[发明专利]一种智能运维方法和装置、电子设备和计算机存储介质

说明书

本发明提供一种智能运维方法和装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：使用时间序列从系统数据实时提取多维度的关键性能指标；对日志文本数据进行编码，其中，编码包括文本编码、知识编码；将关键性能指标的特征以及日志文本数据编码后的特征进行融合，并使用softmax分类器进行故障检测和定位；也即不仅限于简单的、基于人为制定规则的方法，实现大规模实时提醒与告警，从而快速定位到故障原因、提高运维效率。

技术领域

本发明属于系统运维技术领域，更具体的说，尤其涉及一种智能运维方法和装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

早期的运维工作大部分是由运维人员手工完成的，运维人员又被称为系统管理员或网管，负责的工作包括监控产品运行状态和性能指标、产品上线、变更服务等。因此，单个运维人员的工作量和运维人员的数量都是随着产品的个数或者产品服务的用户规模呈线性增长的。此时的运维工作消耗大量的人力资源，但大部分运维工作都是低效的重复。这种手工运维的方式必然无法满足互联网产品日新月异的需求和突飞猛进的规模。

运维人员逐渐发现，一些常见的重复性的运维工作可以通过自动化的脚本来实现：一部分自动化脚本用以监控分布式系统，产生大量的日志；另外一部分被用于在人工的监督下进行自动化处理。这些脚本能够被重复调用和自动触发，并在一定程度上防止人工的误操作，从而极大地减少人力成本，提高运维的效率，这就诞生了自动化运维。自动化运维可以认为是一种基于行业领域知识和运维场景领域知识的专家系统。

自动化运维在手动运维基础上大大提高了运维的效率，DevOps有效地提升了研发和运维的配合效率。但是，随着整个互联网系统数据规模的急剧膨胀，以及服务类型的复杂多样，“基于人为指定规则”的专家系统逐渐变得力不从心。因为自动化运维的瓶颈在于人脑：必须由一个长期在一个行业从事运维的专家手动地将重复出现的、有迹可循的现象总结出来，形成规则，才能完成自动化运维。然而，越来越多的场景表明，简单的、基于人为制定规则的方法并不能够解决大规模运维的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种智能运维方法和装置、电子设备和计算机存储介质，用于实现实时提醒与告警，从而快速定位到故障原因、提高运维效率。

本申请第一方面公开了一种智能运维方法，包括：

使用时间序列从系统数据实时提取多维度的关键性能指标；

对日志文本数据进行编码；其中，所述编码包括文本编码、知识编码；

将所述关键性能指标的特征以及所述日志文本数据编码后的特征进行融合，并使用softmax分类器进行故障检测和定位。

可选的，在上述的智能运维方法中，所述关键性能指标，包括：系统中业务层、应用层、网络层、系统层、数据层的监控指标。

可选的，在上述的智能运维方法中，使用时间序列从系统数据实时提取多维度的关键性能指标，包括：

采用长短期记忆人工神经网络方法，从系统数据提取关键性能指标的特征。

可选的，在上述的智能运维方法中，所述对日志文本数据进行编码包括：

获取日志文本数据；

对所述日志文本数据进行文本编码以及知识编码；

将进行文本编码后的数据和进行所述知识编码后的数据进行融合。

本申请第二方面公开了一种所述的智能运维装置，包括：

提取单元，用于使用时间序列从系统数据实时提取多维度的关键性能指标；

编码单元，用于对日志文本数据进行编码；其中，所述编码包括文本编码、知识编码；