据抽取及数据分析，根据分析结果确定故障信息，无需占用后台资源执行日志分析，且能够及时将分析结果展示于浏览器前端，能够实现断网情况下的故障分析。
进一步地，在步骤S230的得到故障信息的步骤之后，还包括：
加载与所述故障信息相关联的处理措施，利用所述处理措施处理所述故障。
预先建立故障原因与故障处理措施之间的关联关系，并存储于后台，在确定故障信息之后，根据故障信息中的故障原因调用对应的故障处理措施，浏览器前端根据故障原因调用与之相关联的处理措施，处理措施存储于后台中，然后，根据相应的处理措施处理所述故障，可以根据处理措施自动解除可解除部分的故障，对于不可自动解除的故障，引导用户参与解除相应部分的故障。
本申请实施例提供的方案，调用故障处理措施处理获得的故障，故障解除过程无需后台参与，浏览器前端能够实现故障的自动解除，即整个方案的过程为：系统运行过程出现故障，利用浏览器前端从后台加载相关日志信息，对日志信息进行数据抽取、数据分析等操作，确定故障信息，再调用与故障信息相关联的故障处理措施，实现故障解除，整个方案最大程度地降低前端与后台之间的数据传输量，减少占用后台资源进行数据的处理。
以上为本申请提供的基于日志信息的故障分析方法实施例，针对于该方法，下面阐述与其对应的基于日志信息的故障分析装置的实施例。
本申请实施例还提供了一种基于日志信息的故障分析装置，其结构示意图如图6所示，包括：信息加载模块610、数据抽取模块620、数据分析模块630，具体如下：
信息加载模块610，用于基于浏览器前端从后台加载日志信息；其中，所述日志信息预先保存在后台中；
数据抽取模块620，用于加载所述日志信息后，根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据；
数据分析模块630，用于通过浏览器前端调用所述业务数据对应的数据分析规则，利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析，得到故障信息。
关于上述实施例中的基于日志信息的故障分析装置，其中各个模块的执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
进一步地，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现上述任意一项所述的基于日志信息的故障分析方法的步骤。其中，所述存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AcceSS Memory，随即存储器)、EPROM(EraSable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically EraSable Programmable Read-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，存储介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
更进一步地，本申请实施例还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述技术方案所述的基于日志信息的故障分析方法的步骤。
图7是根据一示例性实施例示出的一种用于计算机设备700的框图。例如，计算机设备700可以被提供为一用户终端，该用户终端为浏览器前端的载体。参照图7，计算机设备700包括处理组件722，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器732所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件722的执行的指令，例如应用程序。存储器732中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件722被配置为执行指令，以执行上述基于日志信息的故障分析方法的步骤。
计算机设备700还可以包括一个电源组件726被配置为执行计算机设备700的电源管理，一个有线或无线网络接口750被配置为将计算机设备700连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口758。计算机设备700可以操作基于存储在存储器732的操作系统，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
应该理解的是，在本申请各实施例中的各功能单元可集成在一个处理模块中，也可以各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成于一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于日志信息的故障分析方法，其特征在于，应用于浏览器前端，所述方法包括：
基于浏览器前端从后台加载日志信息；其中，所述日志信息预先保存在后台中；
加载所述日志信息后，确定当前故障的故障类型；调用预先存储的故障类型与数据处理规则之间的关联关系，根据所述故障类型确定对应的数据抽取规则；其中，每种数据处理规则对应特定的数据抽取规则；
根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据；
通过浏览器前端调用所述业务数据对应的数据分析规则，利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析，得到故障信息。
2.根据权利要求1所述的基于日志信息的故障分析方法，其特征在于，根据所述故障类型确定对应的数据抽取规则的步骤，包括：
依据当前的故障类型与存储有上述关联关系的数据库进行匹配，判断所述数据库中是否存储有与故障类型相匹配的参考故障类型；
若数据库中存储有相匹配的参考故障类型，则调用所述参考故障类型对应的数据处理规则；
若数据库中未存储相匹配的参考故障类型，则在浏览器前端加载所述故障类型对应的数据处理规则并存储。
3.根据权利要求2所述的基于日志信息的故障分析方法，其特征在于，在浏览器前端加载所述故障类型对应的数据处理规则并存储的步骤，包括：
接收针对所述故障类型自定义的数据抽取代码、建表代码、sql语句；
在浏览器前端加载所述数据抽取代码、建表代码、sql语句；
调试所述数据抽取代码、建表代码及sql代码，并将调试后的代码提交到后台保存。
4.根据权利要求3所述的基于日志信息的故障分析方法，其特征在于，利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析的步骤，包括：
利用sql语句进行查询分析时，调用前端数据库中的数据可视化模块；
结合所述数据可视化模块将数据分析结果以可视化的展示方式展示于浏览器前端。
5.根据权利要求1所述的基于日志信息的故障分析方法，其特征在于，所述基于浏览器前端从后台加载日志信息的步骤之前，还包括：
浏览器前端向后台发送加载请求；
接收到后台响应于该请求返回的经过预处理的日志信息，所述预处理包括：解密、合并、拆分。
6.根据权利要求1所述的基于日志信息的故障分析方法，其特征在于，所述得到故障信息的步骤之后，还包括：
加载与所述故障信息相关联的处理措施，利用所述处理措施处理所述故障。
7.一种基于日志信息的故障分析装置，其特征在于，应用于浏览器前端，所述装置包括：
信息加载模块，用于基于浏览器前端从后台加载日志信息；其中，所述日志信息预先保存在后台中；
数据抽取模块，用于加载所述日志信息后，确定当前故障的故障类型；调用预先存储的故障类型与数据处理规则之间的关联关系，根据所述故障类型确定对应的数据抽取规则；根据数据抽取规则从所述日志信息中抽取故障相关的业务数据；其中，每种数据处理规则对应特定的数据抽取规则；
数据分析模块，用于通过浏览器前端调用所述业务数据对应的数据分析规则，利用所述数据分析规则对所述业务数据进行数据分析，得到故障信息。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述权利要求1至6中任一项所述的基于日志信息的故障分析方法的步骤。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的基于日志信息的故障分析方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010001790.0A CN111209134B (zh) | 2020-01-02 | 2020-01-02 | 基于日志信息的故障分析方法、装置、存储介质及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010001790.0A CN111209134B (zh) | 2020-01-02 | 2020-01-02 | 基于日志信息的故障分析方法、装置、存储介质及设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111209134A CN111209134A (zh) | 2020-05-29 |
| CN111209134B true CN111209134B (zh) | 2024-03-01 |
Family
ID=70785645
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010001790.0A Active CN111209134B (zh) | 2020-01-02 | 2020-01-02 | 基于日志信息的故障分析方法、装置、存储介质及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111209134B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112328631A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-02-05 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种生产故障分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113342558A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-09-03 | 中国工商银行股份有限公司 | 批量业务异常处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113872814A (zh) * | 2021-09-29 | 2021-12-31 | 北京金山云网络技术有限公司 | 内容分发网络的信息处理方法、装置和系统 |
| CN117370052B (zh) * | 2023-09-14 | 2024-04-26 | 广州宇中网络科技有限公司 | 微服务故障分析方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104503892A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-04-08 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 终端异常的处理方法、处理装置和终端 |
| CN105337748A (zh) * | 2014-06-20 | 2016-02-17 | 北京奇虎科技有限公司 | 日志文件收集方法和系统及服务器和服务集群控制装置 |
| CN108491320A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-09-04 | 平安普惠企业管理有限公司 | 应用程序的异常分析方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110190992A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-30 | 上海连尚网络科技有限公司 | 一种故障的监测方法及路由设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10061683B2 (en) * | 2016-03-22 | 2018-08-28 | Symantec Corporation | Systems and methods for collecting error data to troubleshoot product errors |
-
2020
- 2020-01-02 CN CN202010001790.0A patent/CN111209134B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105337748A (zh) * | 2014-06-20 | 2016-02-17 | 北京奇虎科技有限公司 | 日志文件收集方法和系统及服务器和服务集群控制装置 |
| CN104503892A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-04-08 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 终端异常的处理方法、处理装置和终端 |
| CN108491320A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-09-04 | 平安普惠企业管理有限公司 | 应用程序的异常分析方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110190992A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-30 | 上海连尚网络科技有限公司 | 一种故障的监测方法及路由设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111209134A (zh) | 2020-05-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111209134B (zh) | 基于日志信息的故障分析方法、装置、存储介质及设备 | |
| CN108900776B (zh) | 用于确定响应时间的方法和装置 | |
| CN117076280A (zh) | 策略生成方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| CN112948224A (zh) | 一种数据处理方法、装置、终端及存储介质 | |
| CN113923474A (zh) | 视频帧处理方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| CN110113296B (zh) | 一种处理数据的方法 | |
| CN114884696A (zh) | 一种诈骗预警方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114817921A (zh) | 代码整改方法及装置 | |
| CN111131354B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
| CN111737129A (zh) | 服务控制方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN111679885A (zh) | 确定虚拟机漂移方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN108288135B (zh) | 系统兼容方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备 | |
| CN114697962B (zh) | 一种数据处理方法及电子设备 | |
| CN113282518B (zh) | 一种移动端表单行为实时追踪及展示方法及其装置 | |
| CN118445172A (zh) | 一种场景用例生成方法及装置 | |
| CN117520130A (zh) | 日志生成方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN114661880A (zh) | 交互式数据生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN117635164A (zh) | 客诉事件处理方法、报错信息的发送方法和装置 | |
| CN116257432A (zh) | 业务系统测试方法和装置 | |
| CN114254621A (zh) | 文档审核方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115174256A (zh) | Zabbix应用的处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN116842063A (zh) | 数据处理方法及装置 | |
| CN116228248A (zh) | 一种金融业务的风险控制方法和装置 | |
| CN113392400A (zh) | 运行环境的检测方法、装置和系统 | |
| CN116483769A (zh) | 多u盾免签退的测试方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |