CN111813872A - 一种故障排查模型的生成方法、装置、设备 - Google Patents

一种故障排查模型的生成方法、装置、设备 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开一种故障排查模型的生成方法、装置、设备,方法包括:根据样本数据构建故障点与故障排查项的关联关系表;根据关联关系表,按照业务系统的维度划分信息,确定与业务系统中每一维度相对应的故障点和故障排查项;根据每一维度相对应的故障点和故障排查项生成每一维度的故障排查模型以通过所有维度的排查模型对业务系统的故障进行并行排查。本申请根据不同系统的特性,对不同系统按照维度划分,生成与每一个维度相对应的排查模型,因此在出现故障时,可以通过所有维度的排查模型的并行排查快速定位到故障点。

Description

一种故障排查模型的生成方法、装置、设备
技术领域
本发明属于设备故障检测技术领域,尤其涉及一种故障排查模型的生成方法、装置、系统。
背景技术
在对信息系统线上故障进行处理之前,通常都会对故障点和故障处理方案进行有效的抽象,如此可以使得故障排查人员根据故障表象来获取故障处理方案,从而定位得到真正的故障点。但是,随着信息系统的增加、故障场景的增加、故障解决方案的增加,使得在系统出现故障时,故障排查人员面对指数级增加的方案仍然会毫无头绪,没有办法加速定位故障、恢复故障。
发明内容
为了解决现有技术的问题,本发明提出一种故障排查模型的生成方法、装置、系统。本方法根据不同系统的特性,对不同系统按照维度划分,生成与每一个维度相对应的排查模型,因此在出现故障时,可以通过所有维度的排查模型的并行排查快速定位到故障点。
本发明实施例提供的具体技术方案如下:
一方面公开了一种故障排查模型的生成方法,所述方法包括:
根据样本数据构建故障点与故障排查项的关联关系表;
根据所述关联关系表,按照业务系统的维度划分信息,确定与所述业务系统中每一维度相对应的故障点和故障排查项;
根据所述每一维度相对应的故障点和故障排查项生成每一维度的故障排查模型以通过所有维度的排查模型对所述业务系统的故障进行并行排查。
优选的,所述业务系统的维度包括开发维度、应用维度、数据库维度、网络维度、内存维度、设备维度、监控维度、安全维度和系统端口维度中的至少一种。
优选的,当所述业务系统的维度包括开发维度时,所述根据所述关联关系表,按照业务系统的维度划分信息,确定与所述业务系统中每一维度相对应的故障点和故障排查项具体包括:
按照业务系统的维度划分信息,从所述关联关系表中抓取与所述业务系统的开发维度相对应的故障点和故障排查项。
优选的,所述样本数据的获取方法包括:
对不同业务系统的历史故障数据进行分析,确定历史故障点;
获取与所述历史故障点相对应的历史故障排查项;
将所述历史故障点、历史故障排查项确定为所述样本数据。
优选的,所述方法还包括:
获取根据所述业务系统的故障提示信息而生成的故障工单;
将所述故障工单与预存的所述业务系统的每一维度的排查模型相匹配,得到与所述业务系统的每一维度相对应的匹配结果;
根据与所述业务系统的所有维度相对应的匹配结果确定所述业务系统的目标故障点以及与所述目标故障点相对应的应急恢复预案;
对所述应急恢复预案进行显示,接收并执行故障处理人员选择的目标应急恢复预案以对所述业务系统的故障进行修复。
优选的,当与所述目标故障点相对应的应急恢复预案大于一个时,在对所述应急恢复预案进行显示前包括:
获取所述应急恢复预案的优先级;
所述对所述应急恢复预案进行显示具体包括:
按照与所述应急恢复预案的优先级相对应的排列顺序对所述应急恢复预案进行显示。
优选的,所述方法还包括:
实时监测所述故障处理人员选择的目标应急恢复预案;
当监测到的目标应急恢复预案与所述目标故障点相对应的任一应急恢复预案都不相同时,将监测到的目标应急恢复预案确定为新应急恢复预案;
构建所述新应急恢复预案与所述目标故障点的关联关系。
优选的,所述方法还包括:
当所述故障工单与预存的所述业务系统的任一维度的排查模型都不匹配时,获取预设的通用排查模型,将所述故障工单与所述通用排查模型进行匹配,得到匹配结果;
根据所述匹配结果确定所述业务系统的目标故障点以及与所述目标故障点相对应的通用应急恢复预案;
对所述通用应急恢复预案进行显示,接收并执行故障处理人员选择的目标通用应急恢复预案以对所述业务系统的故障进行修复。
另一方面还公开了一种故障排查模型的生成装置,所述装置包括:
关联模块,用于根据样本数据构建故障点与故障排查项的关联关系表;
划分模块,用于根据所述关联关系表,按照业务系统的维度划分信息,确定与所述业务系统中每一维度相对应的故障点和故障排查项;
生成模块,用于根据所述每一维度相对应的故障点和故障排查项生成每一维度的故障排查模型以通过所有维度的排查模型对所述业务系统的故障进行并行排查。
优选的,所述业务系统的维度包括开发维度、应用维度、数据库维度、网络维度、内存维度、设备维度、监控维度、安全维度和系统端口维度中的至少一种。
本申请再一方面还公开了一种计算机设备,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程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的故障排查模型的生成方法。
本发明实施例具有如下有益效果:
1、本发明根据不同系统的特性,对不同系统按照维度划分,生成与每一个维度相对应的排查模型,因此在出现故障时,可以通过所有维度的排查模型的并行排查快速定位到故障点;
2、当系统发生变化时可以通过维护变化维度的排查模型来实现对系统的更新或者对新的故障场景的更新,不会影响其他维度的排查模型,进而提高了故障的识别速度和准确性。
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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例1提供的一种故障排查模型的生成方法的流程图;
图2是本申请实施例1提供的办公系统的故障排查模型示意图;
图3是本申请实施例1提供的一业务系统的一排查模型输出的所有故障排查项;
图4是本申请实施例2提供的一种故障排查模型的生成装置的结构示意图;
图5是本申请实施例3提供的一种计算机设备架构图。
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,所描述的实施例仅仅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做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。
如背景技术中所述,现有技术中为了使得故障处理过程线上化、系统化,通常都会对故障点和故障处理方案进行有效的抽象。但是,随着信息系统的增加、故障场景的增加、故障解决方案的增加,使得在系统出现故障时,故障排查人员面对指数级增加的方案仍然会毫无头绪,没有办法加速定位故障、恢复故障。
基于此,本申请提供一种故障排查模型的生成方法、装置、系统,在出现故障时,可以通过所有维度的排查模型并行排查快速定位到故障点。本申请的实施例如下:
实施例1
如图1所示,一种故障排查模型的生成方法,包括:
S11、根据样本数据构建故障点与故障排查项的关联关系表;
其中,样本数据的获取方法包括:
1、对不同业务系统的历史故障数据进行分析,确定历史故障点;
2、获取与历史故障点相对应的历史故障排查项;
3、将历史故障点、历史故障排查项确定为样本数据。
上述历史故障数据可通过对日志数据等分析得到。
通过构建关联关系表,可以得到不同业务系统在历史阶段所出现的所有故障点以及对应的故障排查项,从而为不同业务系统将来可能出现的故障点提供解决参考。
S12、根据关联关系表,按照业务系统的维度划分信息,确定与业务系统中每一维度相对应的故障点和故障排查项;
其中,上述业务系统、业务系统的每一维度、与业务系统中每一维度的故障点对应的应急恢复预案都进行相应的标识。
示例性的:
1、根据业务系统的简称对业务系统进行标识;
例如,办公系统(OA)。
2、根据业务系统简称和业务系统的维度简称对每一维度进行标识;
例如,办公系统维度标识:OA-DBA(数据库);OA-DEV(研发);OA-IS(安全)等。
3、根据业务系统简称、业务系统的维度简称、版本编号等对排查模型进行标识;
例如,办公系统数据库维度排查模型标识:CHK-OA-DBA-001。
4、根据业务系统简称、业务系统的维度简称、版本编号等对应急恢复预案进行标识;
例如,办公系统数据库维度应急恢复预案标识:EP-OA-DBA-001。
上述业务系统的维度包括开发维度、应用维度、数据库维度、网络维度、内存维度、设备维度、监控维度、安全维度和系统端口维度中的至少一种。
对于办公系统来说,其包括上述九个维度,其中,开发维度用于检测版本、生产变更,本服务及上下游系统服务调用量、时延、吞吐量,缓存、队列情况;应用维度用于检测应用状态,缓存状态,版本发布情况;网络维度用于监控流量,连接数,网络设备是否异常(如:设备宕机、性能下降、连通性异常);监控维度用于显示监控告警;安全维度用于检测是否存在攻击,流量或者连接数是否大幅突增;数据库维度用于检测是否有较慢的SQL,会话是否堵塞,连接数是都爆满,数据库负载是否正常等;设备维度用于检测存储/交换机健康状态,服务器是否正常;系统端口维度用于检测eureka状态,数据库状态等。
当业务系统的维度为开发维度时,上述步骤S12具体包括:
按照业务系统的维度划分信息,从关联关系表中抓取与业务系统的开发维度相对应的故障点和故障排查项。
S13、根据每一维度相对应的故障点和故障排查项生成每一维度的故障排查模型以通过所有维度的排查模型对业务系统的故障进行并行排查。
如图2所示,当业务系统为办公系统(OA)时,其包括九个维度:开发维度、应用维度、数据库维度、网络维度、内存维度、设备维度、监控维度、安全维度和系统端口维度,与每一维度对应的故障排查模型分别为:开发排查模型、应用排查模型、数据库排查模型、网络排查模型、主机存储排查模型、机房排查模型、监控排查模型、安全排查模型、平台端口排查模型。
当办公系统出现故障时,便可根据上述不同的排查模型进行并行排查,找出故障点。
此外,若一业务系统出现与上述九个维度都不相同的维度时,将新维度与该业务系统进行关联。在此种情况下,由于缺乏对应的故障排查项,因此无法构建与新维度对应的故障排查模型。此时,可以根据所有业务系统所存在的一些共性,构建通用故障排查模型,具体包括如下步骤:
1、在所有业务系统中获取故障发生频率大于一预设值时的对应的故障点;
2、根据关联关系表,确定故障发生频率大于一预设值时的对应的故障点所对应的故障排查项;
3、根据故障发生频率大于一预设值时的对应的故障点和故障排查项构建通用故障排查模型。
利用上述形成的故障排查模型进行并行排查过程如下:
1、获取根据业务系统的故障提示信息而生成的故障工单;
2、将故障工单与预存的业务系统的每一维度的排查模型相匹配,得到与业务系统的每一维度相对应的匹配结果;
3、根据与业务系统的所有维度相对应的匹配结果确定业务系统的目标故障点以及与目标故障点相对应的应急恢复预案;
4、对应急恢复预案进行显示,接收并执行故障处理人员选择的目标应急恢复预案以对业务系统的故障进行修复。
其中,当与目标故障点相对应的应急恢复预案大于一个时,在对应急恢复预案进行显示前包括:
获取应急恢复预案的优先级,如此,便能按照与应急恢复预案的优先级相对应的排列顺序对应急恢复预案进行显示。
示例性的,如图3所示,为一业务系统的一排查模型输出的所有故障排查项,结合所有维度排查模型的故障排查项的选择结果可以定位到故障点。
在排查过程中,有可能会出现故障排查人员所选择的应急恢复预案与推荐的都不相同的情况,此时,说明系统推荐的应急恢复预案并不正确,因此需要对故障点和应急恢复预案的关联关系进行更新,具体包括如下步骤:
1、实时监测故障处理人员选择的目标应急恢复预案;
2、当监测到的目标应急恢复预案与目标故障点相对应的任一应急恢复预案都不相同时,将监测到的目标应急恢复预案确定为新应急恢复预案;
3、构建新应急恢复预案与目标故障点的关联关系。
具体更新过程为:
将新应急恢复预案与对应业务系统的目标故障点进行关联,同时解除原应急恢复预案与对应业务系统的目标故障点的关联关系。
此外,当故障工单与预存的业务系统的任一维度的排查模型都不匹配时,本方案还包括如下处理步骤:
1、获取预设的通用排查模型,将故障工单与通用排查模型进行匹配,得到匹配结果;
2、根据匹配结果确定业务系统的目标故障点以及与目标故障点相对应的通用应急恢复预案;
3、对通用应急恢复预案进行显示,接收并执行故障处理人员选择的目标通用应急恢复预案以对业务系统的故障进行修复。
基于上述所有步骤,在出现故障时,可以通过所有维度的排查模型的并行排查快速定位到故障点;此外,当系统发生变化时可以通过维护变化维度的排查模型来实现对系统的更新或者对新的故障场景的更新,不会影响其他维度的排查模型,进而提高了故障的识别速度和准确性。
实施例2
对应上述方法,本申请实施例2提供一种故障排查模型的生成装置,如图4所示,装置包括:
关联模块21,用于根据样本数据构建故障点与故障排查项的关联关系表;
划分模块22,用于根据关联关系表,按照业务系统的维度划分信息,确定与业务系统中每一维度相对应的故障点和故障排查项;
生成模块23,用于根据每一维度相对应的故障点和故障排查项生成每一维度的故障排查模型以通过所有维度的排查模型对业务系统的故障进行并行排查。
优选的,业务系统的维度包括开发维度、应用维度、数据库维度、网络维度、内存维度、设备维度、监控维度、安全维度和系统端口维度中的至少一种。
优选的,划分模块22具体用于:
当业务系统的维度包括开发维度时,按照业务系统的维度划分信息,从关联关系表中抓取与业务系统的开发维度相对应的故障点和应急恢复预案。
优选的,上述装置还包括获取模块24,用于获取样本数据,具体包括:
对不同业务系统的历史故障数据进行分析,确定历史故障点;
获取与历史故障点相对应的历史故障排查项;
将历史故障点、历史故障排查项确定为样本数据。
优选的,上述装置还包括:
触发模块25,用于获取根据业务系统的故障提示信息而生成的故障工单;
匹配模块26,用于将故障工单与预存的业务系统的每一维度的排查模型相匹配,得到与业务系统的每一维度相对应的匹配结果;
定位模块27,用于根据与业务系统的所有维度相对应的匹配结果确定业务系统的目标故障点以及与目标故障点相对应的应急恢复预案;
显示模块28,用于对应急恢复预案进行显示;
执行模块29,接收并执行故障处理人员选择的目标应急恢复预案以对业务系统的故障进行修复。
优选的,上述触发模块25还用于:当与目标故障点相对应的应急恢复预案大于一个时,在对应急恢复预案进行显示前,获取应急恢复预案的优先级;
显示模块28还用于按照与应急恢复预案的优先级相对应的排列顺序对应急恢复预案进行显示。
优选的,上述装置还包括:
监测模块210,用于实时监测故障处理人员选择的目标应急恢复预案;
更新模块211,用于当监测到的目标应急恢复预案与目标故障点相对应的任一应急恢复预案都不相同时,将监测到的目标应急恢复预案确定为新应急恢复预案;
构建新应急恢复预案与目标故障点的关联关系。
优选的,划分模块22还用于:
当故障工单与预存的业务系统的任一维度的排查模型都不匹配时,获取预设的通用排查模型,将故障工单与通用排查模型进行匹配,得到匹配结果;
根据匹配结果确定业务系统的目标故障点以及与目标故障点相对应的通用应急恢复预案;
显示模块28还用于对通用应急恢复预案进行显示;
执行模块29还用于接收并执行故障处理人员选择的目标通用应急恢复预案以对业务系统的故障进行修复。
实施例3
在一个实施例中,提供一种计算机设备,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,处理器执行计算机程序时实现实施例1所述的所有方法。
图5为本发明实施例提供的计算机设备的内部结构图。该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种故障排查模型的生成方法。
本领域技术人员可以理解,图5中示出的结构,仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图,并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种故障排查模型的生成方法,其特征在于,所述方法包括:
根据样本数据构建故障点与故障排查项的关联关系表;
根据所述关联关系表,按照业务系统的维度划分信息,确定与所述业务系统中每一维度相对应的故障点和故障排查项;
根据所述每一维度相对应的故障点和故障排查项生成每一维度的故障排查模型以通过所有维度的排查模型对所述业务系统的故障进行并行排查。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述业务系统的维度包括开发维度、应用维度、数据库维度、网络维度、内存维度、设备维度、监控维度、安全维度和系统端口维度中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述样本数据的获取方法包括:
对不同业务系统的历史故障数据进行分析,确定历史故障点;
获取与所述历史故障点相对应的历史故障排查项;
将所述历史故障点、历史故障排查项确定为所述样本数据。
4.根据权利要求1~3任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取根据所述业务系统的故障提示信息而生成的故障工单;
将所述故障工单与预存的所述业务系统的每一维度的排查模型相匹配,得到与所述业务系统的每一维度相对应的匹配结果;
根据与所述业务系统的所有维度相对应的匹配结果确定所述业务系统的目标故障点以及与所述目标故障点相对应的应急恢复预案;
对所述应急恢复预案进行显示,接收并执行故障处理人员选择的目标应急恢复预案以对所述业务系统的故障进行修复。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,当与所述目标故障点相对应的应急恢复预案大于一个时,在对所述应急恢复预案进行显示前包括:
获取所述应急恢复预案的优先级;
所述对所述应急恢复预案进行显示具体包括:
按照与所述应急恢复预案的优先级相对应的排列顺序对所述应急恢复预案进行显示。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
实时监测所述故障处理人员选择的目标应急恢复预案;
当监测到的目标应急恢复预案与所述目标故障点相对应的任一应急恢复预案都不相同时,将监测到的目标应急恢复预案确定为新应急恢复预案;
构建所述新应急恢复预案与所述目标故障点的关联关系。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述故障工单与预存的所述业务系统的任一维度的排查模型都不匹配时,获取预设的通用排查模型,将所述故障工单与所述通用排查模型进行匹配,得到匹配结果;
根据所述匹配结果确定所述业务系统的目标故障点以及与所述目标故障点相对应的通用应急恢复预案;
对所述通用应急恢复预案进行显示,接收并执行故障处理人员选择的目标通用应急恢复预案以对所述业务系统的故障进行修复。
8.一种故障排查模型的生成装置,其特征在于,所述装置包括:
关联模块,用于根据样本数据构建故障点与故障排查项的关联关系表;
划分模块,用于根据所述关联关系表,按照业务系统的维度划分信息,确定与所述业务系统中每一维度相对应的故障点和故障排查项;
生成模块,用于根据所述每一维度相对应的故障点和故障排查项生成每一维度的故障排查模型以通过所有维度的排查模型对所述业务系统的故障进行并行排查。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述业务系统的维度包括开发维度、应用维度、数据库维度、网络维度、内存维度、设备维度、监控维度、安全维度和系统端口维度中的至少一种。
10.一种计算机设备,其特征在于,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程序,其特征在于:
所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的故障排查模型的生成方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112434193A (zh) * 2020-10-27 2021-03-02 北京空间飞行器总体设计部 一种引导式系统故障快速排查方法及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070288526A1 (en) * 2006-06-08 2007-12-13 Emc Corporation Method and apparatus for processing a database replica
CN102111508A (zh) * 2009-12-23 2011-06-29 中国移动通信集团设计院有限公司 一种故障处理方法、系统及故障调度设备
CN106789135A (zh) * 2015-11-18 2017-05-31 青岛海日安电子有限公司 基于网络资源的跨专业工程网元级联屏蔽系统
CN107166638A (zh) * 2017-05-09 2017-09-15 广东美的暖通设备有限公司 温度传感器的故障检测方法、检测装置和多联式空调系统
US20190138007A1 (en) * 2018-12-28 2019-05-09 Intel Corporation Methods and apparatus to update autonomous vehicle perspectives
CN110597791A (zh) * 2019-09-30 2019-12-20 贵州电网有限责任公司 一种用于电力计量设备运维的知识数据库构建与管理方法
CN110728670A (zh) * 2019-10-14 2020-01-24 贵州电网有限责任公司 一种基于ar技术的低压设备运维方法
CN110807085A (zh) * 2019-09-12 2020-02-18 口碑(上海)信息技术有限公司 故障信息的查询方法及装置、存储介质、电子装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070288526A1 (en) * 2006-06-08 2007-12-13 Emc Corporation Method and apparatus for processing a database replica
CN102111508A (zh) * 2009-12-23 2011-06-29 中国移动通信集团设计院有限公司 一种故障处理方法、系统及故障调度设备
CN106789135A (zh) * 2015-11-18 2017-05-31 青岛海日安电子有限公司 基于网络资源的跨专业工程网元级联屏蔽系统
CN107166638A (zh) * 2017-05-09 2017-09-15 广东美的暖通设备有限公司 温度传感器的故障检测方法、检测装置和多联式空调系统
US20190138007A1 (en) * 2018-12-28 2019-05-09 Intel Corporation Methods and apparatus to update autonomous vehicle perspectives
CN110807085A (zh) * 2019-09-12 2020-02-18 口碑(上海)信息技术有限公司 故障信息的查询方法及装置、存储介质、电子装置
CN110597791A (zh) * 2019-09-30 2019-12-20 贵州电网有限责任公司 一种用于电力计量设备运维的知识数据库构建与管理方法
CN110728670A (zh) * 2019-10-14 2020-01-24 贵州电网有限责任公司 一种基于ar技术的低压设备运维方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FANGHONG JIAN 等: "A New Term Frequency Normalization Model for Probabilistic Information Retrieval", 《SIGIR \'18: THE 41ST INTERNATIONAL ACM SIGIR CONFERENCE ON RESEARCH & DEVELOPMENT IN INFORMATION RETRIEVAL》, 27 June 2018 (2018-06-27), pages 1237, XP058483427, DOI: 10.1145/3209978.3210147 *
杨志淳 等: "考虑多元因素态势演变的配电变压器迁移学习故障诊断模型", 《电工技术学报》, vol. 34, no. 07, 2 January 2019 (2019-01-02), pages 1505 - 1515 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112434193A (zh) * 2020-10-27 2021-03-02 北京空间飞行器总体设计部 一种引导式系统故障快速排查方法及装置
CN112434193B (zh) * 2020-10-27 2023-09-29 北京空间飞行器总体设计部 一种引导式系统故障快速排查方法及装置

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