[发明专利]服务的故障处理方法及服务器在审

专利信息
申请号: 202010419919.X 申请日: 2020-05-18
公开(公告)号: CN111581062A 公开(公告)日: 2020-08-25
发明(设计)人: 赵贝;崔贺;矫恒浩 申请(专利权)人: 聚好看科技股份有限公司
主分类号: G06F11/30 分类号: G06F11/30;G06F11/34;G06Q10/00
代理公司: 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 代理人: 张娜;臧建明
地址: 266061 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 服务 故障 处理 方法 服务器
【权利要求书】:

1.一种服务的故障处理方法,其特征在于,包括:

获取服务的监控数据,所述服务的监控数据包括所述服务对应的容器的监控数据,以及承载所述容器的物理机的监控数据;

通过预设算法,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断;

在确定所述服务的监控数据的故障预测诊断的结果为存在预发生的故障时,确定所述预发生的故障的定位问题,并将所述定位问题携带在预警信息中发送给运维人员的终端设备。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取服务的监控数据之后,还包括:

对所述服务的监控数据进行转换处理,以获取数组类型的服务监控数据,其中,所述数组类型的服务监控数据包括各监控数据对应的元素值;

所述通过预设算法,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断,包括:

将所述数组类型的服务监控数据输入决策树算法中,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断,获取所述故障预测诊断的结果。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述服务的监控数据进行转换处理,以获取数组类型的服务监控数据,包括:

若所述服务的监控数据包括容器请求数、所述容器的中央处理器CPU内存占比、所述物理机的CPU内存占比中的任意一个或多个组合,则将所述容器请求数、所述容器的CPU内存占比、或所述物理机的CPU内存占比,分别作为所述数组类型的服务监控数据中的请求数、所述容器的CPU内存占比、或所述物理机的CPU内存占比各自对应的元素值。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:

若所述服务的监控数据包括请求状态码分布、请求时间、响应时间或每秒查询率QPS中的任意一个或多个组合,则判断所述请求状态码分布中的异常请求占比是否超过第一预设阈值、所述请求时间是否超过第二预设阈值、所述响应时间是否超过第三预设阈值、或所述QPS是否超过第四预设阈值,并将超过对应预设阈值的监控数据的元素值设为第一数值,作为所述数组类型的服务监控数据中所述请求状态码分布、所述请求时间、所述响应时间或所述QPS各自对应的元素值。

5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,还包括:

若所述服务的监控数据中存在监控数据为空,则将所述服务的监控数据中为空的监控数据对应的元素值赋值为第二数值。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,在通过预设算法,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断之前,还包括:

获取所述服务的历史监控数据和所述历史监控数据的历史故障诊断结果;

通过所述历史监控数据和所述历史故障诊断结果对所述预设算法进行训练,生成训练后的预设算法;

所述通过预设算法,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断,包括:

通过所述训练后的预设算法,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断,确定所述服务的监控数据的故障预测诊断的结果。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,在通过预设算法,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断之前,还包括:

获取所述服务的历史监控数据、所述历史监控数据的历史故障诊断结果、以及所述历史故障诊断结果中定位问题的故障解决方案;

通过所述历史监控数据、所述历史故障诊断结果和所述历史故障诊断结果中定位问题的故障解决方案,对所述预设算法进行训练,生成训练后的预设算法;

所述通过预设算法,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断,包括:

通过所述训练后的预设算法,对所述服务的监控数据进行故障预测诊断,确定所述服务的监控数据的故障预测诊断的结果和所述故障预测诊断结果中定位问题的故障解决方案。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述预警信息中还携带所述定位问题的故障解决方案,所述方法还包括:

获取与所述故障解决方案对应的操作指示,以根据所述操作指示,对所述物理机进行调试处理。

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