[发明专利]一种异常定位方法和装置

权利要求书

1.一种异常定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S101、确定运维相关的对象及监控指标；

步骤S102、根据运维场景化构建一个或多个异常传播链关系模型；

步骤S103、获取运维对象多维指标数据；

步骤S104、对获取的多维指标数据进行预处理，将指标数据划分为正常数据集和异常数据集；

步骤S105、基于一个或多个异常传播链关系模型与数据集，通过贝叶斯网络技术进行分析；

步骤S106、根据分析结果，生成异常事件产生的原因结果。

2.根据权利要求1所述的一种异常定位方法，其特征在于，所述步骤S101包括：确定运维对象、确定运维对象属性、确定与运维对象相关的监控指标、确定与监控指标相关的指标属性。

3.根据权利要求1所述的一种异常定位方法，其特征在于，所述步骤S102包括：

根据不同运维场景确定运维对象之间关系、监控指标之间影响关联，以确定异常传播关系；

根据异常传播关系，确定异常节点；

确定异常节点之间的一个或多个异常传播链关系模型。

4.根据权利要求1所述的一种异常定位方法，其特征在于，所述步骤S105包括：

根据异常数据集确定异常场景顶事件；

基于异常场景顶事件与顶事件关联的对象、监控指标，以及对象间与监控指标间异常传播链关系，构建贝叶斯网络；

利用贝叶斯网络、正常数据集、异常数据集，由顶端向下分析，因果关系推理、计算发生概率结果。

5.一种异常定位装置，其特征在于，包括：

定义模块，用于确定运维对象、确定运维对象属性、确定与运维对象相关的监控指标、确定与监控指标相关的指标属性；

关系模型模块，根据运维场景中对象间关系以及指标间影响关联，构建一个或多个异常传播链关系模型；

获取模块，用于获取运维对象各维度监控指标数据；

预处理模块，用于对获取的多维监控指标数据进行预处理，将指标数据划分为正常数据集和异常数据集；

构建模块，用于对异常场景顶事件与所述顶事件关联的对象、监控指标，以及对象间与监控指标间异常传播链关系，构建贝叶斯网络；

分析模块，用于利用贝叶斯网络、正常数据集、异常数据集，由顶端向下分析，因果关系推理、计算发生概率结果；

定位模块，用于根据分析模块结果，对异常事件进行定位、提出原因分析结果。