[发明专利]一种训练方法、故障预测方法、相关装置及设备

说明书

本发明实施例提供一种训练方法、故障预测方法、相关装置及设备，其中训练方法包括：选择待模拟的目标业务及目标故障；调用所述目标业务对应的业务模板，模拟所述目标业务，以及调用所述目标故障对应的故障模板，模拟所述目标故障；在模拟所述目标故障的过程中，对目标业务的指标数据进行标注，所述指标数据用于反映所述目标业务的目标故障开始发生；根据所标注的指标数据，训练得到所述目标业务在目标故障相应的故障预测模型。本发明实施例能够训练预测业务故障的模型，为实现业务的故障预测提供了可能。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种训练方法、故障预测方法、相关装置及设备。

背景技术

目前线上服务所具有的业务越来越多，例如一个线上的购物服务往往具有购物车业务，用户购买业务，商家售卖业务，付款业务等众多业务，这些业务一般由业务系统管控，面对业务系统管控的众多业务，保障业务的顺利运行，从而提升服务稳定性(即持续、稳定提供服务的能力)尤为必要。

保障业务顺利运行的基础之一是实现业务的故障预测，然而，目前的技术性方案主要是在业务发生故障之时，进行业务的故障检测，并没有可用的技术性方案能够在业务可能发生故障之前，实现故障预测；因此，如何训练能够预测业务故障的模型，成为了本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种训练方法、故障预测方法、相关装置及设备，以训练能够预测业务故障的模型，并基于所训练的模型，实现业务的故障预测。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种训练方法，包括：

选择待模拟的目标业务及目标故障；

调用所述目标业务对应的业务模板，模拟所述目标业务，以及调用所述目标故障对应的故障模板，模拟所述目标故障；

在模拟所述目标故障的过程中，对目标业务的指标数据进行标注，所述指标数据用于反映所述目标业务的目标故障开始发生；

根据所标注的指标数据，训练得到所述目标业务在目标故障相应的故障预测模型。

本发明实施例还提供一种故障预测方法，包括：

获取业务的实时指标数据；

根据预先预测的所述业务的指标基线，确定所述实时指标数据中的异常指标集合；所述指标基线为反映指标异常的数据限值；

调用预训练的所述业务对应的故障预测模型，预测所述异常指标集合对应的目标故障类型；所述故障预测模型基于模拟所述业务的故障的过程中，所标注的指标数据训练得到，所标注的指标数据用于反映所述业务的故障开始发生。

本发明实施例还提供一种训练装置，包括：

选择器，用于选择待模拟的目标业务及目标故障；

模拟器，用于调用所述目标业务对应的业务模板，模拟所述目标业务，以及调用所述目标故障对应的故障模板，模拟所述目标故障；

标注器，用于在模拟所述目标故障的过程中，对目标业务的指标数据进行标注，所述指标数据用于反映所述目标业务的目标故障开始发生；

训练器，用于根据所标注的指标数据，训练得到所述目标业务在目标故障相应的故障预测模型。

本发明实施例还提供一种故障预测装置，包括：

实时数据获取模块，用于获取业务的实时指标数据；

异常指标确定模块，用于根据预先预测的所述业务的指标基线，确定所述实时指标数据中的异常指标集合；所述指标基线为反映指标异常的数据限值；