CN113688211A - 一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及设备报警处理技术领域，具体为一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，通过报警源的属性信息、相关设备的属性信息和设备数据库中的历史信息进行特征编码快照，然后根据报警源设备的特征编码快照和报警描述文字，对解决方案知识库进行双维度检索，排序后得到最符合要求的推荐解决方案。本发明大幅提升了对解决方案的推荐精确度，并且操作用户可通过推荐解决方案快速解决问题，提升了设备运维工作的效率。

Description

一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法
技术领域
本发明涉及报警信息处理的技术领域，具体为一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法。
背景技术
目前，在对报警信息进行处理时，采用的解决方案是先人工确定报警源设备，再分析报警内容，然后根据分析的报警内容确定报警根源，从互联网中或者内部的解决方案知识库中检索相似的解决方案，最后根据相似的解决方案和经验进行处理。
但是，人工分析报警内容以及手动输入报警根源描述时，均对操作用户的能力和经验有较高的要求，依赖于操作用户的文字总结能力，且输入较为繁琐，需要反复检索才能得到结果，影响工作效率。而且，检索出的解决方案较多，准确度差，还需要人工判断相关度，才能得到准确的解决方案，整体上对报警信息的处理效率较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，具体步骤如下：
S1、设备发生故障报警时，对报警源设备的属性信息、相关设备的属性信息和设备数据库中的历史信息进行收集、调取和分析；
S2、根据报警业务需求对报警源设备、相关设备的监控指标信息进行编码处理，得到报警源设备的特征编码快照和报警描述文字；
S3、将特征编码快照保存至解决方案知识库中，解决方案知识库中已发生过报警的特征编码快照均对应有相应的解决方案；
S4、通过特征编码快照在解决方案知识库中进行近似检索，得到检索结果DocID1；
S5、根据报警规则对报警描述文字进行分词，将分词结果在解决方案知识库中进行全文检索，得到检索结果DocID2；
S6、对检索结果DocID1和检索结果DocID2进行加权堆排序；
S7、在解决方案知识库中，调取加权堆排序后排位靠前的N条解决方案；
S8、将N条解决方案中排位第一的解决方案作为推荐解决方案提供至操作用户；
S9、更新解决方案知识库，将推荐解决方案与已保存的特征编码快照关联对应。
所述监控指标信息包括报警源设备的属性信息、相关设备的属性信息和设备数据库中的历史信息。
所述解决方案知识库中包括设备维护的历史数据、解决方案的积累数据，以及设备的地理位置信息、解决方案的注意事项及所需携带的工具。
所述设备之间相互关系通过图结构形式的数据存储于解决方案知识库中，形成图数据库，设备维护的历史数据和解决方案的积累数据通过文本形式的数据存储于解决方案知识库中，形成文档数据库，设备维护的历史数据和解决方案的积累数据采用倒排索引的方式构建全文索引，通过整理分析设备维护的历史数据和解决方案的积累数据，使其与图数据库中对应的设备建立联系形成知识图谱。
所述S2中，得到报警源设备的特征编码快照和报警描述文字的具体步骤如下：
S2-1、从报警源设备在设备关系图结构形成的图数据库中的位置，选择周边环境相关联的相关设备，然后调取设备数据库中报警源设备、相关设备的监控指标信息；
S2-2、按照报警业务需求对监控指标信息进行编码，将监控指标信息分别按照顺序进行数字编码，组成矩阵形式的特征编码快照；
S2-3、根据报警源设备在报警时产生的预定义信息内容进行自然语言处理，得到报警描述文字。
所述S4中，得到检索结果DocID1的具体步骤如下：
首先计算报警源设备的特征编码快照与解决方案知识库中已发生过报警的特征编码快照之间向量和向量空间上的距离，其次取解决方案知识库中距离最近的X条特征编码快照所对应的解决方案为检索结果DocID1。
所述S5中，得到检索结果DocID2的具体步骤如下：
首先采用BERT模型对报警描述文字进行分词处理，其次根据分词结果对设备维护的历史数据和解决方案的积累数据构成的文档数据库进行全文检索，检索到的Y条解决方案为检索结果DocID2。
所述S6中，通过预先设定的参数及调优设置分别确定检索结果DocID1和检索结果DocID2的权重值，然后得到检索结果DocID1和检索结果DocID2的加权平均值，最后对加权平均值进行堆排序。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明的一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，通过报警源设备在设备关系图结构形成图数据库中寻找相邻的相关设备，调取当前时刻所有设备的监控指标信息，并按照报警业务需求进行编码等操作，快照既是对发生报警时所有设备监控指标信息中的特征进行矩阵式编码，通过报警源设备的特征编码快照在解决方案知识库中进行近似检索，对解决方案知识库中相关数据的知识图谱进行匹配，然后将报警描述文字在解决方案知识库中进行全文检索，通过加权堆排序抽取出最符合要求的N个解决方案，并把解决方案推荐给用户，同时发送报警源设备的地理位置信息，还会根据设备维护的历史数据和解决方案的积累数据，推送注意事项及所需携带的工具，通过推荐解决方案能够快速的解决问题，提升设备运维的工作效率。
此外，本发明中有效利用特征编码快照与解决方案知识库中的特征编码快照进行映射，以及综合两次检索结果的加权平均值，依据加权平均值对检索结果进行堆排序，大幅提升了推荐的精准度。
附图说明
图1为本发明针对报警信息推荐解决方案处理方法的流程示意图；
图2为本发明中得到报警源设备的特征编码快照的架构示意图。
具体实施方式
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。
本发明提供的技术方案，针对报警信息推荐解决方案的处理方法，可根据不同的操作用户及其所使用的设备，设置不同的报警业务需求，比如磁盘报警，不同操作用户的网络报警设备不同。同样，报警规则也是根据不同操作用户，装配系统时进行设置的，比如温度大于等于60摄氏度，其报警规则为温度过高。报警源设备在报警时产生的预定义信息内容，也是在装配系统时预先定义设置的数据，还以报警温度过高为例，预定义的信息内容如下，设备运行温度过高为{(device ，s%)}，当前温度为{(device.temp， d%)}，其中括号内的内容由运行时动态数据进行自动替换。因此本发明的处理方法适用于不同的操作用户，根据不同操作用户需求，针对的进行定制化装配，具有多样性，可广泛应用于现有互联网的大多数设备。
请参阅图1，一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，具体步骤如下：
S1、设备发生故障报警时，对报警源设备的属性信息、相关设备的属性信息和设备数据库中的历史信息进行收集、调取和分析；其中报警源设备的属性信息包括报警源设备信息、报警源设备状态信息，相关设备的属性信息包括周边设备信息、周边设备状态信息、直连接设备信息，设备数据库中的历史信息包括设备维护状态信息、设备三天内异常检查数据、报警历史信息；
S2、根据报警业务需求对报警源设备、相关设备的监控指标信息进行编码处理，得到报警源设备的特征编码快照和报警描述文字；监控指标信息包括运行指标、环境指标和业务指标，其中运行指标包括报警源设备状态信息、周边设备状态信息，环境指标包括报警源设备信息、周边设备信息、报警源设备直连接的设备信息，业务指标包括设备维护状态信息、设备三天内异常检查数据、报警历史信息；
S3、将特征编码快照保存至解决方案知识库中，解决方案知识库中已发生过报警的特征编码快照均对应有相应的解决方案；解决方案知识库中包括设备维护的历史数据、解决方案的积累数据，以及设备的地理位置信息、解决方案的注意事项及所需携带的工具等。设备维护的历史数据、解决方案的积累数据为文本类型数据，采用文档数据库存储，设备维护的历史数据、解决方案的积累数据采用倒排索引的方式构建全文索引，便于分词后的报警描述文字在解决方案知识库中进行全文检索，同时设备之间相互关系通过图结构形式的数据存储于解决方案知识库中，形成图数据库，通过整理分析设备维护的历史数据、解决方案的积累数据，使其与图数据库中对应的设备建立联系形成知识图谱，知识谱图采用图数据库存储；
S4、通过特征编码快照在解决方案知识库中进行近似检索，得到检索结果DocID1；
S5、根据报警规则对报警描述文字进行分词，将分词结果在解决方案知识库中进行全文检索，得到检索结果DocID2；
S6、对检索结果DocID1、检索结果DocID2进行加权堆排序；
S7、在解决方案知识库中，调取加权堆排序后排位靠前的N条解决方案；
S8、将N条解决方案中排位第一的解决方案作为推荐解决方案提供至操作用户；
S9、更新解决方案知识库，将推荐解决方案与已保存的特征编码快照关联对应。
所述S2中，得到报警源设备的特征编码快照和报警描述文字的具体步骤如下：
S2-1、从报警源设备在设备关系图结构形成的图数据库中的位置，选择周边环境相关联的相关设备，然后调取设备数据库中报警源设备、相关设备的监控指标信息，即报警源设备状态信息、周边设备状态信息、报警源设备信息、周边设备信息、报警源设备直连接的设备信息、设备维护状态信息、设备三天内异常检查数据、报警历史信息等；
S2-2、按照报警业务需求对监控指标信息进行编码，将监控指标信息分别按照顺序进行数字编码，组成矩阵形式的特征编码快照；如图2所述，首先从设备关系图结构形成的图数据库中选择报警源设备、周边相关联的相关设备，包括A系统、B系统、C系统等，每个系统均有对应的设备，如A设备、B设备、C设备等，每个系统及设备均独立获取监控指标信息，如A系统下的A设备可能获得X指标，B系统下的B设备可能获得A-X指标，结合运行指标、环境指标和业务指标的具体信息，把取得的监控指标信息按照报警业务需求进行编码，根据报警业务需求和操作用户指定顺序，预先构建特征向量的维度（长度相等），即将各个监控指标按照顺序进行数字编码，也就是各个指标值组成矩阵，获得特征编码快照；
S2-3、根据报警源设备在报警时产生的预定义信息内容进行自然语言处理，得到报警描述文字。
所述S4中，得到检索结果DocID1的具体步骤如下：
首先计算报警源设备的特征编码快照与解决方案知识库中已发生过报警的特征编码快照之间向量和向量空间上的距离，即对特征编码快照中具体特征在向量和向量空间上进行距离运算，最基础运算方法是逐个求报警源设备特征编码快照中具体特征在向量和向量空间中，与已发生过报警的特征编码快照中每个具体特征的向量距离，求最小距离，距离越小则两者越相似。其次取解决方案知识库中距离最近的X条特征编码快照所对应的解决方案为检索结果DocID1。
所述S5中，得到检索结果DocID2的具体步骤如下：
首先采用BERT模型对报警描述文字进行分词处理，其次根据分词结果对设备维护的历史数据和解决方案的积累数据构成的文档数据库进行全文检索，检索到的Y条解决方案为检索结果DocID2。
所述S6中，通过预先设定的参数及调优设置分别确定检索结果DocID1和检索结果DocID2的权重值，然后得到检索结果DocID1和检索结果DocID2的加权平均值，最后对加权平均值进行堆排序。
预先设定的参数包括检索结果DocID1权重值、检索结果DocID2权重值，及两者之间的比例，如topN的N等，调优设置是根据实验以及预想结果进行的参数调节，人工智能大部分都具有调优步骤。对检索结果DocID1和检索结果DocID2进行加权堆排序为Rerank二次重排序的过程，本发明是根据运行指标、环境指标和业务指标，即报警源设备和相关设备当前各种状态、信息，以及解决方案知识库中各种相关信息，并对检索结果排序，之后求得加权平均值再将其堆排序的Rerank二次重排序，因此排序后的解决方案更精确，可成为推荐解决方案推送至操作用户。
本发明有效利用特征快照信息进行知识库特征映射，以及综合两次检索结果的权重，依据权重对检索结果进行堆排序，大幅提升了推荐的精准度。通过抽取出最符合要求的N个解决方案，并把排位第一的解决方案推荐给操作用户，推荐解决方案中除了维护解决方案外，还包括维护解决的注意事项，以及所需要携带的工具，报警源设备的地理位置等信息。通过推荐的解决方案能够快速的解决问题，提升了设备运维类工作的效率。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效技术文本的界定。

Claims (8)

1.一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，其特征在于：具体步骤如下：
S1、设备发生故障报警时，对报警源设备的属性信息、相关设备的属性信息和设备数据库中的历史信息进行收集、调取和分析；
S2、根据报警业务需求对报警源设备、相关设备的监控指标信息进行编码处理，得到报警源设备的特征编码快照和报警描述文字；
S3、将特征编码快照保存至解决方案知识库中，解决方案知识库中已发生过报警的特征编码快照均对应有相应的解决方案；
S4、通过特征编码快照在解决方案知识库中进行近似检索，得到检索结果DocID1；
S5、根据报警规则对报警描述文字进行分词，将分词结果在解决方案知识库中进行全文检索，得到检索结果DocID2；
S6、对检索结果DocID1和检索结果DocID2进行加权堆排序；
S7、在解决方案知识库中，调取加权堆排序后排位靠前的N条解决方案；
S8、将N条解决方案中排位第一的解决方案作为推荐解决方案提供至操作用户；
S9、更新解决方案知识库，将推荐解决方案与已保存的特征编码快照关联对应。
2.根据权利要求1所述的一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，其特征在于：所述监控指标信息包括报警源设备的属性信息、相关设备的属性信息和设备数据库中的历史信息。
3.根据权利要求1所述的一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，其特征在于：所述解决方案知识库中包括设备维护的历史数据、解决方案的积累数据，以及设备的地理位置信息、解决方案的注意事项及所需携带的工具。
4.根据权利要求3所述的一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，其特征在于：所述设备之间相互关系通过图结构形式的数据存储于解决方案知识库中，形成图数据库，设备维护的历史数据和解决方案的积累数据通过文本形式的数据存储于解决方案知识库中，形成文档数据库，设备维护的历史数据和解决方案的积累数据采用倒排索引的方式构建全文索引，通过整理分析设备维护的历史数据和解决方案的积累数据，使其与图数据库中对应的设备建立联系形成知识图谱。
5.根据权利要求1所述的一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，其特征在于：S2中，得到报警源设备的特征编码快照和报警描述文字的具体步骤如下：
S2-1、从报警源设备在设备关系图结构形成的图数据库中的位置，选择周边环境相关联的相关设备，然后调取设备数据库中报警源设备、相关设备的监控指标信息；
S2-2、按照报警业务需求对监控指标信息进行编码，将监控指标信息分别按照顺序进行数字编码，组成矩阵形式的特征编码快照；
S2-3、根据报警源设备在报警时产生的预定义信息内容进行自然语言处理，得到报警描述文字。
6.根据权利要求1所述的一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，其特征在于：S4中，得到检索结果DocID1的具体步骤如下：
首先计算报警源设备的特征编码快照与解决方案知识库中已发生过报警的特征编码快照之间向量和向量空间上的距离，其次取解决方案知识库中距离最近的X条特征编码快照所对应的解决方案为检索结果DocID1。
7.根据权利要求1所述的一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，其特征在于：S5中，得到检索结果DocID2的具体步骤如下：
首先采用BERT模型对报警描述文字进行分词处理，其次根据分词结果对设备维护的历史数据和解决方案的积累数据构成的文档数据库进行全文检索，检索到的Y条解决方案为检索结果DocID2。
8.根据权利要求1所述的一种针对报警信息推荐解决方案的处理方法，其特征在于：S6中，通过预先设定的参数及调优设置分别确定检索结果DocID1和检索结果DocID2的权重值，然后得到检索结果DocID1和检索结果DocID2的加权平均值，最后对加权平均值进行堆排序。
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