[发明专利]问题定位方法、装置、设备、介质和程序产品

说明书

本公开提供了一种问题定位方法，可以应用于人工智能技术领域。该问题定位方法包括：实时获取生产环境中各个生产节点的监控数据和生产日志；当监控数据指示报警时，提取报警时段内的监控数据和生产日志的特征值；基于监控数据和生产日志的特征值对当前报警进行问题分类，得到当前报警的问题类型和问题等级；根据问题类型和问题等级进行对应的测试，以得到当前报警的定位。本公开还提供了一种问题定位装置、设备、存储介质和程序产品。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体地涉及一种问题定位方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

在目前的信贷系统开发及相关工程在执行任务过程中，当出现异常问题时，很难实现快速、准确的定位问题和解决问题。传统的问题解决方法包括：由测试人员发现生产问题；测试人员通过登陆远程服务器下载日志，进行人工分析后，给开发人员提出问题；再由开发人员从架构、程序及配置等层面定位问题根因；最后由开发人员通过修改程序等方式解决问题。

上述方法主要存在以下缺点：第一，在分析问题根因的过程中经历了很多环节，尤以交流分析问题定位问题过程最为占用时间，大大增加了开发成本；第二，仅由测试人员根据日志进行简单的人工分析很难快速定位在生产环境中出现异常的原因，可能导致定位问题不准确；第三，开发人员解决问题时无法定位到程序级别，还要通过写单元测试等方法定位问题根因，进一步增加了时间投入。如何快速发现、定位并解决问题成为当前软件研发的瓶颈。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了自动化的、快速的问题定位方法、装置、设备、介质和程序产品。

本公开的第一方面提供了一种问题定位方法，包括：实时获取生产环境中各个生产节点的监控数据和生产日志；当所述监控数据指示报警时，提取报警时段内的所述监控数据和所述生产日志的特征值；基于所述监控数据和所述生产日志的特征值对当前报警进行问题分类，得到当前报警的问题类型和问题等级；根据所述问题类型和问题等级进行对应的测试，以得到当前报警的定位。

根据本公开的实施例，所述当所述监控数据指示报警时，提取报警时段内的所述监控数据和所述生产日志的特征值包括：提取所述生产日志的日志关键字；将所述生产日志和所述监控数据包括的多个监控指标拼接后序列化，得到所述监控数据和所述生产日志的特征值。

根据本公开的实施例，在提取所述生产日志的日志关键字之前，还包括：清洗报警时段内的所述生产日志，从中提取生产权重超过预设阈值的日志数据，以从所述日志数据中提取所述日志关键字。

根据本公开的实施例，所述基于所述监控数据和所述生产日志的特征值对当前报警进行问题分类，得到当前报警的问题类型和问题等级包括：将所述监控数据和所述生产日志的特征值输入预设的随机森林模型中的多个决策树中，得到对应的决策结果；基于所述多个决策树各自的决策权重，计算所述多个决策树的决策结果的加权值，以基于所述加权值得到当前报警的问题类型和问题等级。

根据本公开的实施例，所述根据所述问题类型和问题等级进行对应的测试，以得到当前报警的定位包括：根据所述问题类型和所述问题等级，获取对应的测试案例；在所述生产环境的测试环境中运行所述测试案例，以得到当前报警的定位。

根据本公开的实施例，在获取所述监控数据后，包括：将所述监控数据持久化至时序数据库中，以分析所述监控数据是否指示报警。

根据本公开的实施例，包括：当所述监控数据存入所述时序数据库中的时长达到预设时长时，清除所述监控数据。