[发明专利]一种基于机器数据的故障诊断方法与装置

说明书

本发明公开了一种基于机器数据的故障诊断方法与装置，其中该方法包括：采集机器数据；对机器数据进行预处理；对预处理过的数据建立索引并存储索引文件；根据产生式规则库和推理机生成故障模型；使用故障模型驱动搜索引擎，根据索引文件生成故障诊断。本发明提出的基于机器数据的故障诊断方法与装置能够针对不同机器数据或不同类型的机器数据进行故障诊断，为数据中心管理人员提供高效的自动化故障诊断工具。

技术领域

本发明涉及计算机领域，更具体地，特别是指一种基于机器数据的故障诊断方法与装置。

背景技术

近年来，随着虚拟化和云计算技术的迅速发展，全球数据中心的规模不断增长。IT企业、互联网企业和电信企业在数据中心的投资不断加大。政府、军队和企业也在发展和建设数据中心，提供面向互联网开放的公有云、面向企业内部用户开放的私有云、以及兼顾上述两种模式的混合云。数据中心服务器作为信息化业务的核心载体，通常承载着越来越多重要的关键业务，一旦数据中心发生故障将带来不可估量的损失。每当数据中心产生故障时，通过一定技术来分析故障的发生原貌，有针对性地对数据中心进行优化，避免发生二次故障，对数据中心尤其重要。

现在对于数据中心的故障诊断技术主要依据实时监控指标数据，如结合当前IT设备的CPU利用率和温度等指标进行故障诊断。这种方法的优点是可以及时发现物理环境变化和计算机性能变化，对超过阈值的情况进行故障告警。但相应的缺点是阈值难以确定、故障原因需进一步排查、系统和应用故障难以覆盖。机器数据包含由IT设备、系统和应用程序产生的规模庞大的日志数据和其它非结构性数据,这些数据记录了有关机器行为、机器故障和安全威胁等的明确记录。但由于数据过于庞杂，处理这些数据对设备的资源和时间占用率过高，不利于故障诊断的执行。

针对现有技术中处理机器数据对设备的资源和时间占用率过高，不利于故障诊断的执行的问题，目前尚未有有效的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提出一种基于机器数据的故障诊断方法与装置，能够针对不同机器数据或不同类型的机器数据进行故障诊断，为数据中心管理人员提供高效的自动化故障诊断工具。

基于上述目的，本发明实施例的一方面提供了一种基于机器数据的故障诊断方法，包括以下步骤：

采集机器数据；

对机器数据进行预处理；

对预处理过的数据建立索引并存储索引文件；

根据产生式规则库和推理机生成故障模型；

使用故障模型驱动搜索引擎，根据索引文件生成故障诊断。

在一些实施方式中，采集机器数据为使用采集客户端来采集机器数据，其中机器数据包括以下至少之一：服务器数据、网络设备数据、数据库数据、和应用程序数据。

在一些实施方式中，对机器数据进行预处理包括：

建立正则匹配模板，并根据正则匹配模板对具有不同格式的机器数据进行正则匹配，提取字段信息；

对字段信息进行数据标准化；

对标准化的数据进行过滤，保留故障信息。

在一些实施方式中，对预处理过的数据建立索引为使用采集客户端将预处理过的数据上传并存储，通过引擎倒排索引技术实现全文索引；存储索引文件为存储引擎倒排索引的倒排索引项的索引列表。

在一些实施方式中，根据产生式规则库和推理机生成故障模型包括：

将搜索引擎上的规则聚集生成产生式规则库；

使用推理机根据产生式规则库中的规则进行解释和执行，生成故障模型。