[发明专利]告警信息处理方法、装置、计算机装置及存储介质在审
申请号: | 202010142016.1 | 申请日: | 2020-03-04 |
公开(公告)号: | CN111522704A | 公开(公告)日: | 2020-08-11 |
发明(设计)人: | 阮思纯 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F11/30 | 分类号: | G06F11/30;G06N20/00 |
代理公司: | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人: | 刘丽华;孙芬 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 告警 信息处理 方法 装置 计算机 存储 介质 | ||
1.一种告警信息处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取异常告警信息,提取所述异常告警信息中的告警关键字;
将所述告警关键字输入至预设的告警处理策略模型,得到所述告警关键字对应的告警处理策略;
执行所述告警处理策略来处理所述告警信息对应的异常;
当所述异常未消除时,接收用户的语音指令,并根据所述语音指令生成对应的处理策略来处理所述异常并修正所述告警处理策略模型。
2.如权利要求1所述的告警信息处理方法,其特征在于,所述获取异常告警信息之前,所述方法还包括:
通过部署的Agent采集数据库的监控指标;
根据预设的告警规则判断所述监控指标是否触发告警,其中,所述告警规则中包括每一种监控指标对应的告警规则;
当采集的所述监控指标触发告警时,生成所述异常告警消息。
3.如权利要求1所述的告警信息处理方法,其特征在于,所述方法还包括,构建所述告警处理策略模型,包括:
获取训练样本集,将所述训练样本集按照预设比例划分为训练集和测试集,其中,所述训练样本集中包括多组告警关键字及对应的处理策略;
建立机器学习模型,利用所述训练集训练所述机器学习模型,其中,所述机器学习模型的输入为告警关键字,输出为告警关键字对应的处理策略;
利用所述测试集对所述机器学习模型进行测试。
4.如权利要求3所述的告警信息处理方法,其特征在于,利用所述训练集训练所述机器学习模型之前,所述方法还包括:
计算所述训练集中每一告警关键字对应的每一组处理策略的历史使用概率;
去除使用概率低于预设值的处理策略。
5.如权利要求1所述的告警信息处理方法,其特征在于,执行所述告警处理策略来处理所述告警信息对应的异常的方法包括:
获取所述告警处理策略模型输出的所述告警关键字对应的告警处理策略;
根据所述告警处理策略在脚本库中查找所述告警处理策略对应的脚本;
执行所述告警处理策略对应的脚本来处理所述告警信息对应的异常。
6.如权利要求1所述的告警信息处理方法,其特征在于,所述根据所述语音指令生成对应的处理策略来处理所述异常,包括:
当接收到异常处理失败通知时,生成语音指令输入界面,并通知预设人员在所述界面中通过语音输入所述异常对应的处理策略;
接收用户的语音指令,并对所述语音指令进行语音识别得到语音指令对应的文字内容;
在脚本数据库中查找与所述文字内容匹配的脚本,并根据所述脚本生成处理策略脚本;
执行所述处理策略脚本处理所述异常。
7.如权利要求6所述的告警信息处理方法,其特征在于,对所述语音指令进行语音识别得到语音指令对应的文字内容包括:
对所述语音指令进行分帧处理;
提取所述语音指令的每一帧中的声纹特征向量,其中,所述声纹特征向量是声学特征中的线性预测倒谱系数或梅尔频率倒谱系数;
将所述声纹特征向量输入预设的声学模型,得到所述声纹特征向量对应的文字内容。
8.一种告警信息处理装置,其特征在于,所述装置包括:
告警关键字提取模块,用于在接收到告警信息时,提取所述告警信息中的关键字;
告警处理策略生成模块,用于将所述关键字输入至预设的告警处理策略模型,得到所述关键字对应的告警处理策略;
异常处理模块,用于执行所述告警处理策略来处理所述告警信息对应的异常;
语音处理异常模块,用于当所述异常未消除时,接收用户的语音指令,并根据所述语音指令生成对应的处理策略来处理所述异常并修正所述告警处理策略模型。
9.一种计算机装置,其特征在于:所述计算机装置包括处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的告警信息处理方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,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1-7中任一项所述的告警信息处理方法。
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