一种告警故障的关联方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107918629A(43)申请公布日2018.04.17(21)申请号201610887618.3(22)申请日2016.10.11(71)申请人北京神州泰岳软件股份有限公司地址100089北京市海淀区万泉庄路28号万柳新贵大厦A座6层601室(72)发明人王磊(74)专利代理机构北京市隆安律师事务所11323代理人权鲜枝(51)Int.Cl.G06F17/30(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种告警故障的关联方法和装置(57)摘要本发明公开了一种告警故障的关联方法和装置。该方法包括：根据训练集中告警事件的发生时段信息与故障事件的发生时段信息建立告警故障关联模型，并依据告警故障关联模型对训练集中的告警事件和故障事件进行关联性处理，得到关联事件；接收来自告警系统的告警事件或来自故障系统的故障事件；根据接收到的告警或故障事件的发生时段信息从关联事件中选择告警或故障事件对应的关联事件；根据所选择的关联事件，确定告警事件对应的故障事件，或故障事件对应的告警事件。本发明的技术方案基于机器学习思想，能够自动得到表示告警事件与相应故障事件关联性的关联事件，无需手动配置，因此本发明能够快速、不间断地关联告警事件或故障事件。CN107918629ACN107918629A权利要求书1/3页1.一种告警故障的关联方法，其特征在于，该方法包括：根据训练集中告警事件的发生时段信息与故障事件的发生时段信息建立告警故障关联模型，并依据所述告警故障关联模型对训练集中的告警事件和故障事件进行关联性处理，得到表示告警事件与相应故障事件关联性的关联事件；接收来自告警系统的告警事件或来自故障系统的故障事件；根据接收到的告警事件或故障事件的发生时段信息从所述关联事件中选择接收到的告警事件或接收到的故障事件对应的关联事件；根据所选择的关联事件，确定接收到的告警事件对应的故障事件，或接收到的故障事件对应的告警事件。2.根据权利要求1所述的告警故障的关联方法，其特征在于，所述根据训练集中告警事件的发生时段信息与故障事件的发生时段信息建立告警故障关联模型，并依据所述告警故障关联模型对训练集中的告警事件和故障事件进行关联性处理，得到表示告警事件与相应故障事件关联性的关联事件包括：对训练集中告警事件对应的原始告警数据，故障事件对应的原始故障数据进行预处理，生成预定格式的告警数据与故障数据，所述预定格式至少包括发生时段信息；将发生时段信息存在时间交集的故障数据与告警数据进行数据集成，得到集成数据以及该集成数据的时段交集时长信息；根据贝叶斯定理，建立集成数据的时段交集时长信息关与集成数据中告警数据的发生时段信息的后验概率模型，该后验概率模型即为所述告警故障关联模型；根据所述后验概率模型计算集成数据对应的置信度数值和/或支持度数值；剪除不符合设定置信度数值和/或设定支持度数值的集成数据，将剩余的集成数据作为关联数据；根据所述关联数据中告警数据对应的告警事件和故障数据对应的故障事件，得到所述关联事件。3.根据权利要求2所述的告警故障的关联方法，其特征在于，所述将剩余的集成数据作为关联数据包括：根据交叉验证或专家知识对剩余的集成数据进行监督矫正，将监督矫正后的集成数据作为关联数据。4.根据权利要求2所述的告警故障的关联方法，其特征在于，所述对训练集中告警事件对应的原始告警数据，故障事件对应的原始故障数据进行预处理包括：分析所述原始告警数据和所述原始故障数据是否缺失属性字段内容，过滤缺失属性字段内容的原始告警数据和原始故障数据，得到过滤告警数据、过滤故障数据；根据待挖掘的属性字段对过滤告警数据和过滤故障数据进行二次过滤，生成预定格式的告警数据与故障数据；所述待挖掘的属性字段与预定格式的属性字段一致，所述预定格式还包括设备名称、告警类型、故障类别。5.根据权利要求4所述的告警故障的关联方法，其特征在于，在得到集成数据以及该集成数据的时段交集时长信息后，所述方法还包括：将相同设备名称、告警类型和故障类型的集成数据进行汇聚，得到汇聚数据，并计算该汇聚数据的告警发生时段总时长、故障发生时段总时长和时段交集总时长；2CN107918629A权利要求书2/3页根据贝叶斯定理，建立汇聚数据的时段交集总时长关与汇聚数据的告警发生时段总时长的后验概率模型，将该后验概率模型作为告警故障关联模型；根据所述后验概率模型计算汇聚数据对应的置信度数值和/或支持度数值；剪除不符合设定置信度数值和/或设定支持度数值的汇聚数据，将剩余的汇聚数据作为关联数据。6.根据权利要求5所述的告警故障的关联方法，其特征在于，所述根据接收到的告警事件或故障事件的发生时段信息，并参照所述关联事件，得到该告警事件或该故障事件对应