CN113420917A - 对业务系统未来故障预测的方法、计算机设备及存储介质 - Google Patents

对业务系统未来故障预测的方法、计算机设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种对业务系统未来故障预测的方法、存储介质及计算机设备，解决了如何快速实现故障风险预测，缩短故障预测时间的问题，在所述方法中，包括数据采集、数据处理、预测模型建立和模型产出、T时刻的异常数据输入、预测模型导入和输出T+w时刻的故障概率以及故障等级的过程，其中，预测模型建立和模型产出基于的是因果关系，整个过程即利用原有的故障数据对未来可能发生的故障进行故障预测和评估，从而选择较为经济、有效的方式对故障进行规避，快速实现故障风险预测，缩短故障预测时间。

Description

对业务系统未来故障预测的方法、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据挖掘及故障预测的技术领域，更具体地，涉及一种对业务系统未来故障预测的方法、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着集中监控系统的持续推广和实用化，各业务系统和各类设备产生了大量的事件、告警、故障以及数据日志，当前的故障可能会对将来的故障预防及定位有一定的影响，若这些事件、告警、故障及数据日志的处理工作如果单纯依赖人工进行处理，将会耗费大量的人力、物力，并且处理时的错误率也无法得到保证，就导致了未来故障预测时间较长，以致于影响了故障点的定位时间，而导致故障事件延长。
2020年8月11日，中国发明专利(公布号：CN111522705A)中公开了一种工业大数据智能运维解决方法，该专利中以工业大数据为基础，对数据中心的运维监控数据进行清洗、挖掘和特征提取，并对数据进行归档与整理，以数据中心软硬件配置、性能监控数据为基础，结合日志易数据、APM数据以及其他相关数据，构建故障预测模型，克服了传统靠机械式堆积人力的方式，无法保障故障预测效率的缺陷，但该方案仅提供了一个宏观的宽泛方向，对于如何进行故障预测，以及如何建立故障预测模型，无法快速实现故障风险预测，缩短故障预测时间。
发明内容
为解决如何快速实现故障风险预测，缩短故障预测时间的问题，本发明提出一种对业务系统未来故障预测的方法、计算机设备及存储介质，提升业务系统故障恢复速度以及降低故障发生率。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种对业务系统未来故障预测的方法，所述预测方法至少包括：
S1.考虑不同的数据类型，采集业务系统当前已存在的告警数据、事件数据及故障数据；
S2.对已采集的数据进行预处理，并根据已采集的数据确定业务系统中发生故障的组件；
S3.明确发生故障的组件的指标变量，基于组件的指标变量构造全连接图，对全连接图中的指标变量进行冗余关系处理，得到冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图；
S4.根据故障因果关系连接图，结合V-结构确定边界的方向，从而得到组件的KPI因果图，作为故障预测模型；
S5.采集T时刻的业务系统的异常数据，并对异常数据进行预处理，将预处理后的异常数据输入故障预测模型；
S6.当时间到达T+W时刻时，通过故障预测模型输出此刻产生故障的概率及对应的故障等级，并以报告形式传输至工作人员。
优选地，步骤S1所述的数据类型包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。
优选地，步骤S1中的数据均通过数据采集模块采集。
优选地，步骤S2所述的对已采集的数据进行预处理的方式为归一化，以便消除各种数据类型之间的差异。
优选地，已发生故障组件的指标变量包括：内存指标、网络指标、CPU指标、磁盘速率指标、响应时间指标、错误率指标及服务端重置率指标。
优选地，步骤S3所述的对全连接图中的指标变量进行冗余关系处理的具体过程为：
S31.采集发生故障的组件的所有时序数据
Figure BDA0003122265510000021
其中，t表示时序，指标变量之间的连接形成全连接图的边，N表示时序数据的个体数，代表全连接图中的边的条数，j表示第j个时序数据，设定显著性水平为α及时序数据的初始化条件为
Figure BDA0003122265510000022
S是初始化条件的父亲节点；
S2.指标变量偏相关独立性检测：对于初始化条件中的任意一个数据
Figure BDA0003122265510000023
若
Figure BDA0003122265510000024
不能被拒绝，则从
Figure BDA0003122265510000025
中删除
Figure BDA0003122265510000026
即剔除第τ条边，该边两端的指标变量条件独立，属于无关条件冗余关系；
S3.输出冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图。
在此，采用指标变量偏相关独立性检测时，是对两个相邻指标变量进行条件独立性检验，若两个相邻变量存在条件独立性，则去除两个相邻变量之间的边，剔除无关条件冗余关系，最终剩下最简单直接的因果关系。
优选地，步骤S4中所述的结合V-结构确定边界的方向的具体过程为：
S41.设冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图对应的精简初始条件为
Figure BDA0003122265510000031
S42.时序上的条件独立性检验：对于精简初始化条件中的任意一个数据
Figure BDA0003122265510000032
若
Figure BDA0003122265510000033
其中
Figure BDA0003122265510000034
不包括
Figure BDA0003122265510000035
以及
Figure BDA0003122265510000036
则
Figure BDA0003122265510000037
与
Figure BDA0003122265510000038
方向表示
Figure BDA0003122265510000039
在此，在确定了最简单直接的因果关系之后，全连接图之间的边也保留为精简的形式，但对于全连接图作为预测模型应用时，数据输入预测模型后，根据因果关系，在预测模型内部(精简全连接图)有方向的进行预测，最后按方向进行输出，所以需要确定方向。
优选地，步骤S5中对异常数据进行预处理的方式为归一化。
本发明还提出一种计算机设备，所述计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条计算机指令由所述处理器加载并执行以实现权利要求1至8任一所述的对业务系统未来故障预测的方法。
一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条计算机指令由处理器加载并执行以实现权利要求1至8任一所述的对业务系统未来故障预测的方法。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提出一种对业务系统未来故障预测的方法、计算机设备及存储介质，在所述方法中，包括数据采集、数据处理、预测模型建立和模型产出、T时刻的异常数据输入、预测模型导入和输出T+w时刻的故障概率以及故障等级的过程，其中，预测模型建立和模型产出基于的是因果关系，整个过程即利用原有的故障数据对未来可能发生的故障进行故障预测和评估，从而选择较为经济、有效的方式对故障进行规避，快速实现故障风险预测，缩短故障预测时间。
附图说明
图1表示本发明实施例中提出的对业务系统未来故障预测的方法的流程示意图；
图2表示本发明实施例中提出的典型剔除冗余关系后的预测模型V-结构网络图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好地说明本实施例，附图某些部位会有省略、放大或缩小，并不代表实际尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知内容说明可能省略是可以理解的。
附图中描述位置关系的仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例
如图1所示，本发明提出一种对业务系统未来故障预测的方法，所述预测方法至少包括：
S1.考虑不同的数据类型，采集业务系统当前已存在的告警数据、事件数据及故障数据；
S2.对已采集的数据进行预处理，并根据已采集的数据确定业务系统中发生故障的组件；
S3.明确发生故障的组件的指标变量，基于组件的指标变量构造全连接图，全连接图设有观测值，对全连接图中的指标变量进行冗余关系处理，得到冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图；
S4.根据故障因果关系连接图，结合V-结构确定边界的方向，从而得到组件的KPI因果图，作为故障预测模型；
S5.采集T时刻的业务系统的异常数据，并对异常数据进行预处理，将预处理后的异常数据输入故障预测模型；
S6.当时间到达T+W时刻时，通过故障预测模型输出此刻产生故障的概率及对应的故障等级，并以报告形式传输至工作人员。
以上过程可以分为：故障预测模型构建过程和以T时刻的业务系统的异常数据为输入，通过故障预测模型预测的过程，故障预测模型构建过程对应步骤S1～步骤S4；以T时刻的业务系统的异常数据为输入，通过故障预测模型预测的过程对应步骤S5～S6。
其中，预测模型构建和产出基于的是因果关系，整个过程即利用原有的故障数据对未来可能发生的故障进行故障预测和评估，从而选择较为经济、有效的方式对故障进行规避，快速实现故障风险预测，缩短故障预测时间。
在基于组件的指标变量构造全连接图时，采用神经网络对指标变量进行拟合，然后输出基于因果规则的全连接图。
步骤S4中所述的KPI结果图是指KPI指标间的因果关系图。
在本实施例中，步骤S1所述的数据类型包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。
在本身实施例中，步骤S1中的数据均通过数据采集模块采集。
在本实施例中，步骤S2所述的对已采集的数据进行预处理的方式为归一化，以便消除各种数据类型之间的差异。
在本实施例中，已发生故障组件的指标变量包括：内存指标、网络指标、CPU指标、磁盘速率指标、响应时间指标、错误率指标及服务端重置率指标。
步骤S3所述的对全连接图中的指标变量进行冗余关系处理的具体过程为：
S31.采集发生故障的组件的所有时序数据
Figure BDA0003122265510000051
其中，t表示时序，指标变量之间的连接形成全连接图的边，N表示时序数据的个体数，代表全连接图中的边的条数，j表示第j个时序数据，设定显著性水平为α及时序数据的初始化条件为
Figure BDA0003122265510000052
S是初始化条件的父亲节点；
S2.指标变量偏相关独立性检测：对于初始化条件中的任意一个数据
Figure BDA0003122265510000053
若
Figure BDA0003122265510000054
不能被拒绝，则从
Figure BDA0003122265510000055
中删除
Figure BDA0003122265510000056
即剔除第τ条边，该边两端的指标变量条件独立，属于无关条件冗余关系；
S3.输出冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图。
采用指标变量偏相关独立性检测时，是对两个相邻指标变量进行条件独立性检验，若两个相邻变量存在条件独立性，则去除两个相邻变量之间的边，剔除无关条件冗余关系，最终剩下最简单直接的因果关系。
步骤S4中所述的结合V-结构确定边界的方向的具体过程为：
S41.设冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图对应的精简初始条件为
Figure BDA0003122265510000057
S42.时序上的条件独立性检验：对于精简初始化条件中的任意一个数据
Figure BDA0003122265510000058
若
Figure BDA0003122265510000059
其中
Figure BDA00031222655100000510
不包括
Figure BDA00031222655100000511
以及
Figure BDA00031222655100000512
则
Figure BDA00031222655100000513
与
Figure BDA00031222655100000514
方向表示
Figure BDA00031222655100000515
在此，在确定了最简单直接的因果关系之后，全连接图之间的边也保留为精简的形式，但对于全连接图作为预测模型应用时，数据输入预测模型后，根据因果关系，在预测模型内部(精简全连接图)有方向的进行预测，最后按方向进行输出，所以需要确定方向。
此外，V-结构在统计学角度不等同于任何其他包含相同变量的结构，与其他马尔科夫等价类结构相比，V-结构在因果关系识别问题上更具有鲁棒性和可识别性。事件和故障之间存在的V-结构说明故障变量和共同影响事件变量。
在本实施例中，图2表示本发明实施例中提出的典型剔除冗余关系后的预测模型V-结构网络图，图2中，X、Y、Z表示三个变量，通过指标变量偏相关独立性检测与时序上的条件独立性检验后，剔除了相邻变量之间的边关系，而且确定了边界的方向，X指向Z，Y指向Z。
步骤S5中对异常数据进行预处理的方式为归一化。
步骤S6中，T+W时刻的故障等级
Figure BDA0003122265510000061
计算公式为：
Figure BDA0003122265510000062
其中，
Figure BDA0003122265510000063
表示阈值数值。
在实际实施时，在通过故障预测模型进行预测之前，为了消除数据的统计差异，异常数据预处理的方式应该与前期故障预测模型建立过程中相同的归一化操作。
本发明还提出一种计算机设备，所述计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条计算机指令由所述处理器加载并执行以实现所述的对业务系统未来故障预测的方法。
除此之外，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条计算机指令由处理器加载并执行以实现所述的对业务系统未来故障预测的方法。
显然，本发明的上述实施例仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种对业务系统未来故障预测的方法，其特征在于，所述预测方法至少包括：
S1.考虑不同的数据类型，采集业务系统当前已存在的告警数据、事件数据及故障数据；
S2.对已采集的数据进行预处理，并根据已采集的数据确定业务系统中发生故障的组件；
S3.明确发生故障的组件的指标变量，基于组件的指标变量构造全连接图，对全连接图中的指标变量进行冗余关系处理，得到冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图；
S4.根据故障因果关系连接图，结合V-结构确定边界的方向，从而得到组件的KPI因果图，作为故障预测模型；
S5.采集T时刻的业务系统的异常数据，并对异常数据进行预处理，将预处理后的异常数据输入故障预测模型；
S6.当时间到达T+W时刻时，通过故障预测模型输出此刻产生故障的概率及对应的故障等级，并以报告形式传输至工作人员。
2.根据权利要求1所述的对业务系统未来故障预测的方法，其特征在于，步骤S1所述的数据类型包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。
3.根据权利要求2所述的对业务系统未来故障预测的方法，其特征在于，步骤S1中的数据均通过数据采集模块采集。
4.根据权利要求3所述的对业务系统未来故障预测的方法，其特征在于，步骤S2.所述的对已采集的数据进行预处理的方式为归一化。
5.根据权利要求1所述的对业务系统未来故障预测的方法，其特征在于，已发生故障组件的指标变量包括：内存指标、网络指标、CPU指标、磁盘速率指标、响应时间指标、错误率指标及服务端重置率指标。
6.根据权利要求1所述的对业务系统未来故障预测的方法，其特征在于，步骤S3所述的对全连接图中的指标变量进行冗余关系处理的具体过程为：
S31.采集发生故障的组件的所有时序数据Xt j∈{Xt 1,Xt 2,......,Xt N}，其中，t表示时序，指标变量之间的连接形成全连接图的边，N表示时序数据的个体数，代表全连接图中的边的条数，j表示第j个时序数据，设定显著性水平为α及时序数据的初始化条件为
Figure FDA0003122265500000021
S是初始化条件的父亲节点；
S2.指标变量偏相关独立性检测：对于初始化条件中的任意一个数据Xt-τ τ，若
Figure FDA0003122265500000028
不能被拒绝，则从
Figure FDA0003122265500000022
中删除Xt-τ τ，即剔除第τ条边，该边两端的指标变量条件独立，属于无关条件冗余关系；
S3.输出冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图。
7.根据权利要求4所述的对业务系统未来故障预测的方法，其特征在于，步骤S4中所述的结合V-结构确定边界的方向的具体过程为：
S41.设冗余关系处理后的最直接的故障因果关系连接图对应的精简初始条件为
Figure FDA0003122265500000029
S42.时序上的条件独立性检验：对于精简初始化条件中的任意一个数据Xt-τ τ，若
Figure FDA0003122265500000023
其中
Figure FDA0003122265500000024
不包括Xt-τ τ以及
Figure FDA0003122265500000025
则Xt-τ τ与
Figure FDA0003122265500000026
方向表示
Figure FDA0003122265500000027
8.根据权利要求1所述的对业务系统未来故障预测的方法，其特征在于，步骤S5中对异常数据进行预处理的方式为归一化。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条计算机指令由所述处理器加载并执行以实现权利要求1至8任一所述的对业务系统未来故障预测的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条计算机指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一所述的对业务系统未来故障预测的方法。
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