[发明专利]故障监控方法和装置有效
申请号: | 201611199335.6 | 申请日: | 2016-12-22 |
公开(公告)号: | CN106708016B | 公开(公告)日: | 2019-12-10 |
发明(设计)人: | 刘树仁;冯超敏;罗洪武;文玲;蔡长宁;李长春;张向阳;朱启伟;穆斌;付占宝 | 申请(专利权)人: | 中国石油天然气股份有限公司 |
主分类号: | G05B23/02 | 分类号: | G05B23/02 |
代理公司: | 11127 北京三友知识产权代理有限公司 | 代理人: | 李辉 |
地址: | 100007 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目标对象 发生故障 待监控对象 状态数据 故障监控 监控目标对象 方法和装置 分布式存储 采集系统 多个目标 故障概率 技术效果 监控处理 监控对象 监控效果 系统安全 有效维护 潜在的 概率 算法 预设 预警 监控 预测 申请 分析 | ||
1.一种故障监控方法,其特征在于,包括:
采集系统中一个或多个目标对象的状态数据;
根据所述一个或多个目标对象的状态数据,确定所述一个或多个目标对象中各个目标对象发生故障的概率;
将所述各个目标对象中发生故障的概率大于预设阈值的目标对象作为待监控对象;
确定所述待监控对象发生故障的原因,并根据所述待监控对象发生故障的原因,对所述待监控对象进行监控;
其中,根据所述一个或多个目标对象的状态数据,确定所述一个或多个目标对象中各个目标对象发生故障的概率,包括:
根据所述一个或多个目标对象的状态数据,确定与所述一个或多个目标对象的状态数据对应匹配的一个或多个预设模型;
根据所述一个或多个预设模型,确定所述一个或多个目标对象中各个目标对象发生故障的概率;
其中,所述预设模型按照以下方式获取:
通过聚类算法对多个样本进行聚类处理,得到多个样本类型;
通过贝叶斯算法对所述多个样本模型进行训练,得到预设模型;
其中,所述状态数据以HBase形式存储于知识数据库中;
其中,所述预设模型包括在MapReduce框架下,综合运用多种预设算法得到的模型,所述多种预设算法包括:聚类算法和贝叶斯算法;
其中,根据所述一个或多个目标对象的状态数据,确定与所述一个或多个目标对象的状态数据对应匹配的一个或多个预设模型,包括:
通过朴素贝叶斯算法判别状态数据所对应匹配的预设模型;
其中,所述预设模型包括:CPU故障模型、风扇故障模型、GPU故障模型;
其中,所述样本为携带有时间戳的数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采集系统中一个或多个目标对象的状态数据,包括:
按照接口类型,将所述多个目标对象分为多个集群,其中,位于同一集群中的目标对象采用同一类型的接口;
对位于同一集群中的目标对象采用同一数据获取方式获取所述状态数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在对位于同一集群中的目标对象采用同一数据获取方式获取所述状态数据之后,所述方法还包括:
将位于不同集群中的目标对象的状态数据转换为同一格式的状态数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述待监控对象发生故障的原因,包括:
根据所述待监控对象的状态数据和与所述待监控对象的状态数据匹配的预设模型,确定所述待监控对象发生故障的原因。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述待监控对象发生故障的原因,对所述待监控对象进行监控,包括:
根据所述待监控对象发生故障的原因和所述待监控对象发生故障的概率,执行以下至少之一的业务处理:修复、删除或替换所述系统中已经发生故障的待监控对象,修复、删除或替换所述系统中还未发生故障的待监控对象,对所述系统中的待监控对象发出告警。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在根据所述待监控对象发生故障的原因和所述待监控对象发生故障的概率,执行所述业务处理之后,所述方法还包括:
将所述业务处理后的结果作为监控结果数据,保存于知识数据库中;
根据所述监控结果数据,对所述预设模型进行校正。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采集系统中一个或多个目标对象的状态数据,包括:
接收用户通过预设通道上传的系统问题;
将所述系统问题作为所述状态数据。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在采集系统中一个或多个目标对象的状态数据之后,将所述状态数据以分布式数据库的形式存储在所述知识数据库中。
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