CN114328163A - 一种软件系统智能诊断的方法、系统和设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种软件系统智能诊断的方法、系统和设备，包括：步骤一，建立诊断信息处理模块，用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；步骤二，在系统中，数据流程的任何分支处，建立诊断点，每个诊断点有唯一编码，称为诊断码，退出主流程时向诊断信息处理模块推送诊断信息；步骤三，所述诊断信息处理模块接收步骤二中的诊断信息并生成在线诊断报告。本发明的方法提出了建立诊断点，把各诊断点的诊断信息出现的频谱与BUG问题做关联，解决了BUG的定位排查问题。

Description

一种软件系统智能诊断的方法、系统和设备

技术领域

本发明涉及一种软件系统智能诊断的方法、系统和设备。

背景技术

工业智能系统通常具备自学习能力，并能够根据当前的工况条件，给出决策或辅助决策建议；当发现学习的知识过少，或给不出或很少给出建议方案时，需要排查原因。

通常在客户现场无法在线调试，在测试环境很难再现相同的问题，排查起来困难重重。由于可能性繁多，往往耗费大量的人力和时间，既提高了部署成本，也严重影响交付进度。

因此迫切需要提出一种简单、可行的方法能有效解决工业智能系统的BUG排查问题。

发明内容

本发明实施例提供一种软件系统智能诊断的方法、系统和设备，可以有效解决工业智能系统的BUG排查问题。

第一方面，本发明提供了一种软件系统智能诊断的方法，包括：

步骤一，建立诊断信息处理模块，用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；

步骤二，在系统中，数据流程的任何分支处，建立诊断点，每个诊断点有唯一编码，称为诊断码，退出主流程时向诊断信息处理模块推送诊断信息；

步骤三，所述诊断信息处理模块接收步骤二中的诊断信息并生成在线诊断报告。

进一步的，所述步骤三，在线诊断报告包括诊断编号、最新诊断信息频次统计表、诊断结果、解决方案，其中诊断编号是流水编号；

其中，最新诊断信息频次统计表为输出指定场景ID的统计表，具体指：诊断类型、诊断编码、相关测点、发生频次。

进一步的，所述步骤三，对最新诊断信息频次统计表转为频率表，即做归一化处理,并与诊断编号一起保存到临时表中；把归一化后的诊断信息频次统计表在诊断知识库中查询匹配度高的诊断知识，如存在输出对应的诊断结果、解决方案；其中所谓匹配度高是指频率误差在指定范围内。

进一步的，还包括步骤四，问题解决后，排查人员提交解决报告，其内容为：诊断编号、诊断结果、解决方案。

进一步的，还包括步骤五，在线学习，补充诊断知识库，通过步骤四的诊断编号找到归一化后的诊断信息频次统计表，并将归一化后的诊断信息频次统计表、诊断结果、解决方案记录到诊断知识库中，以增加诊断能力；具体的，通过BUG排查人员定位BUG后，提交BUG类别、BUG名称，系统将归一后的诊断信息频次统计表、BUG类别、BUG名称记录到诊断知识集中。

进一步的，所述步骤一、步骤二中的诊断信息均包括诊断点类型、诊断点编码、诊断时间。

进一步的，所述定时统计表为每小时/每日诊断信息频次统计。

进一步的，所述步骤二，退出主流程指的是过程中断，具体包括：

在机器学习过程中的所有分支处建立诊断点，机器学习过程发生中断时，推送诊断信息；

在建议生成过程中的所有分支处建立诊断点，建议生成流程发生中断时，推送诊断信息；

以及在数据精炼过程中，在各异常检测点建立诊断点，对任何数据异常，推送精炼类型的诊断信息。

第二方面，一种软件系统智能诊断的系统，采用第一方面的软件系统智能诊断的方法，包括：诊断信息处理模块、诊断信息存储模块；

所述诊断信息处理模块，被配置为用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；同时根据输入场景ID，系统输出指定场景ID的诊断报告；如果诊断报告有明确诊断结果和解决方案，执行解决方案，问题解决后，提交解决报告；没有明确诊断结果时，排查人员根据最新诊断信息频次统计表做分析并排查，解决问题后，提交解决报告；

所述诊断信息存储模块，为数据库，存储所述诊断信息处理模块采集的数据。

第三方面，一种软件系统智能诊断的设备，采用第一方面的软件系统智能诊断的方法，包括：诊断信息处理装置、诊断信息存储装置；

所述诊断信息处理装置，被配置为用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；同时根据输入场景ID，系统输出指定场景ID的诊断报告；如果诊断报告有明确诊断结果和解决方案，执行解决方案，问题解决后，提交解决报告；没有明确诊断结果时，排查人员根据最新诊断信息频次统计表做分析并排查，解决问题后，提交解决报告；

所述诊断信息存储装置，为数据库，存储所述诊断信息处理装置采集的数据。

在本发明中，给出了一种软件系统智能诊断的方法、系统和设备，具备以下优点：提出了建立诊断点，把各诊断点的诊断信息出现的频谱与BUG问题做关联，解决了BUG的定位排查问题。

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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明一实施例提供的一种软件系统智能诊断的方法的流程图；

图2为本发明一实施例提供的一种软件系统智能诊断系统的模块图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、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作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。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

请参阅图1，本发明实施例提供了一种软件系统智能诊断的方法，包括：

步骤一，建立诊断信息处理模块

其中诊断信息处理模块用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表，其中诊断信息均包括诊断点类型、诊断点编码、诊断时间，所述定时统计表为每小时/每日诊断信息频次统计；

步骤二，在系统中建立诊断点

在系统中，数据流程的任何分支处，建立诊断点，每个诊断点有唯一编码，称为诊断码，退出主流程时向诊断信息处理模块推送诊断信息，其中，诊断信息均包括诊断点类型、诊断点编码、诊断时间；

本步骤中退出主流程指的是过程中断，具体包括：

在机器学习过程中的所有分支处建立诊断点，机器学习过程发生中断时，推送诊断信息；

在建议生成过程中的所有分支处建立诊断点，建议生成流程发生中断时，推送诊断信息；

以及在数据精炼过程中，在各异常检测点建立诊断点，对任何数据异常，推送精炼类型的诊断信息；

步骤三，输出在线诊断报告

所述诊断信息处理模块接收步骤二中的诊断信息并生成在线诊断报告；在线诊断报告包括诊断编号、最新诊断信息频次统计表、诊断结果、解决方案，其中诊断编号是流水编号；

其中，最新诊断信息频次统计表为输出指定场景ID的统计表，具体指：诊断类型、诊断编码、相关测点、发生频次；

对最新诊断信息频次统计表转为频率表，即做归一化处理,并与诊断编号一起保存到临时表中；把归一化后的诊断信息频次统计表在诊断知识库中查询匹配度高的诊断知识，如存在输出对应的诊断结果、解决方案；其中所谓匹配度高是指频率误差在指定范围内。

步骤四，提交解决报告

问题解决后，排查人员提交解决报告，其内容为：诊断编号、诊断结果、解决方案；

步骤五，建立诊断知识库

在线学习，补充诊断知识库，通过步骤四的诊断编号找到归一化后的诊断信息频次统计表，并将归一化后的诊断信息频次统计表、诊断结果、解决方案记录到诊断知识库中，以增加诊断能力；具体的，通过BUG排查人员定位BUG后，提交BUG类别、BUG名称，系统将归一后的诊断信息频次统计表、BUG类别、BUG名称记录到诊断知识集中。

请参阅图2，本发明实施例还提供了一种软件系统智能诊断的系统，采用本实施例的软件系统智能诊断的方法，包括：诊断信息处理模块、诊断信息存储模块；

所述诊断信息处理模块，被配置为用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；同时根据输入场景ID，系统输出指定场景ID的诊断报告；如果诊断报告有明确诊断结果和解决方案，执行解决方案，问题解决后，提交解决报告；没有明确诊断结果时，排查人员根据最新诊断信息频次统计表做分析并排查，解决问题后，提交解决报告；

所述诊断信息存储模块，为数据库，存储所述诊断信息处理模块采集的数据。

本实施例的系统，其实现原理与方法的技术方案相似，此处不再赘述。

本发明实施例最后提供了一种软件系统智能诊断的设备，采用本实施例的软件系统智能诊断的方法，包括：诊断信息处理装置、诊断信息存储装置；

所述诊断信息处理装置，被配置为用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；同时根据输入场景ID，系统输出指定场景ID的诊断报告；如果诊断报告有明确诊断结果和解决方案，执行解决方案，问题解决后，提交解决报告；没有明确诊断结果时，排查人员根据最新诊断信息频次统计表做分析并排查，解决问题后，提交解决报告；

所述诊断信息存储装置，为数据库，存储所述诊断信息处理装置采集的数据。

本实施例通过对ETOMIE的自检功能进行举例说明：

其中，ETOMIE由ETOMBRAIN、产品后端、产品前端等部分组成，自检功能主要诊断ETOMBRAIN和产品后端，具体操作如下：

1、建立诊断信息处理模块

1.1在产品后端加入诊断信息处理模块，负责收集场景ID、诊断类型、诊断编码、相关测点、诊断时间，

1.2建立诊断信息统计表，针对同一个场景ID，做统计表：诊断类型、诊断编码、相关测点、频次，

1.3在前端页面发出请求时，向前端页面发出诊断报告；

2在系统中建立诊断点

2.1在ETOMBRAIN机器学习过程中的所有分支处建立诊断点，机器学习过程发生中断时，推送诊断信息，包括

场景ID、诊断类型(学习过程)、诊断编码、相关测点(无相关测点时为空)、诊断时间，

2.2在ETOMBRAIN建议生成过程中的所有分支处建立诊断点，建议生成流程发生中断时，推送诊断信息，包括

场景ID、诊断类型(建议过程)、诊断编码、相关测点(无相关测点时为空)、诊断时间，

2.3在数据精炼过程中，在各异常检测点建立诊断点，对任何数据异常，推送精炼类型的诊断信息，包括

场景ID、诊断类型(数据精炼)、诊断编码、相关测点、诊断时间；

3在线诊断报告

3.1在线诊断报告包括诊断编号、最新诊断信息频次统计表、诊断结果、解决方案，其中，诊断编号是流水编号，

3.2最新诊断信息频次统计表

输出指定场景ID的统计表：诊断类型、诊断编码、相关测点、发生频次，

3.3对最新诊断信息频次统计表转为频率表，即做归一化处理,并与诊断编号一起保存到临时表中，

3.4把归一化后的诊断信息频次统计表在诊断知识库中查询匹配度高的诊断知识，如存在输出对应的诊断结果、解决方案，其中，所谓匹配度高是指频率误差在指定范围内；

4建立诊断知识库

4.1问题解决后，排查人员提交解决报告，其内容为：诊断编号、诊断结果、解决方案，

4.2机器学习

通过诊断编号找到归一化后的诊断信息频次统计表，并将归一化后的诊断信息频次统计表、诊断结果、解决方案记录到诊断知识库中；

5排查人员的使用过程

5.1排查人员输入场景ID，系统输出指定场景ID的诊断报告，

5.2如果诊断报告有明确诊断结果和解决方案，执行解决方案，问题解决后，提交解决报告，

5.3没有明确诊断结果时，排查人员根据最新诊断信息频次统计表做分析并排查，解决问题后，提交解决报告。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的各个模块可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

最后应说明的是：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)

1.一种软件系统智能诊断的方法，其特征在于，包括：

步骤一，建立诊断信息处理模块，用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；

步骤二，在系统中，数据流程的任何分支处，建立诊断点，每个诊断点有唯一编码，称为诊断码，退出主流程时向诊断信息处理模块推送诊断信息；

步骤三，所述诊断信息处理模块接收步骤二中的诊断信息并生成在线诊断报告。

2.根据权利要求1所述的一种软件系统智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤三，在线诊断报告包括诊断编号、最新诊断信息频次统计表、诊断结果、解决方案，其中诊断编号是流水编号；

其中，最新诊断信息频次统计表为输出指定场景ID的统计表，具体指：诊断类型、诊断编码、相关测点、发生频次。

3.根据权利要求2所述的一种软件系统智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤三，对最新诊断信息频次统计表转为频率表，即做归一化处理,并与诊断编号一起保存到临时表中；把归一化后的诊断信息频次统计表在诊断知识库中查询匹配度高的诊断知识，如存在输出对应的诊断结果、解决方案；其中所谓匹配度高是指频率误差在指定范围内。

4.根据权利要求3所述的一种软件系统智能诊断的方法，其特征在于，还包括步骤四，问题解决后，排查人员提交解决报告，其内容为：诊断编号、诊断结果、解决方案。

5.根据权利要求4所述的一种软件系统智能诊断的方法，其特征在于，还包括步骤五，在线学习，补充诊断知识库，通过步骤四的诊断编号找到归一化后的诊断信息频次统计表，并将归一化后的诊断信息频次统计表、诊断结果、解决方案记录到诊断知识库中，以增加诊断能力。

6.根据权利要求1所述的一种软件系统智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤一、步骤二中的诊断信息均包括诊断点类型、诊断点编码、诊断时间。

7.根据权利要求1所述的一种软件系统智能诊断的方法，其特征在于，所述定时统计表为每小时/每日诊断信息频次统计。

8.根据权利要求1所述的一种软件系统智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤二，退出主流程指的是过程中断，具体包括：

在机器学习过程中的所有分支处建立诊断点，机器学习过程发生中断时，推送诊断信息；

在建议生成过程中的所有分支处建立诊断点，建议生成流程发生中断时，推送诊断信息；

以及在数据精炼过程中，在各异常检测点建立诊断点，对任何数据异常，推送精炼类型的诊断信息。

9.一种软件系统智能诊断的系统，其特征在于，采用权利要求1到8任一项所述的软件系统智能诊断的方法，包括：诊断信息处理模块、诊断信息存储模块；

所述诊断信息处理模块，被配置为用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；同时根据输入场景ID，系统输出指定场景ID的诊断报告；如果诊断报告有明确诊断结果和解决方案，执行解决方案，问题解决后，提交解决报告；没有明确诊断结果时，排查人员根据最新诊断信息频次统计表做分析并排查，解决问题后，提交解决报告；

所述诊断信息存储模块，为数据库，存储所述诊断信息处理模块采集的数据。

10.一种软件系统智能诊断的设备，其特征在于，采用权利要求1到8任一项所述的软件系统智能诊断的方法，包括：诊断信息处理装置、诊断信息存储装置；

所述诊断信息处理装置，被配置为用于收集诊断点发送诊断信息，并建立定时统计表；同时根据输入场景ID，系统输出指定场景ID的诊断报告；如果诊断报告有明确诊断结果和解决方案，执行解决方案，问题解决后，提交解决报告；没有明确诊断结果时，排查人员根据最新诊断信息频次统计表做分析并排查，解决问题后，提交解决报告；

所述诊断信息存储装置，为数据库，存储所述诊断信息处理装置采集的数据。

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