[发明专利]一种基于时序性告警的聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于时序性告警的聚类方法，主要解决现有技术中云环境下大规模集群设备所产生海量时序性告警数据的聚类问题。本发明利用设定时间窗口内两两告警之间时间差的关系，构造告警之间新的关系矩阵，再利用K‑means算法对关系矩阵中的列向量进行聚类，得到告警的聚类结果。通过上述方案，本发明达到了运维人员通常利用这些告警数据的聚类结果来准确定位、排查、修复故障和错误，维持系统的正常运行的目的，在云服务提供商运维领域具有很高的实用价值和推广价值。

主权项

1.一种基于时序性告警的新型聚类算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集原始时序告警数据，解析后存储在告警数据库内；步骤S2，对告警数据库内的告警数据依据不同的站点进行分类；步骤S3，利用key‑value的映射关系获取对应的告警数据集；步骤S4，预设定义告警信息和告警聚类；步骤S5，定义告警间的关系，求得告警数据集内i类的告警与其自身为中心的时间窗口内j类告警时间差的绝对值之和，并标记为Δ_ij；所述i、j均为大于等于1的自然数；步骤S6，利用Δ_ij构建构成告警种类m的Δ_m×m矩阵；所述m为大于等于1的自然数；步骤S7，求得Δ_m×m矩阵的列向量间的协方差，并形成协方差矩阵；步骤S8，预设定义i类的告警与j类告警之间的距离；步骤S9，建立聚类分析模型，并获得告警聚类输出结果。