CN116149933B - 一种异常日志数据确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种异常日志数据确定方法、装置、设备及存储介质。包括：对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据；根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据；确定各目标日志数据对应的长度值，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据。通过对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，并从合并日志数据中提取出与查询条件对应的各目标日志数据，更精准的锁定用户的查询需求，通过确定出目标日志数据对应的长度值进而确定出长度值异常的异常日志数据，不需要大量日志样本数据支撑，仅通过长度值即可准确确定出异常日志数据，并且不需要人工进行数据梳理，节约了人力的同时也提高了确定效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种异常日志数据确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
各种软件系统在运行过程中，会输出大量的日志信息，通过日志来监控、发现系统的异常，通常都需要定义大量的预处理规则、分析规则等前置工作，因为预处理规则、分析规则与业务系统的运行逻辑强相关，导致每种日志的处理规则很难复用和推广。
现有的日志类监控和分析系统，需要提前预定义分析规则，然后基于分析规则识别日志中的异常。
现有技术在设置预定义分析规则时，需要大量日志样本数据支撑，并且需要学习以及梳理日志样本内容，而且当版本升级或者日志样本发生变化时，需要消耗大量人力去维护更新。
发明内容
本发明提供了一种异常日志数据确定方法、装置、设备及存储介质，以实现确定出日志数据中的异常日志数据。
根据本发明的一方面，提供了一种异常日志数据确定方法，该方法包括：
对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据；
根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据；
确定各目标日志数据对应的长度值，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据。
可选的，对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，包括：确定各原始日志数据所位于的日志事件；将位于同一日志事件的原始日志数据进行合并以生成各合并日志数据。
可选的，根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据，包括：确定查询条件包含的数据范围和时间范围；从各合并日志数据中筛选出与数据范围和时间范围匹配的日志数据，将匹配的日志数据作为目标日志数据。
可选的，在根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据之后，还包括：确定各目标日志数据对应的日志时间；根据日志时间对各目标日志数据进行升序排序以生成日志清单；根据日志清单确定各目标日志数据对应的序号，并将序号添加至各目标日志数据。
可选的，确定各目标日志数据的长度值，包括：计算各目标日志数据对应的字节数值；将字节数值作为各目标日志数据的长度值。
可选的，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据，包括：根据长度值对目标日志数据进行分组生成各日志分组，其中，日志分组中各目标日志的长度值差值在预设范围内；将所包含的目标日志数据数量最多的日志分组作为目标日志分组，并根据目标日志分组确定出日志基准长度值；计算各目标日志数据的长度值与日志基准长度值的差值；将差值大于预设阈值的目标日志数据作为异常日志数据。
可选的，在根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据之后，还包括：将异常日志数据包含的序号作为目标序号；根据目标序号在日志清单中对异常日志数据进行定位。
根据本发明的另一方面，提供了一种异常日志数据确定装置，该装置包括：
合并日志数据生成模块，用于对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据；
目标日志数据确定模块，用于根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据；
异常日志数据确定模块，用于确定各目标日志数据对应的长度值，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的一种异常日志数据确定方法。
根据本发明的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的一种异常日志数据确定方法。
本发明实施例的技术方案，通过对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，并从合并日志数据中提取出与查询条件对应的各目标日志数据，更精准的锁定用户的查询需求，通过确定出目标日志数据对应的长度值进而确定出长度值异常的异常日志数据，不需要大量日志样本数据支撑，仅通过长度值即可准确确定出异常日志数据，并且不需要人工进行数据梳理，节约了人力的同时也提高了确定效率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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是根据本发明实施例一提供的一种异常日志数据确定方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的另一种异常日志数据确定方法的流程图；
图3是根据本发明实施例三提供的一种异常日志数据确定装置的结构示意图；
图4是实现本发明实施例的一种异常日志数据确定方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第一”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种异常日志数据确定方法的流程图，本实施例可适用于从日志数据中确定出异常日志数据的情况，该方法可以由异常日志数据确定装置来执行，该异常日志数据确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该异常日志数据确定装置可配置于计算机中。如图1所示，该方法包括：
S110、对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据。
其中，日志数据是指IT生产环境中的服务器、网络设备、安全设备、数据库、中间件和业务系统运行过程中产生的过程性事件记录数据；原始日志数据就是指设备和业务系统运行过程产生的原始数据。日志数据为无结构的文本，日志数据中的日志信息通过时间戳、日志级别和日志内容等记录具体的系统行为。获取是指控制器获取接入设备或业务系统对应的日志数据的过程，示例性的，用户可将控制器与业务系统相连，即可获取到该业务系统产生的原始日志数据。合并是指将多行日志数据合并至一行的操作。合并日志数据是指合并后产生的每个单独行的日志数据。由于原始日志数据中包含多行日志数据，控制器可对原始日志数据进行合并处理，将采集到的原始日志数据按照开发语言的日志规范，将因长度原因分布在多行的日志，断行合并在一行。
可选的，对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，包括：确定各原始日志数据所位于的日志事件；将位于同一日志事件的原始日志数据进行合并以生成各合并日志数据。
具体的，控制器可以根据原始日志数据的数据类型确定出行开始标识，行开始标识用于识别日志事件，即各日志事件都包括一个行开始标识。例如，当数据类型为C语言类时，可以以时间戳和进程号为行开始标识(示范数据：02-1623:49:21|@14614902@|)，当数据类型为Java语言类，可以以时间戳和事件级别为行开始标识(示范数据：2022-11-1603:23:36,334ERROR)，行开始标识可以是用户根据数据类型提前进行设置的，用户是指进行异常日志数据确定的人员，用户设置好行开始标识后，控制器即可确定原始日志数据的数据类型，然后识别出原始包含行开始标识的日志事件。控制器会确定各原始日志数据位于的日志事件，各日志事件可能包含多行原始日志数据，控制器会将各日志事件中的多行原始日志数据合并成一行以生成合并日志数据。
S120、根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据。
可选的，根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据，包括：确定查询条件包含的数据范围和时间范围；从各合并日志数据中筛选出与数据范围和时间范围匹配的日志数据，将匹配的日志数据作为目标日志数据。
其中，查询条件是指用户想要进行分析的合并日志数据的范围，查询条件包括数据范围和时间范围。数据范围是指数据标签，数据标签是指对原始数据的来源做的标记，例如，数据标签可以是来自A银行的业务数据。时间范围是指日志的发生时间，例如，时间范围可以是2022年1月。控制器确定出查询条件包含的数据范围和时间范围后，可以从合并日志数据中筛选出与数据范围和时间范围匹配的日志数据作为目标日志数据。例如，用户可以输入2022年1月作为时间范围，输入A银行作为数据范围，此时控制器会筛选出A银行2022年1月对应的合并日志数据作为目标日志数据。
S130、确定各目标日志数据对应的长度值，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据。
其中，日志数据包括对终端的操作系统或应用程序进行操作处理时，产生的操作记录，也即终端系统或移动程序运行过程中产生的运行记录，发生错误或者运行异常时产生的日志数据，即为异常日志数据。
可选的，确定各目标日志数据的长度值，包括：计算各目标日志数据对应的字节数值；将字节数值作为各目标日志数据的长度值。
具体的，控制器内部有预设的len函数，通过len函数可以计算出每条目标日志数据对应的字节数值，并且将字节数值作为各目标日志数据的长度值，即每条目标日志数据包含的字节数值即为该目标日志数据对应的长度值，例如，目标日志数据A中包含20个字节，即该目标日志数据A的长度值为20。进一步的，控制器可以将长度值保存在长度length字段中，并通过长度字段更新目标日志数据。
可选的，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据，包括：根据长度值对目标日志数据进行分组生成各日志分组，其中，日志分组中各目标日志的长度值差值在预设范围内；将所包含的目标日志数据数量最多的日志分组作为目标日志分组，并根据目标日志分组确定出日志基准长度值；计算各目标日志数据的长度值与日志基准长度值的差值；将差值大于预设阈值的目标日志数据作为异常日志数据。
具体的，由于异常日志事件对应的异常日志数据往往会存在多行以及大量字节数的情况，即异常日志数据的日志字符数量会远远超过正常日志数据，故可以将长度值作为异常日志数据的判断依据。控制器可以根据长度值对目标日志数据进行分组生成各日志分组，即控制器将长度值接近的目标日志数据划分至同一个日志分组，日志分组中各目标日志的长度值差值在预设范围内，例如，控制器可以将长度20-30的目标日志数据划分至一个日志分组，30-40的目标日志数据划分至一个日志分组，以此类推，通过长度值可将目标日志数据划分成多个日志分组。进一步的，控制器会确定出各日志分组包含的日志数据数量，并将包含目标日志数据数量最多的日志分组作为目标日志分组，然后根据目标日志分组确定出日志基准长度值。例如，可以选择该日志分组中各日志目标数据的中位数或平均值作为日志基准长度值。
进一步的，确定出日志基准长度值后，控制器会将各目标日志数据的长度值与日志基准长度值进行比较，计算各目标日志数据的长度值与日志基准长度值的差值，当差值过大时，代表该差值对应的目标日志数据与其他目标日志数据长度值偏差大，则可将将差值大于预设阈值的目标日志数据作为异常日志数据。例如，100条目标日志数据中的80条目标日志数据长度值都在20左右，15条在30左右，5条在80左右，当差值的预设阈值为30时，即可确定长度值在80左右的5条目标日志数据为异常日志数据。
本发明实施例的技术方案，通过对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，并从合并日志数据中提取出与查询条件对应的各目标日志数据，更精准的锁定用户的查询需求，通过确定出目标日志数据对应的长度值进而确定出长度值异常的异常日志数据，不需要大量日志样本数据支撑，仅通过长度值即可准确确定出异常日志数据，并且不需要人工进行数据梳理，节约了人力的同时也提高了确定效率。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种异常日志数据确定方法的流程图，本实施例在上述实施例一的基础上增加了对异常日志数据进行定位的过程。其中，步骤S210-S220以及S240的具体内容与实施例一中的步骤S110-S130大致相同，因此本实施方式中不再进行赘述。如图2所示，该方法包括：
S210、对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据。
可选的，对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，包括：确定各原始日志数据所位于的日志事件；将位于同一日志事件的原始日志数据进行合并以生成各合并日志数据。
S220、根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据。
可选的，根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据，包括：确定查询条件包含的数据范围和时间范围；从各合并日志数据中筛选出与数据范围和时间范围匹配的日志数据，将匹配的日志数据作为目标日志数据。
S230、确定各目标日志数据对应的日志时间；根据日志时间对各目标日志数据进行升序排序以生成日志清单；根据日志清单确定各目标日志数据对应的序号，并将序号添加至各目标日志数据。
具体的，控制器可以确定各目标日志数据对应的日志时间，日志时间是指目标日志数据的发生时间，控制器可以根据日志时间对各目标日志数据进行升序排序以生成日志清单，即日志清单中第一个目标日志数据为最新的数据。并且还会为日志清单中的各目标日志数据添加序号字段，即按照各目标日志数据在日志清单中的位置可以确定对应的序号，序号可以用来识别目标日志数据所处的行位置。例如，目标日志数据A对应的日志时间为14:25:01，目标日志数据B对应的日志时间为14:25:02，则目标日志数据B比目标日志数据A在日志清单的位置更靠前，序号更小。进一步的，控制器可以将序号赋值给seq字段，然后更新在目标日志数据的日志行中，即可将序号添加至目标日志数据。
S240、确定各目标日志数据对应的长度值，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据。
可选的，确定各目标日志数据的长度值，包括：计算各目标日志数据对应的字节数值；将字节数值作为各目标日志数据的长度值。
可选的，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据，包括：根据长度值对目标日志数据进行分组生成各日志分组，其中，日志分组中各目标日志的长度值差值在预设范围内；将所包含的目标日志数据数量最多的日志分组作为目标日志分组，并根据目标日志分组确定出日志基准长度值；计算各目标日志数据的长度值与日志基准长度值的差值；将差值大于预设阈值的目标日志数据作为异常日志数据。
S250、将异常日志数据包含的序号作为目标序号；根据目标序号在日志清单中对异常日志数据进行定位。
具体的，控制器可以依据序号和长度值定位异常日志的发生行号。当确定出异常日志数据后，控制器可以将异常日志数据包含的序号作为目标序号，根据目标序号即可确定异常日志数据在日志清单中的行号，实现对日志清单中的异常数据进行定位。相应的，控制器也可以依据时间和长度值定位异常日志的发生时间。
进一步的，控制器确定出异常日志数据后，可以生成异常日志分析列表，将异常日志数据对应的日志时间和序号更新在日志分析列表中，并将日志分析列表通过和控制器相连的用户终端进行展示，该日志分析列表可以展示所有的异常日志数据，可以便于用户掌握异常日志数据的情况，同时便于测试人员进行异常分析。
本发明实施例的技术方案，通过对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，并从合并日志数据中提取出与查询条件对应的各目标日志数据，更精准的锁定用户的查询需求，通过确定出目标日志数据对应的长度值进而确定出长度值异常的异常日志数据，不需要大量日志样本数据支撑，仅通过长度值即可准确确定出异常日志数据，并且不需要人工进行数据梳理，节约了人力的同时也提高了确定效率，通过序号即可确定异常日志在日志清单的行号，实现对异常日志的定位，便于用户掌握异常日志数据的情况。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种异常日志数据确定装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：合并日志数据生成模块310，用于对获取的原始日志数据进行合并生成各合并志数据；目标日志数据确定模块320，用于日根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据；异常日志数据确定模块330，用于确定各目标日志数据对应的长度值，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据。
可选的，合并日志数据生成模块310，具体用于：确定各原始日志数据所位于的日志事件；将位于同一日志事件的原始日志数据进行合并以生成各合并日志数据。
可选的，目标日志数据确定模块320，具体用于：确定查询条件包含的数据范围和时间范围；从各合并日志数据中筛选出与数据范围和时间范围匹配的日志数据，将匹配的日志数据作为目标日志数据。
可选的，装置还包括：日志清单生成模块，用于在根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据之后，确定各目标日志数据对应的日志时间；根据日志时间对各目标日志数据进行升序排序以生成日志清单；根据日志清单确定各目标日志数据对应的序号，并将序号添加至各目标日志数据。
可选的，异常日志数据确定模块330，具体包括：长度值确定单元，用于计算各目标日志数据对应的字节数值；将字节数值作为各目标日志数据的长度值。
可选的，异常日志数据确定模块330，具体包括：异常日志数据确定单元，用于根据长度值对目标日志数据进行分组生成各日志分组，其中，日志分组中各目标日志的长度值差值在预设范围内；将所包含的目标日志数据数量最多的日志分组作为目标日志分组，并根据目标日志分组确定出日志基准长度值；计算各目标日志数据的长度值与日志基准长度值的差值；将差值大于预设阈值的目标日志数据作为异常日志数据。
可选的，装置还包括：异常日志数据定位模块，用于在根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据之后，将异常日志数据包含的序号作为目标序号；根据目标序号在日志清单中对异常日志数据进行定位。
本发明实施例的技术方案，通过对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，并从合并日志数据中提取出与查询条件对应的各目标日志数据，更精准的锁定用户的查询需求，通过确定出目标日志数据对应的长度值进而确定出长度值异常的异常日志数据，不需要大量日志样本数据支撑，仅通过长度值即可准确确定出异常日志数据，并且不需要人工进行数据梳理，节约了人力的同时也提高了确定效率。
本发明实施例所提供的一种异常日志数据确定装置可执行本发明任意实施例所提供的一种异常日志数据确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如一种异常日志数据确定方法。也即：对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据；根据用户输入的查询条件对各合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据；确定各目标日志数据对应的长度值，根据长度值从目标日志数据中确定出异常日志数据。
在一些实施例中，一种异常日志数据确定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的一种异常日志数据确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行一种异常日志数据确定方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (9)
1.一种异常日志数据确定方法，其特征在于，包括：
对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据；
根据用户输入的查询条件对各所述合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据；
确定各所述目标日志数据对应的长度值，根据所述长度值从所述目标日志数据中确定出异常日志数据；
其中，所述根据所述长度值从所述目标日志数据中确定出异常日志数据，包括：
根据所述长度值对所述目标日志数据进行分组生成各日志分组，其中，所述日志分组中各目标日志的长度值差值在预设范围内；
将所包含的目标日志数据数量最多的日志分组作为目标日志分组，并根据所述目标日志分组确定出日志基准长度值；
计算各所述目标日志数据的长度值与所述日志基准长度值的差值；
将所述差值大于预设阈值的目标日志数据作为所述异常日志数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据，包括：
确定各所述原始日志数据所位于的日志事件；
将位于同一日志事件的所述原始日志数据进行合并以生成各所述合并日志数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户输入的查询条件对各所述合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据，包括：
确定所述查询条件包含的数据范围和时间范围；
从各所述合并日志数据中筛选出与所述数据范围和所述时间范围匹配的日志数据，将所述匹配的日志数据作为所述目标日志数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据用户输入的查询条件对各所述合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据之后，还包括：
确定各所述目标日志数据对应的日志时间；
根据所述日志时间对各所述目标日志数据进行升序排序以生成日志清单；
根据所述日志清单确定各所述目标日志数据对应的序号，并将所述序号添加至各所述目标日志数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各所述目标日志数据的长度值，包括：
计算各所述目标日志数据对应的字节数值；
将所述字节数值作为各所述目标日志数据的所述长度值。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述长度值从所述目标日志数据中确定出异常日志数据之后，还包括：
将所述异常日志数据包含的序号作为目标序号；
根据所述目标序号在所述日志清单中对所述异常日志数据进行定位。
7.一种异常日志数据确定装置，其特征在于，包括：
合并日志数据生成模块，用于对获取的原始日志数据进行合并生成各合并日志数据；
目标日志数据确定模块，用于根据用户输入的查询条件对各所述合并日志数据进行筛选，获得各目标日志数据；
异常日志数据确定模块，用于确定各所述目标日志数据对应的长度值，根据所述长度值从所述目标日志数据中确定出异常日志数据；
其中，所述异常日志数据确定模块，具体包括：异常日志数据确定单元，用于：
根据所述长度值对所述目标日志数据进行分组生成各日志分组，其中，所述日志分组中各目标日志的长度值差值在预设范围内；
将所包含的目标日志数据数量最多的日志分组作为目标日志分组，并根据所述目标日志分组确定出日志基准长度值；
计算各所述目标日志数据的长度值与所述日志基准长度值的差值；
将所述差值大于预设阈值的目标日志数据作为所述异常日志数据。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
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