[发明专利]一种数据库系统异常快速定位与消除的方法

说明书

本发明公开了一种数据库系统异常快速定位与消除的方法，包括：通过无代理登录方式对数据库系统进行信息采集；找出存在风险的关键指标和存在风险的模型子项；对于存在风险的关键指标和模型子项各自对应的各异常，依次判断是否能够通过自愈处理流程解决：能够解决，则启动自愈处理逻辑脚本，否则，基于专家经验数据库的事件因果关系关联图，对异常进行前因事件的逐级查找，直至找到异常发生的根因，然后在专家经验数据库中查找优化建议，以消除异常。本发明可对异常进行快速定位和消除，高效回避了风险，避免损失发生，保障了数据库系统的正常稳定运行。

技术领域

本发明涉及一种数据库系统异常快速定位与消除的方法，属于数据库系统运维领域。

背景技术

如今随着IT技术的高速发展，IT系统的规模与复杂度都达到了前所未有的高度，继而使得IT系统运维面临着数字化转型的压力，传统依靠专家与大量人力实现的运维模式无以为继。可见，在这种大背景下，通过自动化、智能化的运维模式来替代传统运维模式已成为必然趋势。

AIOPS(Artificial Intelligence for IT Operations的缩写，智能化运维)是一种新兴、目前仍处于不断发展演进的技术，其主要通过大数据分析、机器学习等技术对问题进行归并汇总，在趋势预测、故障预测等方面具有一定优势，但是对于数据库系统这种专业性较强的系统软件，若仅通过数据累积、分析与机器学习，是无法理清数据库指标数据之间的关联逻辑的，对于数据库系统的异常分析、性能调优等需要大量专家经验的场景，AIOPS是无法胜任的。

目前，数据库系统的运维主要停留在自动化监控和采集的阶段，对于数据库系统运行瓶颈分析和调优，及异常原因分析等，仍主要依赖于运维工程师通过人工方式进行日志分析来提出优化建议，其中，日志分析包括有用信息的提取、筛选及日志间关联性分析等。从实际实施中可以发现，这种人工运维方式存在许多缺陷：第一，日志分析过程耗时较长，虽可顺利地对常见或通用问题进行快速处理，但当遇到复杂问题时，往往很难在短时间内解决，通常搁置时间过长，易引起较大损失。通常解决方法是邀请资深专家到现场或远程指导分析，但此种方式费时费力。第二，异常能否及时有效地解决与运维工程师的个人能力、经验水平有很大关系，可见这种人工运维方式的可靠性和及时性较差，愈加难以满足异常快速定位与消除，高效回避风险的需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种数据库系统异常快速定位与消除的方法，其可对异常进行快速定位和消除，高效回避了风险，避免损失发生，保障了数据库系统的正常稳定运行。

为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种数据库系统异常快速定位与消除的方法，其特征在于，它包括步骤：

1)通过无代理登录方式对数据库系统进行信息采集，其中：采集的信息包括指标信息和日志信息，指标信息包括多个关键指标；

2)将采集的关键指标与基线模板中为关键指标配置的数值范围进行比对，找出数值偏差超过设定阈值的关键指标，认为此关键指标存在风险，以生成基线告警信息，与此同时，基于健康评价模型，根据计算得到的各模型子项当前的分值及数据库系统当前的评价值，判断出存在风险的模型子项，以生成健康度告警信息；

3)对于存在风险的关键指标和模型子项各自对应的各异常，依次判断是否能够通过自愈处理流程解决：对于能够通过自愈处理流程解决的异常，启动自愈处理逻辑脚本来解决；对于不能够通过自愈处理流程解决的异常，进入4)；

4)基于专家经验数据库中的事件因果关系关联图，对异常进行前因事件的逐级查找，直至找到异常发生的根因，其中：事件因果关系关联图以有向图形式表示，前因事件的查找通过查找脚本实现，以及前因事件的逐级查找过程支持前因事件的回溯；

5)基于找到的异常根因，在专家经验数据库中查找优化建议，以消除异常。

本发明的优点是：