[发明专利]一种基于Jieba权重计算及特征打分排序算法的服务器操作系统日志诊断系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于Jieba权重计算及特征打分排序算法的服务器操作系统日志诊断系统及方法，属于操作系统技术领域。本发明的基于Jieba权重计算及特征打分排序算法的服务器操作系统日志诊断系统包括日志分析模块、近义词联想模块、日志诊断模块、结果集排序模块和展示建议模块；日志分析模块用于对收集到的操作系统所有日志文件进行分析，筛选出日志信息及异常信息；近义词联想模块用于对故障日志信息及异常信息进行近义词联想，形成问题专业词汇组合。该发明的基于Jieba权重计算及特征打分排序算法的服务器操作系统日志诊断系统能节省大量人力资源时间成本，具有很好的推广应用价值。

技术领域

本发明涉及操作系统技术领域，具体提供一种基于Jieba权重计算及特征打分排序算法的服务器操作系统日志诊断系统及方法。

背景技术

随着互联网和云计算技术的发展，越来越多的业务转移到了云计算平台上，而服务器是承担业务部署和计算的最终载体。这就导致了服务器在体量和配置日渐增长的同时，对服务器可靠性的诉求更加强烈，一旦服务器出现问题，就会造成严重的业务中断和生产事故。

在大型信息系统运维时，面对大量服务器操作系统出现的故障和问题，需要付出大量人力、物力来进行问题的诊断和定位，而且有非常多的故障和问题是已知和相似的，这就导致重复分析造成资源的浪费。此外服务器操作系统作为管理计算机硬件与软件资源的计算机程序，需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入设备与输出设备、操作网络与管理文件系统等非常多的事务，这就导致操作系统运行中会产生数十个日志文件，并且每个日志文件包含成百上千万条日志记录。

因此快速在海量操作系统日志文件中准确定位异常日志信息并进行自动诊断就成为信息系统运维阶段非常迫切的一个难点。

现有方法判断服务器操作系统日志故障信息只是采用关键字匹配，匹配效果完全依赖于通用关键词库的词组，匹配准确率和误报率高。此外，即使筛选出报错日志进行诊断，所给出的诊断建议也是基于预设知识库中固定解决方案，而不管是系统还是软件应用，都存在版本多、更新快的特点，预设知识库如果要修正和补充，必须隔一段时间重新发布新版本，时效性较低，无法及时响应最新问题。并且预设解决方案只能针对操作系统通用问题和通用软件，难以在不同操作系统环境下做针对性分析。

发明内容

本发明的技术任务是针对上述存在的问题，提供一种在避免误报的同时尽可能的全面筛选，防止漏报，并能节省大量人力资源时间成本的基于Jieba权重计算及特征打分排序算法的服务器操作系统日志诊断系统。

本发明进一步的技术任务是提供一种基于Jieba权重计算及特征打分排序算法的服务器操作系统日志诊断方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种基于Jieba权重计算及特征打分排序算法的服务器操作系统日志诊断系统，包括日志分析模块、近义词联想模块、日志诊断模块、结果集排序模块和展示建议模块；

日志分析模块用于对收集到的操作系统所有日志文件进行分析，筛选出日志信息及异常信息；

近义词联想模块用于对故障日志信息及异常信息进行近义词联想，形成问题专业词汇组合；

日志诊断模块用于调用爬虫对检索式进行本地和线上知识库检索；

结果排序模块用于对日志针对抓取的结果集进行分析建模，计算并排序出相关度结果；

展示建议模块用于展示当前服务器操作系统故障诊断信息。

作为优选，日志分析模块将所有日志文件所有条目作为原始文本输入，使用Jieba分词算法对原始文本进行分词。

作为优选，近义词联想模块对日志分析模块计算筛选出的故障报错条目，进行分词提取关键词组，并根据操作系统实际问题处理中的语境，进行特征近义词匹配。