[发明专利]集群故障预测方法、装置、电子设备和介质

说明书

本公开提供了一种集群故障预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及云计算技术领域，可以应用于金融技术领域。该方法包括：响应于接收到集群状态检测指令，确定与指令对应的目标集群和与目标集群对应的目标检测项；获取与目标检测项对应的数据信息；以及根据数据信息和预定集群状态判断规则的匹配结果，确定目标集群的当前状态检测结果和与当前状态检测结果对应的潜在故障。

技术领域

本公开涉及云计算技术领域，可以应用于金融技术领域，更具体地涉及一种集群故障预测方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

随着云原生的功能逐步落地，搜索已成为核心技术以及应用根基所在。越来越多的用户开始使用分布式搜索和分析引擎Elasticsearch来进行数据的存储和搜索。

Elasticsearch是一个搜索服务器，提供了丰富的应用程序接口来管理集群、节点、索引和元数据等，如查看集群的健康状态和统计信息。现有技术主要通过红黄绿三种颜色来表示集群状态是否正常，但是仅通过三种颜色来确定集群状态是否健康仍然存在潜在风险。另一方面，由于ES(即Elasticsearch)API的接口非常多，用户往往难以记忆每个API的使用方法及功能，并且监控指标比较孤立，当Elasticsearch集群出现问题时，用户通常需要查阅相关文档来查找API的使用信息，再使用多种API获取Elasticsearch的健康状态和统计信息，进而确定Elasticsearch集群出现问题的原因，这往往需要耗费大量的时间。并且，这种方式对ES集群的问题发现比较滞后，无法提前预防，从而会造成业务中断。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了集群故障预测方法、装置、设备、介质和程序产品，通过检测项对集群监控中的众多监控指标进行了整合，通过获取与目标检测项对应的数据信息；并根据数据信息和预定集群状态判断规则的匹配结果，确定目标集群的当前状态检测结果和与当前状态检索结果对应的潜在故障。从而可以利用发现的潜在故障，来提前预防解决未发生的故障，使集群问题的发现提前，避免造成业务中断所带来的风险，同时提升了集群运行的连续性。

根据本公开的第一个方面，提供了一种集群故障预测方法，包括：响应于接收到集群状态检测指令，确定与所述指令对应的目标集群和与所述目标集群对应的目标检测项；获取与所述目标检测项对应的数据信息；以及根据所述数据信息和预定集群状态判断规则的匹配结果，确定所述目标集群的当前状态检测结果和与所述当前状态检测结果对应的潜在故障。

根据本公开实施例，所述根据所述数据信息和预定集群状态判断规则的匹配结果，确定所述目标集群的当前状态检测结果和与所述当前状态检测结果对应的潜在故障，包括：确定与所述目标检测项匹配的监控指标；在所述预定集群状态判断规则中，确定针对所述监控指标的判断规则；以及根据所述数据信息和所述针对所述监控指标的判断规则的匹配结果，确定所述目标集群的当前状态检测结果和与所述当前状态检测结果对应的潜在故障。

根据本公开实施例，所述根据所述数据信息和所述针对所述监控指标的判断规则的匹配结果，确定所述目标集群的当前状态检测结果和与所述当前状态检测结果对应的潜在故障，包括：根据所述数据信息和所述针对所述监控指标的判断规则的匹配结果，确定所述数据信息中是否存在异常状态指标；在所述数据信息中存在异常状态指标的情况下，确定与所述异常状态指标对应的潜在故障。

根据本公开实施例，所述监控指标包括：集群资源监控指标、集群配置监控指标、索引指标、日志指标以及使用规范监控指标中的一种或多种。

根据本公开实施例，所述与所述目标检测项对应的数据信息包括以下中的一种或多种：分布式搜索和分析引擎的集群的预定配置数据信息；日志数据信息；机器指标数据信息；以及分布式搜索和分析引擎的集群的服务指标数据信息。