根因确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本公开涉及智能运维技术领域，尤其涉及一种根因确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在智能运维技术领域中，由于被运维系统越发复杂，异常指标(质差)的根因确定也越发困难。
3.相关技术中，依靠人工排查来确定异常指标的根因。运维人员确定异常指标后，再根据相关的专业知识及系统的运行数据来分析该异常指标的根因。
4.然而，依靠人工排查来确定异常指标的根因的准确率低。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开提供一种根因确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，至少在一定程度上克服了相关技术中确定出的根因的准确率低的问题。
7.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
8.根据本公开的一个方面，提供一种根因确定方法，包括：获取待处理异常指标；获取异常指标与根因的对应关系，所述对应关系基于根因传播图及对应的状态转移概率矩阵得到，所述根因传播图中每一节点对应一个指标；根据所述对应关系确定所述待处理异常指标的至少一个根因。
9.在本公开的一个实施例中，所述获取异常指标与根因的对应关系，包括：获取根因传播图，所述根因传播图包括多个有向边；确定每一有向边两端的节点之间的相关度；根据所述相关度，确定所述根因传播图对应的状态转移概率矩阵；根据所述状态转移概率矩阵，确定所述根因传播图中每一节点对应的一个或多个根因；根据每一节点及对应的一个或多个根因，确定所述对应关系。
10.在本公开的一个实施例中，所述确定每一有向边两端的节点之间的相关度，包括：获取所述根因传播图中每一节点的多个数据；将每一节点的多个数据进行归一化，得到每一节点的多个归一化数据；根据每一节点的多个归一化数据，确定每一有向边两端的节点对应的协方差与标准差乘积的商，得到所述相关度。
11.在本公开的一个实施例中，所述根据所述相关度，确定所述根因传播图对应的状态转移概率矩阵，包括：根据所述相关度及随机游走，确定游走者从所述根因传播图中的一个节点向其他节点游走的可能性，得到每一节点的多个游走值；根据所述相关度及随机游走，确定游走者在每一节点停留的可能性，得到每一节点的停留值；根据每一节点的多个游走值及停留值，构建状态转移概率矩阵。
12.在本公开的一个实施例中，所述其他节点包括与所述一个节点之间存在有向边的第一节点和/或第二节点，以及不存在有向边的第三节点；所述第一节点与所述一个节点之间的有向边具有指向所述第一节点的方向；所述第二节点与所述一个节点之间的有向边不具有指向所述第二节点的方向；所述根据所述相关度及随机游走，确定游走者从所述根因传播图中的一个节点向其他节点游走的可能性，得到每一节点的多个游走值，包括：确定游走者从所述一个节点向所述第一节点游走的可能性是所述一个节点与所述第一节点之间的相关度；确定游走者从所述一个节点向所述第二节点游走的可能性是所述一个节点与所述第二节点之间的相关度与预定值的乘积；确定游走者从所述一个节点向所述第三节点游走的可能性是0。
13.在本公开的一个实施例中，所述其他节点包括至少一个第四节点和/或至少一个第五节点，所述第四节点与所述一个节点之间存在指向所述一个节点方向的有向边，所述第五节点与所述一个节点之间存在指向所述第五节点方向的有向边；所述根据所述相关度及随机游走，确定游走者在每一节点停留的可能性，得到每一节点的停留值，包括：在所述其他节点包括至少一个第四节点和至少一个第五节点的情况下，确定所述一个节点的停留值是第一值与0中的最大值，所述第一值由第二值减第三值得到，所述第二值是所述一个节点与所述至少一个第四节点的相关度中的最大值，所述第三值是所述一个节点与所述至少一个第五节点的相关度中的最大值；在所述其他节点包括至少一个第四节点且不包括第五节点的情况下，确定所述一个节点的停留值是所述第二值；在所述其他节点包括至少一个第五节点且不包括第四节点的情况下，确定所述一个节点的停留值是0。
14.在本公开的一个实施例中，所述根据所述状态转移概率矩阵，确定所述根因传播图中每一节点对应的一个或多个根因，包括：根据随机游走，确定每一节点对应的多个游走者；确定每一节点对应的多个游走者根据所述状态转移概率矩阵游走的停留节点；确定每一节点对应的一个或多个根因是一个或多个停留节点对应的指标。
15.根据本公开的另一个方面，提供一种根因确定装置，包括：获取模块，用于获取待处理异常指标；所述获取模块，还用于获取异常指标与根因的对应关系，所述对应关系基于根因传播图及对应的状态转移概率矩阵得到，所述根因传播图中每一节点对应一个指标；确定模块，用于根据所述对应关系确定所述待处理异常指标的至少一个根因。
16.在本公开的一个实施例中，所述获取模块，用于获取根因传播图，所述根因传播图包括多个有向边；确定每一有向边两端的节点之间的相关度；根据所述相关度，确定所述根因传播图对应的状态转移概率矩阵；根据所述状态转移概率矩阵，确定所述根因传播图中每一节点对应的一个或多个根因；根据每一节点及对应的一个或多个根因，确定所述对应关系。
17.在本公开的一个实施例中，所述获取模块，用于获取所述根因传播图中每一节点的多个数据；将每一节点的多个数据进行归一化，得到每一节点的多个归一化数据；根据每一节点的多个归一化数据，确定每一有向边两端的节点对应的协方差与标准差乘积的商，得到所述相关度。
18.在本公开的一个实施例中，所述获取模块，用于根据所述相关度及随机游走，确定游走者从所述根因传播图中的一个节点向其他节点游走的可能性，得到每一节点的多个游走值；根据所述相关度及随机游走，确定游走者在每一节点停留的可能性，得到每一节点的
停留值；根据每一节点的多个游走值及停留值，构建状态转移概率矩阵。
19.在本公开的一个实施例中，其他节点包括与所述一个节点之间存在有向边的第一节点和/或第二节点，以及不存在有向边的第三节点；所述第一节点与所述一个节点之间的有向边具有指向所述第一节点的方向；所述第二节点与所述一个节点之间的有向边不具有指向所述第二节点的方向；所述获取模块，用于确定游走者从所述一个节点向所述第一节点游走的可能性是所述一个节点与所述第一节点之间的相关度；确定游走者从所述一个节点向所述第二节点游走的可能性是所述一个节点与所述第二节点之间的相关度与预定值的乘积；确定游走者从所述一个节点向所述第三节点游走的可能性是0。
20.在本公开的一个实施例中，所述其他节点包括至少一个第四节点和/或至少一个第五节点，所述第四节点与所述一个节点之间存在指向所述一个节点方向的有向边，所述第五节点与所述一个节点之间存在指向所述第五节点方向的有向边；所述获取模块，用于在所述其他节点包括至少一个第四节点和至少一个第五节点的情况下，确定所述一个节点的停留值是第一值与0中的最大值，所述第一值由第二值减第三值得到，所述第二值是所述一个节点与所述至少一个第四节点的相关度中的最大值，所述第三值是所述一个节点与所述至少一个第五节点的相关度中的最大值；在所述其他节点包括至少一个第四节点且不包括第五节点的情况下，确定所述一个节点的停留值是所述第二值；在所述其他节点包括至少一个第五节点且不包括第四节点的情况下，确定所述一个节点的停留值是0。
21.在本公开的一个实施例中，所述获取模块，用于根据随机游走，确定每一节点对应的多个游走者；确定每一节点对应的多个游走者根据所述状态转移概率矩阵游走的停留节点；确定每一节点对应的一个或多个根因是一个或多个停留节点对应的指标。
22.根据本公开的再一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任一所述的根因确定方法。
23.根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一所述的根因确定方法。
24.根据本公开的又一个方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序或计算机指令，所述计算机程序或所述计算机指令由处理器加载并执行，以使计算机实现上述任一所述的根因确定方法。
25.本公开的实施例所提供的技术方案至少包括以下有益效果：
26.本公开的实施例所提供的技术方案，获取待处理异常指标及异常指标与根因的对应关系，之后根据该对应关系确定该待处理异常指标的至少一个根因。其中，异常指标与根因的对应关系基于根因传播图及对应的状态转移概率矩阵得到。通过根因传播图和状态转移概率矩阵得到异常指标与根因的对应关系的方式，考虑了造成异常指标的多个维度间的耦合关联关系及上游指标异常势必导致下游指标异常，使得到的异常指标与根因的对应关系更加准确，进而使根据该对应关系确定出的根因的准确率高。
27.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
28.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。
29.图1示出本公开一个实施例中根因确定系统的示意图；
30.图2示出本公开一个实施例中构建根因传播图的流程示意图；
31.图3示出本公开一个实施例中根因确定方法流程图；
32.图4示出本公开一个实施例中通过表格形式表示异常指标与根因的对应关系的示意图；
33.图5示出本公开一个实施例中连接两个节点的单向边和双向边的示意图；
34.图6示出本公开一个实施例中根因传播图的示意图；
35.图7示出本公开一个实施例中一个节点具有第四节点和/或第五节点的示意图；
36.图8示出本公开一个实施例中的根因确定装置示意图；
37.图9示出本公开一个实施例中的电子设备的结构框图。
具体实施方式
38.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
39.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
40.应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
41.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
42.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
43.随着技术的发展与进步，各类系统的功能也随之增加，相应地系统的复杂度也越来越高，高复杂度的系统给运维增加了难度。通过人工确定系统中异常指标(质差)的根因需要运维人员具有丰富的运维经验及相关的专业知识，确定异常指标的根因涉及的环节较多，需要层层排查，费时费力，且难以准确定位异常指标的根因，容易误判根因。
44.对此，本公开实施例提供了一种根因确定方法，该方法通过获取系统中各个指标间的根因传播图后，根据该根因传播图计算出各个存在根因传播关系的指标之间的相关
度，进而根据该相关度确定出状态转移概率矩阵，再根据该状态转移概率矩阵确定出系统中每一个指标的至少一个根因。利用每一指标及对应的至少一个根因确定出异常指标与根因的对应关系，待再次出现异常指标后，即可自动或人工根据该对应关系快速、准确地确定出该异常指标的根因。
45.图1示出本公开实施例中一种根因确定系统的示意图，该系统可以应用本公开各种实施例中的根因确定方法或根因确定装置。
46.如图1所示，该根因确定系统可以包括：存储设备101和执行设备102。
47.其中，存储设备101可以存储有功能系统(根因传播图对应的系统)的运维数据，运维人员根据该运维数据及相应的专业知识，可以建立该功能系统的根因传播图。如图2中的(1)所示，运维人员可以将功能系统中的各个指标作为根因传播图中的各个节点，并将该各个节点进行相互连接得到如图2中(2)所示的结构图，之后，运维人员根据运维数据和专业知识将无关的连接进行删除，得到如图2中的(3)所示的结构图，之后，运维人员确定相互连接的两个节点之间的根因传播方向，得到如图2中的(4)所示的根因传播图。
48.需要说明的是，图2中展示的节点及根因传播图仅仅是实例性的，仅用于帮助理解本公开实施例中的根因传播图。
49.运维人员构建出根因传播图后，可以将该根因传播图存储在存储设备101。执行设备102可以从存储设备101中获取该根因传播图，以及可以从存储设备101中获取该根因传播图中每一节点对应的多个数据，执行设备102或存储设备101均可以对每一节点对应的多个数据进行归一化处理，得到每一节点对应的多个归一化数据，之后执行设备102可以根据每一节点的归一化数据，计算出根因传播图中具有有向边的两个节点之间的相关度。执行设备102可以将该相关度存储在存储设备101中。执行设备102或存储设备101均可以根据该相关度确定出相应的状态转移概率矩阵，并根据该矩阵及随机游走，确定出每一节点对应的根因。执行设备102或存储设备101均可以根据每一节点的根因确定出异常指标与根因之间的对应关系，该对应关系可以通过表格来体现，也可以是其他体现该对应关系的形式，本公开实施例对此不做限制。
50.执行设备102可以将异常指标与根因之间的对应关系存储在存储设备101中，在确定待处理异常指标的根因时，可以从存储设备102中获取该对应关系，根据该对应关系确定待处理异常指标的至少一个根因。
51.存储设备101和执行设备102之间通过网络实现通信连接，该网络可以是有线网络，也可以是无线网络。
52.可选地，上述的无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(local area network，lan)、城域网(metropolitan area network，man)、广域网(wide area network，wan)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合)。在一些实施例中，使用包括超文本标记语言(hyper text mark-up language，html)、可扩展标记语言(extensible markuplanguage，xml)等的技术和/或格式来代表通过网络交换的数据。此外还可以使用诸如安全套接字层(secure socket layer，ssl)、传输层安全(transport layer security，tls)、虚拟专用网络(virtual private network，vpn)、网际协议安全(internet protocolsecurity，ipsec)等常规加密技术来加密所有或者一些链路。在另一些实施例中，
还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。
53.存储设备101和执行设备102可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机、可穿戴设备等。
54.存储设备101和执行设备102还可以是提供各种服务的服务器，可选地，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn(content delivery network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
55.在一个实施例中，存储设备101和执行设备102可以是同一个电子设备的不同模块或存储/处理单元。
56.本领域技术人员可以知晓，图1中的执行设备102的数量仅仅是示意性的，根据实际需要，可以具有任意数目的执行设备。本公开实施例对此不作限定。
57.下面结合附图及实施例对本示例实施方式进行详细说明。
58.本公开实施例中提供了一种根因确定方法，该方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行。
59.图3示出本公开一个实施例中的根因确定方法流程图，如图3所示，本公开实施例中提供的根因确定方法包括如下s301至s303。
60.s301，获取待处理异常指标。
61.其中，待处理异常指标是功能系统中出现异常的、待确定根因的指标。关于该功能系统具体为何种具体的系统，本公开实施例不做限制。例如，功能系统的物联网系统，则待处理异常指标可以是终端业务上报成功率、平台下控成功率、终端失活率、网络传输时延等。
62.s302，获取异常指标与根因的对应关系，该对应关系基于根因传播图及对应的状态转移概率矩阵得到，根因传播图中每一节点对应一个指标。
63.其中，异常指标与根因的对应关系是s301中待处理异常指标对应的功能系统中的异常指标与根因的对应关系。
64.在一个实施例中，获取异常指标与根因的对应关系存储在存储设备中，获取异常指标与根因的对应关系，可以包括：直接从存储设备中获取异常指标与根因的对应关系。关于该对应关系通过何种形式表示，本公开实施例不做限制。例如，可以通过表格的形式表示该对应关系。再例如，通过表格形式表示的异常指标与根因的对应关系可以如图4所示。图4中，401指示的为异常指标1，该异常指标1对应的根因是402指示的指标a、指标b、指标c。
65.在另一个实施例中，获取异常指标与根因的对应关系，可以包括：获取根因传播图，根因传播图包括多个有向边；确定每一有向边两端的节点之间的相关度；根据相关度，确定根因传播图对应的状态转移概率矩阵；根据状态转移概率矩阵，确定根因传播图中每一节点对应的一个或多个根因；根据每一节点及对应的一个或多个根因，确定对应关系。
66.其中，根因传播图由人工构建并存储在存储设备中，执行设备可以直接从存储设备中获取该根因传播图，根因传播图可以表示为g(v，e)，其中，v表示根因传播图中各个节点的集合，e表示根因传播图中各个有向边的集合。关于有向边具体如何表示，本公开实施例不做限制。需要说明的是，根因传播图中的边均为有向边，带有一个指向的边为单向边，
不带有指向的边为双向边。如图5中的(1)所示，节点501与节点502之间具有从节点501指向节点502的单向边，该单向边表示节点501对应的指标，受到节点502对应的指标的影响，进而节点501对应的指标出现异常后，寻找根因的方向是从节点501指向节点502。如图5中的(2)所示，节点503和节点504之间具有没有指向的双向边，该双向边表示节点503对应的指标与节点504对应的指标会相互影响。当节点503对应的指标出现异常后，寻找根因的方向是从节点503指向节点504；当节点504对应的指标出现异常后，寻找根因的方向是从节点504指向节点503。
67.每一有向边两端的节点之间的相关度，用于表示该两个节点中一个节点对应的指标对有向边指向的另一个节点对应的指标的影响的大小。在一个实施例中，确定每一有向边两端的节点之间的相关度，包括：获取根因传播图中每一节点的多个数据；将每一节点的多个数据进行归一化，得到每一节点的多个归一化数据；根据每一节点的多个归一化数据，确定每一有向边两端的节点对应的协方差与标准差乘积的商，得到相关度。
68.其中，每一节点的多个数据存储在存储设备中，获取根因传播图中每一节点的多个数据的方式，可以是直接从存储设备中获取每一节点的多个数据。每一节点的多个数据是表示该节点对应的指标的数据，例如，某一节点对应的指标为终端时延，则该指标对应数据为终端的多个时延数据。
69.可以按照如下公式1对每一节点的多个数据进行归一化。
[0070][0071]
其中，a是归一化处理前的数据，a
max
是一个节点对应的多个数据中的最大值，a
min
是该一个节点对应的多个数据中的最小值，a是a归一化处理后得到的归一化数据。
[0072]
将每一节点对应的多个数据归一化处理后，得到每一节点对应的多个归一化数据。之后，再根据每一节点的多个归一化数据，确定每一有向边两端的节点对应的协方差与标准差乘积的商，得到相关度。
[0073]
其中，确定每一有向边两端的节点对应的协方差与标准差乘积的商，可如下公式2所示。
[0074][0075]
其中，ai是第i个节点的多个归一化数据，aj是第j个节点的多个归一化数据，cov(ai,aj)是第i个节点与第j和节点对应的协方差，σ
ai
是第i个节点对应的标准差，σ
aj
是第j个节点对应的标准差，s
i,j
表示第i个节点和第j和节点之间的相关度，s
i,j
还表示第i个节点对应的指标对有向边指向的第j个节点对应的指标的影响大小。s
i,j
的取值范围为[0，1]。
[0076]
在一个实施例中，根据相关度，确定根因传播图对应的状态转移概率矩阵，可以包括：根据相关度及随机游走，确定游走者从根因传播图中的一个节点向其他节点游走的可能性，得到每一节点的多个游走值；根据相关度及随机游走，确定游走者在每一节点停留的可能性，得到每一节点的停留值；根据每一节点的多个游走值及停留值，构建状态转移概率矩阵。
[0077]
在一个实施例中，根因传播图中的节点可以分为一个节点及除该一个节点外的其他节点，该其他节点包括与该一个节点之间存在有向边的第一节点和/或第二节点，以及不
存在有向边的第三节点；第一节点与该一个节点之间的有向边具有指向第一节点的方向；第二节点与该一个节点之间的有向边不具有指向第二节点的方向，根据相关度及随机游走，确定游走者从根因传播图中的一个节点向其他节点游走的可能性，得到每一节点的多个游走值，可以包括：确定游走者从该一个节点向第一节点游走的可能性是该一个节点与第一节点之间的相关度；确定游走者从该一个节点向第二节点游走的可能性是该一个节点与第二节点之间的相关度与预定值的乘积；确定游走者从该一个节点向第三节点游走的可能性是0。
[0078]
其中，预定值是取值范围在[0，1)的值。
[0079]
如图6所示的根因传播图，与节点601之间存在有向边的节点包括节点602、节点603和节点604，其中，节点601与节点602之间的有向边是从节点601指向节点602的单向边，节点601与节点603之间的有向边是从节点603指向节点601的单向边，节点601与节点604之间的边是双向边。与节点601之间不存在有向边的节点包括节点605和节点606。对于节点601，节点602和节点604均是节点601的第一节点，节点603是节点601的第二节点，节点605和节点606均是节点601的第三节点。根据随机游走，游走者从节点601向节点602和节点604游走的可能性是分别节点601与节点602、节点604之间的相关度。游走者从节点601向节点603游走的可能性是节点601与节点603之间的相关度与预定值的乘积。游走者从节点601向节点605、节点606游走的可能性是0。
[0080]
在一个实施例中，根因传播图中的节点可以分为一个节点及除该一个节点外的其他节点，该其他节点包括至少一个第四节点和/或至少一个第五节点，第四节点与该一个节点之间存在指向该一个节点方向的有向边，第五节点与该一个节点之间存在指向第五节点方向的有向边，根据相关度及随机游走，确定游走者在每一节点停留的可能性，得到每一节点的停留值，可以包括：在其他节点包括至少一个第四节点和至少一个第五节点的情况下，确定该一个节点的停留值是第一值与0中的最大值，第一值由第二值减第三值得到，第二值是该一个节点与至少一个第四节点的相关度中的最大值，第三值是该一个节点与至少一个第五节点的相关度中的最大值；在其他节点包括至少一个第四节点且不包括第五节点的情况下，确定该一个节点的停留值是第二值；在其他节点包括至少一个第五节点且不包括第四节点的情况下，确定该一个节点的停留值是0。
[0081]
如图7中的(1)所示，节点711对应的第四节点包括节点712、节点713和节点714，节点711对应的第五节点有节点712、节点715。节点711与节点712-715之间的相关度分别为a2-a5，且a5》a2》a3》a4，则对于节点711，a2为第二值，a5为第三值。由于a5》a2，则第二值减第三值为负数，相应地，第一值为负数，则节点711的停留值是第一值与0中的最大值，即0。
[0082]
如图7中的(2)所示，节点721对应的第四节点包括节点722、节点723和节点724，且节点721不具有第五节点，节点721与节点722-724之间的相关度分别为b2-b4，且b2》b3》b4，则对于节点721，b2为第二值，即节点721的停留值是b2。
[0083]
如图7中的(3)所示，节点731对应的第五节点有节点732、节点733，且节点731不具有第四节点，则节点731的停留值为0。
[0084]
确定出根因传播图中每一节点的多个游走值及停留值后，可以根据每一节点的多个游走值及停留值，构建状态转移概率矩阵。在一个实施例中，根据每一节点的多个游走值及停留值，构建状态转移概率矩阵，可以包括：对每一节点的多个游走值及停留值进行预处
理，得到每一节点对应的多个游走概率及停留概率，每一节点的多个游走概率与停留概率之和为1；根据每一节点的多个游走概率与停留概率，构建状态转移概率矩阵。其中，每一节点的多个游走概率与停留概率对应状态转移概率矩阵中的一行内容。
[0085]
完成状态转移概率矩阵的构建后，即可根据该状态转移概率矩阵，确定根因传播图中每一节点对应的一个或多个根因。在一个实施例中，根据该状态转移概率矩阵，确定根因传播图中每一节点对应的一个或多个根因，可以包括：根据随机游走，确定每一节点对应的多个游走者；确定每一节点对应的多个游走者根据状态转移概率矩阵游走的停留节点；确定每一节点对应的一个或多个根因是一个或多个停留节点对应的指标。
[0086]
每一节点对应的多个游走者从本节点出发后，将会根据状态转移概率矩阵游走或停留，统计该多个游走者停留的节点，得到每一节点对应的一个或多个停留节点。当一个节点存在多个停留节点的情况下，该多个停留节点对应的游走者的数量可以存在不同。例如，游走者的数量为10，一个节点对应的停留节点的数量是3，即停留节点1-3，其中，停留节点1对应7个游走者，停留节点2对应2个游走者，停留节点3对应1个游走者。则该节点对应的指标发生异常的情况下，停留节点1-3对应的指标是该异常指标的根因，若只存在一个根因的情况下，则停留节点1对应的指标更大可能是该异常指标的根因。
[0087]
s303，根据该对应关系确定待处理异常指标的至少一个根因。
[0088]
获取到异常指标与根因的对应关系后，即可从该对应关系中查询出该待处理异常指标对应的至少一个根因。
[0089]
本公开的实施例所提供的技术方案，获取待处理异常指标及异常指标与根因的对应关系，之后根据该对应关系确定该待处理异常指标的至少一个根因。其中，异常指标与根因的对应关系基于根因传播图及对应的状态转移概率矩阵得到。通过根因传播图和状态转移概率矩阵得到异常指标与根因的对应关系的方式，考虑了造成异常指标的多个维度间的耦合关联关系及上游指标异常势必导致下游指标异常，使得到的异常指标与根因的对应关系更加准确，进而使根据该对应关系确定出的根因的准确率高。
[0090]
基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种根因确定装置，如下面的实施例所述。由于该装置实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该装置实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。
[0091]
图8示出本公开一个实施例中的根因确定装置示意图，如图8所示，该装置包括：获取模块801，用于获取待处理异常指标；获取模块801，还用于获取异常指标与根因的对应关系，对应关系基于根因传播图及对应的状态转移概率矩阵得到，根因传播图中每一节点对应一个指标；确定模块802，用于根据对应关系确定待处理异常指标的至少一个根因。
[0092]
在本公开的一个实施例中，获取模块801，用于获取根因传播图，根因传播图包括多个有向边；确定每一有向边两端的节点之间的相关度；根据相关度，确定根因传播图对应的状态转移概率矩阵；根据状态转移概率矩阵，确定根因传播图中每一节点对应的一个或多个根因；根据每一节点及对应的一个或多个根因，确定对应关系。
[0093]
在本公开的一个实施例中，获取模块801，用于获取根因传播图中每一节点的多个数据；将每一节点的多个数据进行归一化，得到每一节点的多个归一化数据；根据每一节点的多个归一化数据，确定每一有向边两端的节点对应的协方差与标准差乘积的商，得到相关度。
[0094]
在本公开的一个实施例中，获取模块801，用于根据相关度及随机游走，确定游走者从根因传播图中的一个节点向其他节点游走的可能性，得到每一节点的多个游走值；根据相关度及随机游走，确定游走者在每一节点停留的可能性，得到每一节点的停留值；根据每一节点的多个游走值及停留值，构建状态转移概率矩阵。
[0095]
在本公开的一个实施例中，其他节点包括与一个节点之间存在有向边的第一节点和/或第二节点，以及不存在有向边的第三节点；第一节点与一个节点之间的有向边具有指向第一节点的方向；第二节点与一个节点之间的有向边不具有指向第二节点的方向；获取模块801，用于确定游走者从一个节点向第一节点游走的可能性是一个节点与第一节点之间的相关度；确定游走者从一个节点向第二节点游走的可能性是一个节点与第二节点之间的相关度与预定值的乘积；确定游走者从一个节点向第三节点游走的可能性是0。
[0096]
在本公开的一个实施例中，其他节点包括至少一个第四节点和/或至少一个第五节点，第四节点与一个节点之间存在指向一个节点方向的有向边，第五节点与一个节点之间存在指向第五节点方向的有向边；获取模块801，用于在其他节点包括至少一个第四节点和至少一个第五节点的情况下，确定一个节点的停留值是第一值与0中的最大值，第一值由第二值减第三值得到，第二值是一个节点与至少一个第四节点的相关度中的最大值，第三值是一个节点与至少一个第五节点的相关度中的最大值；在其他节点包括至少一个第四节点且不包括第五节点的情况下，确定一个节点的停留值是第二值；在其他节点包括至少一个第五节点且不包括第四节点的情况下，确定一个节点的停留值是0。
[0097]
在本公开的一个实施例中，获取模块801，用于根据随机游走，确定每一节点对应的多个游走者；确定每一节点对应的多个游走者根据状态转移概率矩阵游走的停留节点；确定每一节点对应的一个或多个根因是一个或多个停留节点对应的指标。
[0098]
本公开的实施例所提供的技术方案，获取待处理异常指标及异常指标与根因的对应关系，之后根据该对应关系确定该待处理异常指标的至少一个根因。其中，异常指标与根因的对应关系基于根因传播图及对应的状态转移概率矩阵得到。通过根因传播图和状态转移概率矩阵得到异常指标与根因的对应关系的方式，考虑了造成异常指标的多个维度间的耦合关联关系及上游指标异常势必导致下游指标异常，使得到的异常指标与根因的对应关系更加准确，进而使根据该对应关系确定出的根因的准确率高。
[0099]
所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0100]
下面参照图9来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备900。图9显示的电子设备900仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0101]
如图9所示，电子设备900以通用计算设备的形式表现。电子设备900的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元910、上述至少一个存储单元920、连接不同系统组件(包括存储单元920和处理单元910)的总线930。
[0102]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元910执行，使得所述处理单元910执行本说明书上述“具体实施方式”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
[0103]
存储单元920可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)9201和/或高速缓存存储单元9202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)9203。
[0104]
存储单元920还可以包括具有一组(至少一个)程序模块9205的程序/实用工具9204，这样的程序模块9205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0105]
总线930可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0106]
电子设备900也可以与一个或多个外部设备940(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备900交互的设备通信，和/或与使得该电子设备900能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口950进行。并且，电子设备900还可以通过网络适配器960与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图9所示，网络适配器960通过总线930与电子设备900的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备900使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0107]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
[0108]
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。其上存储有能够实现本公开上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“具体实施方式”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
[0109]
本公开中的计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0110]
在本公开中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0111]
可选地，计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包
括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0112]
在具体实施时，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0113]
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序或计算机指令，计算机程序或计算机指令由处理器加载并执行，以使计算机实现本说明书上述“具体实施方式”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
[0114]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0115]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
[0116]
通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
[0117]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围由所附的权利要求指出。