告警根因定位方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及金融业务智能决策，尤其涉及一种告警根因定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着人们物质生活水平的不断提高，保险、理财等金融业务需求走入到人们的生活中，为满足人们多样的金融诉求，保险、理财业务急剧膨胀，服务类型复杂多样，业务底层it架构也随之不断扩展，例如，运维系统包含多个层面和维度如应用主机、数据库、集群以及用户端等等。针对日益复杂的保险、理财业务，当产生业务告警时，如何快速准确分析定位告警根因的问题越来越凸显出来。

2、基于脚本规则或静态服务网络分析的自动化运维方式手段渐渐显得力不从心，无法满足快速准确响应的需要。当前告警根因分析的流程需要人为介入，即告警发生后运维人员基于一些分析手段或是过往经验去定位根因，而一些算法技术作为辅助仅提供部分参考，但如今的运维告警往往伴随着大量关联告警，涉及多个层次，以及因为保险、理财业务逻辑的动态性，人工难以在较短时间或是简单根据过往经验来进行根因分析定位，从而会延误修复工作时机。

技术实现思路

1、本发明提供一种告警根因定位方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提升保险、理财等金融业务中告警根因定位的精准度。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种告警根因定位方法，包括：

3、获取预设时间段内的告警信息集，识别所述告警信息集中每条告警信息对应的告警节点，得到告警节点集合；

4、获取所述告警节点集合中每个告警节点之间的调用关系，根据所述调用关系构建所述告警节点之间的调用图谱；

5、根据所述调用图谱对每个所述告警节点之间的调用关系进行聚类，得到聚类簇集合，并提取所述聚类簇集合中每个告警节点的节点自有特征；

6、根据所述节点自有特征利用预训练完成的告警根因定位模型对每个所述聚类簇集合中的每个聚类簇进行告警根因定位分析，得到每个所述聚类簇中每个告警节点作为告警根因的概率值；

7、汇集每个所述聚类簇中概率值最大的告警节点组成候选告警根因节点集合，从所述候选告警根因节点集合中，选择重复率最高的告警节点作为所述告警信息集的告警根因。

8、可选地，所述识别所述告警信息集中每条告警信息对应的告警节点，包括：

9、获取所述告警信息集中每条告警信息的关键字段；

10、将所述关键字段与预设的告警节点字段库匹配，将匹配得到的告警节点字段对应的告警节点作为所述关键字段的告警节点。

11、可选地，所述获取所述告警节点集合中每个告警节点之间的调用关系，包括：

12、获取所述告警节点集合中每个告警节点的执行数据；

13、从所述执行数据中确定关联告警节点，基于所述关联告警节点确定所述告警节点集合中每个告警节点之间的调用关系。

14、可选地，所述根据所述调用关系构建所述告警节点之间的调用图谱，包括：

15、根据所述调用关系确定告警根节点及子节点；

16、基于所述告警根节点及子节点，利用最大连通算法将所述告警节点之间相连接，得到所述告警节点之间的调用图谱。

17、可选地，所述根据所述调用图谱对每个所述告警节点之间的调用关系进行聚类，得到聚类簇集合，包括：

18、识别所述调用图谱中作为调用根节点的告警节点，得到告警根节点；

19、将所述调用图谱中告警根节点一致的调用关系进行聚类，得到聚类簇集合。

20、可选地，所述提取所述聚类簇集合中每个告警节点的节点自有特征，包括：

21、提取所述聚类簇集合中每个聚类簇中的每个告警节点的预设维度的属性信息；

22、对所述预设维度的属性信息进行统一编码得到预设维度的属性向量；

23、对所述预设维度的属性向量进行向量拼接，得到对应聚类簇集合中每个告警节点的节点自有特征。

24、可选地，所述根据所述节点自有特征利用预训练完成的告警根因定位模型对每个所述聚类簇集合中的每个聚类簇进行告警根因定位分析，得到每个所述聚类簇中每个告警节点作为告警根因的概率值，包括：

25、根据所述节点自有特征生成每个所述聚类簇中每个告警节点的目标矩阵；

26、利用所述预训练完成的告警根因模型中的全连接层对所述目标矩阵进行全连接，得到全连接矩阵；

27、对所述全连接矩阵进行激活运算，得到每个所述聚类簇中每个告警节点作为告警根因的概率值。

28、为了解决上述问题，本发明还提供一种告警根因定位装置，所述装置包括：

29、告警节点识别模块，用于获取预设时间段内的告警信息集，识别所述告警信息集中每条告警信息对应的告警节点，得到告警节点集合；

30、调用图谱构建模块，用于获取所述告警节点集合中每个告警节点之间的调用关系，根据所述调用关系构建所述告警节点之间的调用图谱；

31、特征提取模块，用于根据所述调用图谱对每个所述告警节点之间的调用关系进行聚类，得到聚类簇集合，并提取所述聚类簇集合中每个告警节点的节点自有特征；

32、概率值计算模块，用于根据所述节点自有特征利用预训练完成的告警根因定位模型对每个所述聚类簇集合中的每个聚类簇进行告警根因定位分析，得到每个所述聚类簇中每个告警节点作为告警根因的概率值；

33、告警根因确定模块，用于汇集每个所述聚类簇中概率值最大的告警节点组成候选告警根因节点集合，从所述候选告警根因节点集合中，选择重复率最高的告警节点作为所述告警信息集的告警根因。

34、为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

35、至少一个处理器；以及，

36、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

37、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上述所述的告警根因定位方法。

38、为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的告警根因定位方法。

39、本发明实施例通过获取告警节点之间的调用关系，根据调用关系构建调用图谱，能够动态获取告警节点之间的关联关系，缩小了链路图范围提高了效率；再对调用图谱对调用关系进行聚类，得到多个聚类簇，将多个告警节点之间的调用关系进行聚类，能够缩小告警定位的范围，提高告警根因分析的准确度；利用预训练完成的告警根因定位模型对每个聚类簇进行告警根因定位，得到每个告警节点的调用关系的告警根因，通过机器学习的方法使得告警根因分析具有更高的灵活性与准确性，从而能够快速准确地定位告警根因，保证相关服务工作的稳定性。因此本发明提出的告警根因定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以提升保险、理财等金融业务中告警根因定位的精准度。

技术特征：

1.一种告警根因定位方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的告警根因定位方法，其特征在于，所述识别所述告警信息集中每条告警信息对应的告警节点，包括：

3.如权利要求1所述的告警根因定位方法，其特征在于，所述获取所述告警节点集合中每个告警节点之间的调用关系，包括：

4.如权利要求1所述的告警根因定位方法，其特征在于，所述根据所述调用关系构建所述告警节点之间的调用图谱，包括：

5.如权利要求1所述的告警根因定位方法，其特征在于，所述根据所述调用图谱对每个所述告警节点之间的调用关系进行聚类，得到聚类簇集合，包括：

6.如权利要求1所述的告警根因定位方法，其特征在于，所述提取所述聚类簇集合中每个告警节点的节点自有特征，包括：

7.如权利要求1所述的告警根因定位方法，其特征在于，所述根据所述节点自有特征利用预训练完成的告警根因定位模型对所述聚类簇集合中的每个聚类簇进行告警根因定位分析，得到每个所述聚类簇中每个告警节点作为告警根因的概率值，包括：

8.一种告警根因定位装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的告警根因定位方法。

技术总结
本发明涉及金融业务智能决策技术，揭露了一种告警根因定位方法，包括：识别告警信息集中的告警节点，构建告警节点之间的调用图谱，根据调用图谱对告警节点进行聚类得到聚类簇集合，提取每个告警节点的节点自有特征，根据节点自有特征利用预训练完成的告警根因定位模型对聚类簇进行告警根因定位分析，得到每个聚类簇中告警节点作为告警根因的概率值，汇集每个所述聚类簇中概率值最大的告警节点组成候选告警根因节点集合，从所述候选告警根因节点集合中，选择重复率最高的告警节点作为所述告警信息集的告警根因。本发明还提出一种告警根因定位装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提升保险、理财等金融业务中告警根因定位的准确度。

技术研发人员：余淙伟
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15