[发明专利]一种系统故障诊断修复方法及装置

说明书

本文提供一种系统故障诊断修复方法及装置，涉及云计算数据中心技术。本文公开的一种系统故障诊断修复方法，包括：通过历史故障数据分别提取各故障类型的故障数据的特征，建立故障诊断模型；当系统发生故障时，将当前故障的数据输入所述故障诊断模型，分析确定当前故障的故障类型；调用当前故障的故障类型对应的故障处理策略，进行故障修复。本文还提供一种系统故障诊断修复装置。

技术领域

本发明涉及云计算数据中心技术，具体涉及一种运维自动化平台系统故障自动化诊断和修复的方案。

背景技术

随着公司信息化进程的推进，业务模块数量激增，运维难度也随之增大。而业务模块的复杂性，同时也使得系统故障处理变的更加困难。如何自动化诊断并修复系统故障，降低运维成本，减少系统故障给公司带来的损失变得尤为重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种系统故障诊断修复方法及装置，可以提高系统故障诊断效率。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种系统故障诊断修复方法，包括：

通过历史故障数据分别提取各故障类型的故障数据的特征，建立故障诊断模型；

当系统发生故障时，将当前故障的数据输入所述故障诊断模型，分析确定当前故障的故障类型；

调用当前故障的故障类型对应的故障处理策略，进行故障修复。

可选地、上述方法中，所述通过历史故障数据分别提取各故障类型的故障数据的特征，建立故障诊断模型包括：

利用对比模式从历史故障数据中提取不同故障类型的故障数据的特征，由提取出的特征建立故障诊断模型。

可选地、上述方法中，所述利用对比模式从历史故障数据中提取不同故障类型的故障数据的特征包括：

采用如下公式计算对比模式P的支持度sup(P,D_i)，对比模式P＝I₁I₂I₃…I_|P|，为在一种故障类型的数据集中频繁出现，在其他故障类型的数据集中非频繁的模式，表示为该种故障类型的故障数据的特征：

sup(P,D_i)＝|{S|S∈D_i且P在S中出现}|/|D_i|；i∈[1,k]

式中，D i表示第i种故障类型的故障数据集，k为故障数据的类型的总数目；

且sup(P,D_i)大于支持度第一门限值α小于支持度第二门限值β。

可选地、上述方法中，所述建立故障诊断模型包括：

按照如下公式建立故障诊断模型Φ：

Φ＝{F₁,F₂,...F_k}；

Fi＝{f(P)|P∈T_i}；

w_i为函数f(Pi)的权值；

T_i＝{P₁,P₂…P_n}为第i类故障数据集D_i(i∈[1,k])的模式集合,n＝k。

可选地、上述方法还包括：

调用当前故障的故障类型对应的故障处理策略，进行故障修复后，若未能有效的解决该故障，则将故障数据发送给运维人员进行人工干预处理。

本文还提供一种系统故障诊断修复装置，包括：