[发明专利]智能故障分析方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种智能故障分析方法，其特征在于，所述智能故障分析方法包括：

获取多个第一告警信息，并分别对所述各第一告警信息进行预处理，生成所述各第一告警信息对应的告警信息编码向量；

分别将所述各告警信息编码向量输入预置根故障分析模型进行根因分析，得到所述各第一告警信息对应的根故障信息；

根据所述各第一告警信息与所述各根故障信息，生成根因告警规则库；

实时监听目标系统中生成的第二告警信息；

对所述第二告警信息进行预处理，得到所述告警信息的告警特征信息；

根据所述告警特征信息，检索所述根因告警规则库，输出与所述告警特征信息相对应的根因告警信息。

2.根据权利要求1所述的智能故障分析方法，其特征在于，在所述获取多个第一告警信息之前，还包括：

采集多个第三告警信息作为告警样本，并标记各告警样本对应的根故障信息；

提取所述多个第三告警信息的数据属性，生成所述第三告警信息数据仓库；

将所述数据仓库中各个第三告警信息数据进行数据清理处理，得到标准化数据；

调用预置聚合函数，将所述标准化数据进行数据聚合运算，得到标量数据值；

将所述标量数据值进行所述独热编码向量转换，得到所述样本告警信息的编码向量；

将所述样本告警信息编码向量输入预置蒙特卡洛算法模型进行训练，对所述蒙特卡洛算法模型的参数进行校验和优化，直至所述蒙特卡洛算法模型收敛，得到根故障分析模型。

3.根据权利要求1所述的智能故障分析方法，其特征在于，所述获取多个第一告警信息，并分别对所述各第一告警信息进行预处理，生成所述各第一告警信息对应的告警信息编码向量包括：

获取多个第一告警信息；

提取所述第一告警信息的多种数据源属性，得到所述第一告警信息的属性信息数据；

将所述属性信息数据进行数据清洗，得到标准属性信息数据；

将所述标准属性信息数据进行数据聚合，得到数据标量值；

将所述数据标量值转换为独热编码向量，生成所述第一告警信息的告警信息编码向量。

4.根据权利要求1所述的智能故障分析方法，其特征在于，所述获取多个第一告警信息包括：

采集目标系统的日志信息和网络监控信息；

对所述目标系统的日志信息进行embedding编码处理，得到日志向量；

将所述日志向量输入预置日志监控模型进行处理，输出所述日志信息的置信度，以及将所述网络监控信息输入预置网络监控模型进行特征提取，输出所述网络监控信息的特征数据；

判断所述日志信息的置信度是否超过预置置信度范围内，以及判断所述特征数据是否为异常数据；

若所述所述日志信息的置信度超过预置置信度范围内、所述特征数据为异常数据，则生成所述日志信息和所述网络监控信息对应的第一告警信息，若所述日志信息的置信度为正常值、所述特征数据为正常数据，则过滤所述日志信息。

5.根据权利要求1所述的智能故障分析方法，其特征在于，所述分别将所述各告警信息编码向量输入预置根故障分析模型进行根因分析，得到所述各第一告警信息对应的根故障信息包括：

将所述告警信息编码向量输入预置根故障分析模型进行处理，得到数值化数据；

根据所述数值化数据判断各个所述告警信息之间的关联度，得到所述告警信息的特征数据；

调用预置根因分析函数，对所述特征数据进行根因分析，得到所述各第一告警信息对应的根故障信息。

6.根据权利要求1所述的智能故障分析方法，其特征在于，所述根据所述各第一告警信息与所述各根故障信息，生成根因告警规则库包括：

将所述各第一告警信息与所述各根故障信息进行组合，得到多个根因告警规则；

根据所述各根因告警规则之间的关联度，生成多个根因告警规则树并保存为根因告警规则库。