CN117193232A - 基于rpa的流程节点故障处理方法、系统、装置和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于RPA的流程节点故障处理方法,该方法包括:持续监测主软件机器人心跳;若主软件机器人心跳正常,使主软件机器人执行当前流程,并持续获取节点流程信息;解析节点流程信息,获得所有节点的节点状态和节点执行配置;当出现故障节点时,则使主软件机器人重试故障节点;当重试了预设次数后,获取备用机器人列表;对列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的备用机器人;使优先级最高的备用机器人代替主软件机器人继续执行当前流程。本发明实施例提供的RPA流程节点故障处理方法包括自动重试节点和通过备用机器人代替主软件机器人的步骤,能够及时进行故障处理,保证RPA流程的连续性和可用性。
Description
技术领域
本发明属于RPA机器人流程自动化领域,尤其是一种基于RPA的流程节点故障处理方法、系统、装置和介质。
背景技术
RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)是一种自动化技术,它可以使用软件机器人来模拟和执行人类用户执行的常规、重复和规律性的任务。这些任务可以包括数据输入、数据提取、计算、数据比较和数据更新等。
在RPA领域中,流程图是指一种可视化工具,用于描述和设计RPA流程。流程图通常包括一个或多个流程节点,每个节点代表一个任务或步骤,这些任务或步骤可以被软件机器人执行,一旦节点运行过程中发生故障,后继节点将无法继续正常执行,对业务连续性造成严重影响。
相关技术中,对流程节点运行故障的处理一般是人工发现流程执行异常后,停止执行本次流程,执行相关检查后再次重跑流程,这种故障处理方式具有滞后性,对于实时性要求非常高的场景,这种故障处理的滞后会给用户带来巨大的损失。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提供了一种基于RPA的流程节点故障处理方法、系统、装置和介质,能够实时的且有效的处理RPA流程中出现的故障,减少故障对RPA正在执行的业务的影响。
一方面,本发明提供了一种基于RPA的流程节点故障处理方法,包括:
持续监测主软件机器人的心跳状态,判断所述主软件机器人的心跳状态是否正常;
若所述主软件机器人的心跳状态正常,使所述主软件机器人执行当前流程,并持续获取所述当前流程的节点流程信息;所述节点流程信息包括节点ID、前置节点ID、节点状态、节点任务类型、节点执行配置和运行该节点的软件机器人ID;
解析所述节点流程信息,获得所述当前流程的所有节点的所述节点状态和所述节点执行配置;所述节点执行配置包括预设重试次数;
当出现所述节点状态异常的故障节点时,则使所述主软件机器人重新执行所述故障节点;
当重新执行次数达到所述预设重试次数后,获取备用机器人列表;
对所述备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的所述备用机器人;
使优先级最高的所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程。
根据本发明的一些实施例,所述持续监测主软件机器人的心跳状态,判断所述主软件机器人的心跳状态是否正常的步骤之后,还包括:
若所述主软件机器人的心跳状态异常,获取所述备用机器人列表;
对所述备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的所述备用机器人,使优先级最高的所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程。
根据本发明的一些实施例,所述判断所述软件机器人心跳状态是否正常,包括:
所述主软件机器人每隔预设时间,向RPA服务器发送心跳包;
当所述RPA服务器每隔预设时间持续接收到所述心跳包,则认为所述主软件机器人心跳状态正常。
根据本发明的一些实施例,所述当出现所述节点状态异常的故障节点时,则使所述主软件机器人重新执行所述故障节点,包括:
当出现所述节点状态异常的故障节点时,获取所述故障节点的节点ID和前置节点ID;
根据所述节点ID,确定所述故障节点的位置;
根据所述前置节点ID,确定执行顺序,并重新执行所述故障节点;
若所述故障节点的节点状态仍异常,则重新执行所述故障节点,直至重新执行次数达到所述预设重试次数。
根据本发明的一些实施例,所述节点流程信息还包括节点告警级别,所述节点告警级别为标识节点发生故障时的严重程度,所述当出现所述节点状态异常的故障节点时,则使所述主软件机器人重新执行所述故障节点,还包括:
当出现多个所述节点状态异常的故障节点时,获取每个故障节点的所述节点告警级别;
根据所述节点告警级别,对多个所述故障节点进行处理优先级排序;
所述主软件机器人按照处理优先级排序由高至低的顺序,依此重新执行每个所述故障节点。
根据本发明的一些实施例,所述对所述备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的所述备用机器人,包括:
根据所述故障节点的所述节点任务类型,按照动态指标和静态指标中的每个指标的配置权重,对所述备用机器人列表内的备用机器人进行打分,实现对所述备用机器人的优先级排序;所述动态指标包括内存使用率、CPU占用率、线程数、网络连接数、磁盘IO速率、所述备用机器人状态;所述静态指标包括所述备用机器人所处物理位置和所述备用机器人所处时区;
选取得分最高的所述备用机器人,并获取得分最高的所述备用机器人的备用机器人ID。
根据本发明的一些实施例,所述使优先级最高的所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程,包括:
根据所述故障节点的节点ID,获取所述故障节点的节点ID对应的所述主软件机器人ID;
将所述故障节点的节点ID对应的所述主软件机器人ID修改为所述备用机器人的备用机器人ID;
所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程。
另一方面,本发明还提供了一种基于RPA的流程节点故障处理系统,包括:
心跳监测模块,用于持续监测主软件机器人的心跳状态,判断所述主软件机器人的心跳状态是否正常;
流程执行模块,用于在所述主软件机器人的心跳状态正常时,使所述主软件机器人执行当前流程,并持续获取所述当前流程的节点流程信息;所述节点流程信息包括节点ID、前置节点ID、节点状态、节点任务类型、节点执行配置和运行该节点的软件机器人ID;
流程解析模块,用于解析所述节点流程信息,获得所述当前流程的所有节点的所述节点状态和所述节点执行配置;所述节点执行配置包括预设重试次数;
故障处理模块,用于在出现所述节点状态异常的故障节点时,则使所述主软件机器人重新执行所述故障节点;
机器人获取模块,用于在重新执行次数达到所述预设重试次数后,获取备用机器人列表;
机器人替换模块,对所述备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的所述备用机器人;使优先级最高的所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程。
另一方面,本发明还提供了一种计算机装置,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储至少一个程序,所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行上述方面实施例任一项所述的基于RPA的流程节点故障处理方法。
另一方面,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如上述方面实施例任一项所述的基于RPA的流程节点故障处理方法。
根据本发明的基于RPA的流程节点故障处理方法、系统、装置和介质,至少具有如下有益效果:本发明实施例首先监测每个流程中主软件机器人的心跳状态,确保每个主软件机器人的心跳状态正常才可开始执行流程;流程执行过程中,当发现流程中某个节点出现故障时,先重试执行该节点;若重试次数达到预设次数,则用优先级排序最高(即最适合执行该节点)的备用机器人代替主软件机器人执行该流程。本发明实施例提供的RPA流程节点故障处理方法提供了自动重试节点和通过备用机器人代替主软件机器人的方法,能够及时进行故障处理,保证RPA流程的连续性和可用性,提高了业务流程的效率和质量。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本发明实施例基于RPA的流程节点故障处理方法的流程图;
图2为本发明实施例主软件机器人心跳异常时处理步骤流程图;
图3为本发明实施例节点出现异常时处理步骤的流程图;
图4为本发明实施例多个节点出现异常时处理步骤的流程图;
图5为本发明实施例替换备用机器人步骤的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,需要理解的是,涉及到方位描述,例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个及两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二或第三只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中,除非另有明确的限定,设置、安装、连接等词语应做广义理解,所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)是一种自动化技术,它可以使用软件机器人来模拟和执行人类用户执行的常规、重复和规律性的任务。这些任务可以包括数据输入、数据提取、计算、数据比较和数据更新等。
在RPA领域中,流程图是指一种可视化工具,用于描述和设计RPA流程。流程图通常包括一个或多个流程节点,每个节点代表一个任务或步骤,这些任务或步骤可以被软件机器人执行,一旦节点运行过程中发生故障,后继节点将无法继续正常执行,对业务连续性造成严重影响。相关技术中,对流程节点运行故障的处理一般是人工发现流程执行异常后,停止执行本次流程,执行相关检查后再次重跑流程,这种故障处理方式具有滞后性,对于实时性要求非常高的场景,这种故障处理的滞后会给用户带来巨大的损失。
本发明实施例首先通过RPA服务器监测每个流程中主软件机器人的心跳状态,确保每个主软件机器人的心跳状态正常才可开始执行流程;流程执行过程中,当发现流程中某个节点出现故障时,先判断执行故障节点的主软件机器人心跳状态是否正常,若正常,则重试执行该节点;若异常,则用优先级排序最高(即最适合执行该节点)的备用机器人代替主软件机器人执行该流程。本发明实施例提供的RPA流程节点故障处理方法提供了自动重试节点和通过备用机器人代替主软件机器人的方法,能够及时进行故障处理,保证RPA流程的连续性和可用性,提高了业务流程的效率和质量。
下面基于附图,对本发明实施例的控制方法作进一步阐述。
参照图1,一方面,本发明提供了一种基于RPA的流程节点故障处理方法,包括:
步骤S100,持续监测主软件机器人的心跳状态,判断主软件机器人的心跳状态是否正常;
需要说明的是,步骤S100中,在整个流程执行之前,RPA服务器需要确保主软件机器人的心跳状态正常。主软件机器人的心跳状态是指软件每隔一段时间(该时间可自己设置),向RPA服务器请求接收地址,然后接收地址返回规定的信息格式(即心跳包),这个行为被称为主软件机器人的心跳,是判断主软件机器人是否可以正常工作的重要指标;当确保所有流程的主软件机器人的心跳状态正常时,才能够开始执行所有流程。
步骤S200,若主软件机器人的心跳状态正常,使主软件机器人执行当前流程,并持续获取当前流程的节点流程信息;节点流程信息包括节点ID、前置节点ID、节点状态、节点任务类型、节点执行配置和运行该节点的软件机器人ID;
需要说明的是,步骤S200中,主软件机器人执行当前流程的过程中,为了确保所有节点的正确执行,以及节点故障时快速修复,需要让主软件机器人持续获取当前流程的节点流程信息,并上传至RPA服务器,作为当前流程的运行日志。节点流程信息中,节点ID为每个节点的唯一的标识符,以确保节点的唯一性,在处理节点故障时,可以根据节点ID准确的识别和定位节点;获取前置节点ID是为了指示节点之间的依赖关系,由于某些节点需要在其他节点执行完成后才能开始执行,因此在处理节点故障时,需要了解前置节点的执行情况,确保故障节点的顺序执行;节点状态记录了节点的当前状态,例如未执行、正在执行、执行成果、执行异常,通过节点状态,可以判断任一节点是否正常运行或发生异常;节点任务类型标识了节点的任务类型,例如数据提取、数据处理、数据传输等,不同任务类型可能需要不同的处理方式和资源配置;节点执行配置包含节点的执行配置信息,例如主软件机器人的信息、备用机器人的信息、节点异常重试次数、节点异常超时设置等,根据节点执行配置,可以确定节点的执行规则和要求;运行该节点的软件机器人ID和名称是为了记录执行该节点的软件机器人的唯一标识符和名称,当节点发生故障时,可以根据软件机器人ID找到执行该节点的机器人,并进行相应处理。
S300,解析节点流程信息,获得当前流程的所有节点的节点状态和节点执行配置;节点执行配置包括预设重试次数;
需要说明的是,步骤S300中,根据上述节点状态,若某一节点的节点状态为未执行、正在执行、执行成果,则代表节点执行正常,如果所有节点都执行正常,则整个节点流程执行正常;若某一节点的节点状态为执行异常,则代表该节点执行异常,如果任意一节点执行异常,则整个流程都会表示为执行异常,需要具体分析是哪些节点出现异常。
步骤S400,当出现节点状态异常的故障节点时,则使主软件机器人重新执行故障节点;
需要说明的是,步骤S400中,主软件机器人对该节点反复的重新执行,直至重试后节点执行成功或者重新执行的次数达到步骤S400中的预设重试次数。例如反复的尝试调用某个数据,直至调用该数据成功;或者调用该数据的行为始终不成功,在重试次数达到或者超过预设重试次数后,将不再重试并进入步骤S500。
步骤S500,当重新执行次数达到预设重试次数后,获取备用机器人列表;
需要说明的是,步骤S500中,主软件机器人预设重试次数这一参数,若重试次数达到或超过了该次数时,则可以认为该主软件机器人即使心跳状态正常,也存在了某些问题,如执行环境配置不成功等,导致不能成功执行该节点,这时可以考虑更换执行该节点的主软件机器人。本发明实施例中,RPA服务器获取备用机器人列表,获得所有备用机器人的当前状态,并按照一定规则从中选取备用机器人更换。
步骤S600,对备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的备用机器人,使优先级最高的备用机器人代替主软件机器人继续执行当前流程。
需要说明的是,步骤S600中,此处优先级排序的依据主要是上述方面实施例的节点任务类型,根据节点任务类型,给备用机器人的每个参数设置一定的权重,综合所有参数的权重,选取优先级最高的机器人以代替主软件机器人继续执行当前节点。根据节点流程信息设定的规则,即根据节点ID、前置节点ID、节点状态、节点任务类型、节点执行配置和运行该节点的软件机器人ID等参数指标,用备用机器人替换当前的主软件机器人并调整设置好执行环境,确保备用机器人继续执行成功。
参照图2,根据本发明的一些实施例,步骤S100持续监测主软件机器人的心跳状态,判断主软件机器人的心跳状态是否正常的步骤之后,还包括:
步骤S110,若主软件机器人的心跳状态异常,获取备用机器人列表;
步骤S120,对备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的备用机器人;
步骤S130,使优先级最高的备用机器人代替主软件机器人继续执行当前流程。
需要说明的是,步骤110~步骤130的作用为:在执行所有流程之前,首先要确定所有主软件机器人的心跳状态,若发现某个主软件机器人的心跳状态异常,需要先考虑更换执行该节点的主软件机器人,再开始执行节点流程。
根据本发明的一些实施例,判断软件机器人心跳状态是否正常,包括:
主软件机器人每隔预设时间,向RPA服务器发送心跳包;
当RPA服务器每隔预设时间持续接收到心跳包,则认为主软件机器人心跳状态正常。
需要说明的是,主软件机器人的心跳状态是指软件每隔一段时间(该时间可自己设置),向RPA服务器请求接收地址,然后接收地址返回规定的信息格式(即心跳包)。可以理解的是,若在预设的时间内,RPA服务器没有收到相应主软件机器人的心跳包,此时RPA服务器会将该主软件机器人标记为离线状态,在调用备用机器人进行替换的同时,也会向运维人员发出告警。
根据本发明的一些实施例,当出现节点状态异常的故障节点时,则使主软件机器人重新执行故障节点,包括:
步骤S410,当前节点的节点状态异常时,获取故障节点的节点ID和前置节点ID;
步骤S420,根据节点ID,确定故障节点的位置;
步骤S430,根据前置节点ID,确定执行顺序,并重新执行故障节点;
步骤S440,若故障节点的节点状态仍异常,则重新执行故障节点,直至重新执行次数达到预设重试次数。
需要说明的是,故障节点的节点ID和前置节点ID都包含在上述节点流程信息中,节点ID是标识一个节点的唯一标识符,因此获取故障节点的节点ID后,就可以快速定位故障节点的位置,获取故障节点需要执行的指令等。由于某些节点需要在其他节点执行完成后才能开始执行,因此为了获取节点之间的依赖关系,还需要获取故障节点的前置节点ID,在处理故障时,了解前置节点的执行情况,确保故障节点的顺序执行。
根据本发明的一些实施例,节点流程信息还包括节点告警级别,节点告警级别为标识节点发生故障时的严重程度,当出现节点状态异常的故障节点时,则使主软件机器人重新执行故障节点,还包括:
步骤S411,当出现多个节点状态异常的故障节点时,获取每个故障节点的节点告警级别;
步骤S412,根据节点告警级别,对多个故障节点进行处理优先级排序;
步骤S413,主软件机器人按照处理优先级排序由高至低的顺序,依此重新执行每个故障节点。
需要说明的是,节点告警级别的作用是标识故障节点的故障程度,在本发明实施例中,故障程度包括低、中、高三个程度,RPA服务器按照接收到的节点告警级别的高低,按照由高至低的顺序依此处理故障节点。本发明实施例中,节点故障包括数据读取错误、环境配置错误等。
根据本发明的一些实施例,对备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的备用机器人,包括:
步骤S610,根据故障节点的节点任务类型,按照动态指标和静态指标中的每个指标的配置权重,对备用机器人列表内的备用机器人进行打分,实现对备用机器人的优先级排序;动态指标包括内存使用率、CPU占用率、线程数、网络连接数、磁盘IO速率、备用机器人状态;静态指标包括备用机器人所处物理位置和备用机器人所处时区;
步骤S620,选取得分最高的备用机器人,并获取得分最高的备用机器人的备用机器人ID。
需要说明的是,考虑到不同任务类型对机器人的要求有所不同,例如一些任务对计算能力的要求更高,而另一些任务则更注重内存容量和I/O速度以及保证备用机器人与任务所处时区兼容等因素,根据动态指标和静态指标所述备用软件机器人优先级排序,所述动态指标至少包括内存使用率、CPU占用率、线程数、网络连接数、磁盘IO速率、备用机器人状态等,所述静态指标至少包括备用机器人所处物理位置和备用机器人所处时区等,以下为本发明的一个实施例:
根据节点任务类型的不同,对备用机器人的内存使用率、CPU占用率、线程数、网络连接数、磁盘IO速率等硬件配置指标配置不同的权重进行打分;根据备用机器人的状态(空闲或繁忙)进行打分,例如给空闲状态的机器人计分为1,给繁忙状态的机器人计分为0;根据备用机器人与主软件机器人的物理距离和所处时区进行打分,首先,根据物理距离打分即对备用机器人与主软件机器人之间的物理距离进行量化评估,可以通过计算主备机器人之间的物理距离,较近的物理距离通常意味着更低的延迟和更快的数据传输速度,因此可以给予距主软件机器人较近距离的备用机器人较高的分数;本发明实施例还考虑备用机器人与主软件机器人所处的时区差异,时区差异可以通过计算时差或转换为通用时间(例如UTC)来量化,时区差异较小的备用机器人可以更好地适应主软件机器人的工作模式,减少切换和同步的复杂性,因此可以给予较小时区差异的备用机器人较高的分数;然后,上述全部的打分进行综合,可以为所有指标分配权重,以反映它们在整体打分中的相对重要性,例如,如果物理距离比时区差别更重要,可以为物理距离分配更高的权重。
根据本发明的一些实施例,使优先级最高的备用机器人代替主软件机器人继续执行当前流程,包括:
步骤S630,根据故障节点的节点流程信息,获取故障节点的当前流程对应的主软件机器人ID;
步骤S640,将当前流程对应的主软件机器人ID修改为备用机器人的备用机器人ID;
步骤S650,备用机器人代替主软件机器人继续执行当前流程。
需要说明的是,此处的备用机器人为上述优先级最高的备用机器人。备用机器人代替主软件机器人继续执行当前流程是从故障节点开始执行。可以理解的是,若该故障节点需要顺序执行,则从当前节点的前置节点开始执行。
另一方面,本发明还提供了一种基于RPA的流程节点故障处理系统,包括:
心跳监测模块,用于持续监测主软件机器人的心跳状态,判断主软件机器人的心跳状态是否正常;
流程执行模块,用于在主软件机器人的心跳状态正常时,使主软件机器人执行当前流程,并持续获取当前流程的节点流程信息;节点流程信息包括节点ID、前置节点ID、节点状态、节点任务类型、节点执行配置和运行该节点的软件机器人ID;
流程解析模块,用于解析节点流程信息,获得当前流程的所有节点的节点状态和节点执行配置;节点执行配置包括预设重试次数;
故障处理模块,用于在出现节点状态异常的故障节点时,则使主软件机器人重新执行故障节点;
机器人获取模块,用于在重新执行次数达到预设重试次数后,获取备用机器人列表;
机器人替换模块,对备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的备用机器人;使优先级最高的备用机器人代替主软件机器人继续执行当前流程。
需要说明的是,本发明实施例提供的系统通过心跳监测模块监测每个流程中主软件机器人的心跳状态,确保每个主软件机器人的心跳状态正常才可开始执行流程;通过流程执行模块执行流程,并获取节点流程信息;流程执行过程中,通过流程解析模块解析节点流程信息;当从节点流程信息中发现流程中某个节点出现故障时,通过故障处理模块重试执行该节点;若重试次数达到预设重试次数仍然没有执行成功,机器人替换模块可以调用优先级排序最高(即最适合执行该节点)的备用机器人代替主软件机器人执行该流程。本发明实施例提供的RPA流程节点故障处理系统提供了自动重试节点的故障执行模块和通过备用机器人代替主软件机器人的机器人替换模块,能够及时进行故障处理,保证RPA流程的连续性和可用性,提高了业务流程的效率和质量。
另一方面,本发明还提供了一种计算机装置,包括存储器和处理器,存储器用于存储至少一个程序,处理器用于加载至少一个程序以执行上述方面实施例任一项的基于RPA的流程节点故障处理方法。
另一方面,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如上述方面实施例任一项的基于RPA的流程节点故障处理方法。
应当认识到,本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现,其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而,若需要,该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下,该语言可以是编译或解释的语言。此外,为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外,可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作,除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行,并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如,可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步,所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现,包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现,无论是可移动的还是集成至计算平台,如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等,使得其可由可编程计算机读取,当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外,机器可读代码,或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时,本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时,本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能,从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中,转换的数据表示物理和有形的对象,包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明,但是本发明不限于上述实施例,在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (10)
1.一种基于RPA的流程节点故障处理方法,其特征在于,包括:
持续监测主软件机器人的心跳状态,判断所述主软件机器人的心跳状态是否正常;
若所述主软件机器人的心跳状态正常,使所述主软件机器人执行当前流程,并持续获取所述当前流程的节点流程信息;所述节点流程信息包括节点ID、前置节点ID、节点状态、节点任务类型、节点执行配置和运行该节点的软件机器人ID;
解析所述节点流程信息,获得所述当前流程的所有节点的所述节点状态和所述节点执行配置;所述节点执行配置包括预设重试次数;
当出现所述节点状态异常的故障节点时,则使所述主软件机器人重新执行所述故障节点;
当重新执行次数达到所述预设重试次数后,获取备用机器人列表;
对所述备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的所述备用机器人,使优先级最高的所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程。
2.根据权利要求1所述的基于RPA的流程节点故障处理方法,其特征在于,所述持续监测主软件机器人的心跳状态,判断所述主软件机器人的心跳状态是否正常的步骤之后,还包括:
若所述主软件机器人的心跳状态异常,获取所述备用机器人列表;
对所述备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的所述备用机器人;
使优先级最高的所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程。
3.根据权利要求1或2所述的基于RPA的流程节点故障处理方法,其特征在于,所述判断所述软件机器人心跳状态是否正常,包括:
所述主软件机器人每隔预设时间,向RPA服务器发送心跳包;
当所述RPA服务器每隔预设时间持续接收到所述心跳包,则认为所述主软件机器人心跳状态正常。
4.根据权利要求1所述的基于RPA的流程节点故障处理方法,其特征在于,所述当出现所述节点状态异常的故障节点时,则使所述主软件机器人重新执行所述故障节点,包括:
当出现所述节点状态异常的故障节点时,获取所述故障节点的节点ID和前置节点ID;
根据所述节点ID,确定所述故障节点的位置;
根据所述前置节点ID,确定执行顺序,并重新执行所述故障节点;
若所述故障节点的节点状态仍异常,则重新执行所述故障节点,直至重新执行次数达到所述预设重试次数。
5.根据权利要求1或4所述的基于RPA的流程节点故障处理方法,其特征在于,所述节点流程信息还包括节点告警级别,所述节点告警级别为标识节点发生故障时的严重程度,所述当出现所述节点状态异常的故障节点时,则使所述主软件机器人重新执行所述故障节点,还包括:
当出现多个所述节点状态异常的故障节点时,获取每个故障节点的所述节点告警级别;
根据所述节点告警级别,对多个所述故障节点进行处理优先级排序;
所述主软件机器人按照处理优先级排序由高至低的顺序,依此重新执行每个所述故障节点。
6.根据权利要求1所述的基于RPA的流程节点故障处理方法,其特征在于,所述对所述备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的所述备用机器人,包括:
根据所述故障节点的所述节点任务类型,按照动态指标和静态指标中的每个指标的配置权重,对所述备用机器人列表内的备用机器人进行打分,实现对所述备用机器人的优先级排序;所述动态指标包括内存使用率、CPU占用率、线程数、网络连接数、磁盘IO速率、所述备用机器人状态;所述静态指标包括所述备用机器人所处物理位置和所述备用机器人所处时区;
选取得分最高的所述备用机器人,并获取得分最高的所述备用机器人的备用机器人ID。
7.根据权利要求6所述的基于RPA的流程节点故障处理方法,其特征在于,所述使优先级最高的所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程,包括:
根据所述故障节点的所述节点流程信息,获取所述故障节点的所述当前流程对应的所述主软件机器人ID;
将所述当前流程对应的所述主软件机器人ID修改为所述备用机器人的备用机器人ID;
所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程。
8.一种基于RPA的流程节点故障处理系统,其特征在于,包括:
心跳监测模块,用于持续监测主软件机器人的心跳状态,判断所述主软件机器人的心跳状态是否正常;
流程执行模块,用于在所述主软件机器人的心跳状态正常时,使所述主软件机器人执行当前流程,并持续获取所述当前流程的节点流程信息;所述节点流程信息包括节点ID、前置节点ID、节点状态、节点任务类型、节点执行配置和运行该节点的软件机器人ID;
流程解析模块,用于解析所述节点流程信息,获得所述当前流程的所有节点的所述节点状态和所述节点执行配置;所述节点执行配置包括预设重试次数;
故障处理模块,用于在出现所述节点状态异常的故障节点时,使所述主软件机器人重新执行所述故障节点;
机器人获取模块,用于在重新执行次数达到所述预设重试次数后,获取备用机器人列表;
机器人替换模块,对所述备用机器人列表内的备用机器人进行优先级排序,并选取优先级最高的所述备用机器人;使优先级最高的所述备用机器人代替所述主软件机器人继续执行所述当前流程。
9.一种计算机装置,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储至少一个程序,所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行权利要求1-7任一项所述的基于RPA的流程节点故障处理方法。
10.一种计算机可读存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,其特征在于,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于RPA的流程节点故障处理方法。
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Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102238602A (zh) * | 2011-07-04 | 2011-11-09 | 南京邮电大学 | 一种无线传感器网络故障节点检测方法 |
CN108809676A (zh) * | 2017-05-02 | 2018-11-13 | 北京米文动力科技有限公司 | 一种故障检测方法及机器人 |
CN111427683A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-17 | 达而观信息科技(上海)有限公司 | 一种计算机中流程自动化用机器人的任务分配方法方法及装置 |
CN111427676A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-17 | 达而观信息科技(上海)有限公司 | 一种机器人流程自动化任务处理方法及装置 |
US20200306970A1 (en) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | Bank Of America Corporation | System for continuous management and monitoring of robotic process automation bots |
CN111985845A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-24 | 浙江工业大学 | 一种异构Spark集群的节点优先级调优方法 |
CN113110867A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-13 | 远光软件股份有限公司 | Rpa机器人的管理方法、装置、服务器和存储介质 |
CN113254174A (zh) * | 2021-05-26 | 2021-08-13 | 广州衡昊数据科技有限公司 | 一种rpa机器人流程自动化实现系统和方法 |
CN114116102A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-01 | 敦讯信息咨询(海南)有限公司 | 一种机器人流程自动化管理系统 |
CN114244890A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-03-25 | 珠海金智维信息科技有限公司 | Rpa服务器集群控制方法及系统 |
CN114666686A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-24 | 北京邮电大学 | 基于动态赋值计算的光网络告警处理优先级自动判断方法 |
US20220357733A1 (en) * | 2021-05-07 | 2022-11-10 | Servicenow, Inc. | Detection and Correction of Robotic Process Automation Failures |
CN115774581A (zh) * | 2021-09-09 | 2023-03-10 | 华为技术有限公司 | 执行机器人脚本方法及相关装置 |
JP2023034403A (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-13 | 株式会社オービック | Rpa管理装置、rpa管理方法、および、rpa管理プログラム |
CN115935035A (zh) * | 2023-02-02 | 2023-04-07 | 北京神州光大科技有限公司 | Rpa流程可视化管理方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN116011753A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-25 | 广西电网有限责任公司玉林供电局 | 基于rpa机器人实现故障工单直派监控提醒的方法及装置 |
CN116090808A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-09 | 北京神州光大科技有限公司 | 一种rpa断点重建方法、装置、电子设备和介质 |
-
2023
- 2023-07-26 CN CN202310931207.XA patent/CN117193232A/zh active Pending
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102238602A (zh) * | 2011-07-04 | 2011-11-09 | 南京邮电大学 | 一种无线传感器网络故障节点检测方法 |
CN108809676A (zh) * | 2017-05-02 | 2018-11-13 | 北京米文动力科技有限公司 | 一种故障检测方法及机器人 |
US20200306970A1 (en) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | Bank Of America Corporation | System for continuous management and monitoring of robotic process automation bots |
CN111427683A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-17 | 达而观信息科技(上海)有限公司 | 一种计算机中流程自动化用机器人的任务分配方法方法及装置 |
CN111427676A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-17 | 达而观信息科技(上海)有限公司 | 一种机器人流程自动化任务处理方法及装置 |
CN111985845A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-24 | 浙江工业大学 | 一种异构Spark集群的节点优先级调优方法 |
CN113110867A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-13 | 远光软件股份有限公司 | Rpa机器人的管理方法、装置、服务器和存储介质 |
US20220357733A1 (en) * | 2021-05-07 | 2022-11-10 | Servicenow, Inc. | Detection and Correction of Robotic Process Automation Failures |
CN113254174A (zh) * | 2021-05-26 | 2021-08-13 | 广州衡昊数据科技有限公司 | 一种rpa机器人流程自动化实现系统和方法 |
JP2023034403A (ja) * | 2021-08-31 | 2023-03-13 | 株式会社オービック | Rpa管理装置、rpa管理方法、および、rpa管理プログラム |
CN115774581A (zh) * | 2021-09-09 | 2023-03-10 | 华为技术有限公司 | 执行机器人脚本方法及相关装置 |
CN114116102A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-01 | 敦讯信息咨询(海南)有限公司 | 一种机器人流程自动化管理系统 |
CN114244890A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-03-25 | 珠海金智维信息科技有限公司 | Rpa服务器集群控制方法及系统 |
CN114666686A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-24 | 北京邮电大学 | 基于动态赋值计算的光网络告警处理优先级自动判断方法 |
CN116011753A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-25 | 广西电网有限责任公司玉林供电局 | 基于rpa机器人实现故障工单直派监控提醒的方法及装置 |
CN115935035A (zh) * | 2023-02-02 | 2023-04-07 | 北京神州光大科技有限公司 | Rpa流程可视化管理方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN116090808A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-09 | 北京神州光大科技有限公司 | 一种rpa断点重建方法、装置、电子设备和介质 |
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