[发明专利]故障定位模型的生成方法、故障定位方法和装置

权利要求书

1.一种故障定位模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

确定虚拟化网络中告警信息产生的时间信息；

根据所述时间信息获取所述虚拟化网络中告警信息产生时的日志数据；

对所述日志数据进行数据清洗，去除所述日志数据中与故障定位无关的数据，得到数据清洗后的日志数据；

获取所述数据清洗后的日志数据中的至少一个关键词，所述获取所述数据清洗后的日志数据中的至少一个关键词，包括：判断所述数据清洗后的日志数据中，每次告警信息产生时的日志数据中是否同时包括正常日志数据和故障日志数据，所述故障日志数据为包括告警信息产生时刻的第一预设时间段的日志数据，所述正常日志数据为所述第一预设时间段之前的第二预设时间段的日志数据；在所述数据清洗后的日志数据中，任一告警信息产生时的日志数据中并非同时包括所述正常日志数据和所述故障日志数据时，获取所述任一告警信息产生时的日志数据中的至少一个关键词；在所述数据清洗后的日志数据中，所述任一告警信息产生时的日志数据中同时包括所述正常日志数据和所述故障日志数据时，判断所述正常日志数据和所述故障日志数据的相似度是否小于预设值；在所述相似度小于所述预设值时，获取所述任一告警信息产生时的日志数据的至少一个关键词；在所述相似度不小于所述预设值时，获取所述任一告警信息产生时的日志数据的至少一个关键词，并将所述任一告警信息产生时的日志数据中的数字字符作为关键词；

根据所述数据清洗后的日志数据中的至少一个关键词将所述数据清洗后的日志数据转换为日志特征；

根据所述日志特征获取训练数据；

通过数据挖掘分类算法将所述训练数据训练为所述虚拟化网络的故障定位模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间信息获取所述虚拟化网络中告警信息产生时的日志数据之前，所述方法还包括：

对所述虚拟化网络中产生的告警信息进行压缩处理，以去除重复的告警信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间信息获取所述虚拟化网络中告警信息产生时的日志数据，包括：

根据所述时间信息获取所述虚拟化网络中告警信息产生时各个网元的日志；

将所述各个网元的日志中相关联的日志进行拼接，得到所述虚拟化网络中告警信息产生时的日志数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述日志数据进行数据清洗，包括：

删除所述日志数据中的非字母字符、与故障定位无关的数字字符、空行、重复行和高频词中的至少一种；

和/或，将所述日志数据中的多行日志转换为单行日志。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据清洗后的日志数据中的至少一个关键词将所述数据清洗后的日志数据转换为日志特征，包括：

根据第一关键词将所述数据清洗后的日志数据转换为关于所述第一关键词的日志特征，所述关于所述第一关键词的日志特征用于指示所述数据清洗后的日志数据中的每个日志是否包括所述第一关键词，所述第一关键词为所述至少一个关键词中的任一关键词。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述日志特征获取训练数据，包括：

将所述日志特征作为所述训练数据；

或者，

根据所述虚拟化网络中任一告警信息与所述任一告警信息对应的日志特征生成日志特征序列，所述任一告警信息对应的日志特征为根据所述任一告警信息产生时的日志数据获取的日志特征；

通过序列模式挖掘算法挖掘所述日志特征序列，得到至少一个候选序列特征；

通过序列选择算法从所述至少一个候选序列特征挑选出与故障定位相关的序列特征；

将所述序列特征和所述日志特征作为所述训练数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述日志特征获取训练数据，包括：

根据所述虚拟化网络中的告警信息、性能统计数据、虚拟机信息和主机信息中的至少一种信息得到所述虚拟化网络的专家特征；

将所述专家特征和所述日志特征作为所述训练数据。