[发明专利]故障识别方法、装置及BMC

权利要求书

1.一种故障识别方法，其特征在于，应用于服务器中的基板管理控制器BMC，所述BMC预存有不同的故障事件日志与所述服务器的各个硬件的关联关系，所述关联关系包括每个所述硬件与关联的每个故障事件日志的第一关联权重；所述方法包括：

获取所述服务器的每项监控数据，判断该项监控数据是否超过对应的预设门限值，若是，则基于该项监控数据触发故障事件日志；若触发的故障事件日志是预设日志，则对所述服务器触发的该故障事件日志的数量进行统计，在该故障事件日志的统计数量达到第一预设值时，将该故障事件日志确定为目标故障事件日志，其中，所述对所述服务器触发的该故障事件日志的数量进行统计的步骤，包括：

对每个时间段内触发的该故障事件日志进行统计，并将每个时间段内触发的该故障事件日志的数量累加到该故障事件日志当前的统计数量上；其中，所述统计数量具有一初始值；在当前时间段内触发的该故障事件日志的数量为0的情况下，将该故障事件日志当前的统计数量减去第二预设值；其中，所述第二预设值小于所述第一预设值；在当前时间段内触发的该故障事件日志的数量不为0的情况下，在该故障事件日志当前的统计数量上累加之前的时间段内减去的所述第二预设值；在该故障事件日志的统计数量达到所述第一预设值时，将该故障事件日志的统计数量重置为所述初始值；

若触发的故障事件日志不是预设日志，则将该故障事件日志确定为所述目标故障事件日志；

当所述服务器触发目标故障事件日志时，根据预存的关联关系确定与所述目标故障事件日志关联的目标硬件，以及每个目标硬件与所述目标故障事件日志关联的第一关联权重；

根据每个目标硬件的第一关联权重得到该目标硬件与所述目标故障事件日志对应的硬件故障权重；

根据所述服务器的硬件在预设时长内的硬件故障权重之和判断该硬件是否出现故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述服务器的硬件在预设时长内的硬件故障权重之和判断该硬件是否出现故障的步骤，包括：

针对所述服务器中的待识别硬件，查找所述待识别硬件在所述预设时长内的硬件故障权重，并计算查找到的硬件故障权重之和，若所述硬件故障权重之和达到阈值，则确定所述待识别硬件出现故障；和/或，

分别计算每个目标硬件在所述预设时长内的硬件故障权重之和，确定该预设时长内硬件故障权重之和最大的目标硬件出现故障。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述BMC还预存有所述服务器的多项监控数据各自与服务器故障的第二关联权重；所述方法还包括：

将触发所述目标故障事件日志的目标监控数据与所述服务器故障的第二关联权重确定为所述目标故障事件日志关联的目标硬件的初始故障权重；

其中，每个目标硬件与所述目标故障事件日志对应的硬件故障权重根据该目标硬件的初始故障权重及该目标硬件与所述目标故障事件日志的第一关联权重计算得到。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述服务器的每项监控数据的步骤，包括：

在获取的一项监控数据是第一预设类型数据的情况下，执行所述判断该项监控数据是否超过对应的预设门限值的步骤；

在获取的一项监控数据是第二预设类型数据的情况下，通过预设分类模型对该项监控数据进行处理，确定所述服务器的故障硬件。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集所述服务器在预设时间段内的所述第二预设类型数据作为样本数据；

采用随机森林方式对所述样本数据进行训练，得到所述预设分类模型；其中，所述预设分类模型的分类特征包括表征所述第二预设类型数据在所述预设时间段内的变化情况的数据。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过一测试数据集对所述预设分类模型进行测试；

当测试准确度达到预设比例时，确定所述预设分类模型当前使用的分类特征所对应的监控数据，如果确定的监控数据具有第二关联权重，则增大所述确定的监控数据的第二关联权重。