[发明专利]一种数据故障分析的方法及装置

权利要求书

1.一种数据故障分析的方法，其特征在于，包括：

获取待检测任务；

根据所述待检测任务所对应的任务链路，对所述待检测任务进行拆分，得到所述待检测任务所对应的各基础任务事件；

按照预设的筛选条件，从所述各基础任务事件中选取待检测基础任务事件，所述预设的筛选条件是指该基础任务事件对业务执行的最终结果造成的影响大于设定影响阈值或者该基础任务事件出现异常的概率大于设定异常阈值；

针对每个待检测基础任务事件，将该待检测基础任务事件按照预设的数据格式，得到格式转换后的任务事件，并所述格式转换后的任务事件存储在预设的缓存中，所述预设的缓存包括：最近最少使用LRU缓存；

针对每个格式转换后的任务事件，对该格式转换后的任务事件进行异常检测，判断该格式转换后的任务事件是否为异常事件；

若确定该基础任务事件出现异常，确定该基础任务事件为异常事件，并通过预设的任务控制系统，确定该异常事件在所述任务控制系统中所涉及的至少一个任务节点，获取所述至少一个任务节点对应的节点状态参数，以及将该异常事件与所述节点状态参数对应存储在预设的存储空间中；

若监测到完成每个基础任务事件的异常检测，从所述存储空间中提取各异常事件以及各异常事件对应的节点状态参数；

根据所述各异常事件对应的节点状态参数，对所述待检测任务进行数据故障分析。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务控制系统中包含有若干任务节点，每个任务节点中包含有至少一个任务容器，一个任务节点中包含的至少一个任务容器由调度至该任务节点的任务进程进行管理；

获取所述至少一个任务节点对应的节点状态参数，具体包括：

获取调度至所述至少一个任务节点的任务进程对应的进程状态数据，所述进程状态数据用于表征所述任务进程的运行状况，以及所述至少一个任务节点中包含的任务容器的运行状况；

根据所述进程状态数据，确定所述至少一个任务节点对应的节点状态参数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预设的任务控制系统，确定该异常事件在所述任务控制系统中所涉及的至少一个任务节点，具体包括：

通过预设的搜索算法，确定该异常事件所对应的各子任务事件，所述搜索算法包括：深度优先搜索DFS；

根据所述各子任务事件，确定该异常事件在所述任务控制系统中所涉及的至少一个任务节点。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述至少一个任务节点所对应的节点信息写入到预设的界面数据对象中；

根据所述各异常事件对应的节点状态参数，对所述待检测任务进行数据故障分析，具体包括：

按照所述界面数据对象，对所述各异常事件对应的节点状态参数进行聚合，得到针对所述待检测任务的数据故障分析结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述数据故障分析结果进行展示，并在监测到预设的修复指令后，根据所述数据故障分析结果，确定所述任务控制系统中的异常任务节点，以及按照预设的修复方式，对所述异常任务节点进行修复，所述修复方式包括：重新为所述异常任务节点调度任务进程，重新构建所述异常任务节点中所包含的任务容器中的至少一种。

6.如权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述任务控制系统包括：kubernetes。