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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114781510A(43)申请公布日2022.07.22(21)申请号202210421748.3G06F11/07(2006.01)(22)申请日2022.04.21(71)申请人中国农业银行股份有限公司地址100005北京市东城区建国门内大街69号(72)发明人裴冬冬关德常张志鹏涂文芸来宾郭昊林溢星郝春雨(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227专利代理师张思淼(51)Int.Cl.G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06F16/36(2019.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称一种故障定位方法、装置、系统和存储介质(57)摘要本申请提供一种故障定位方法、装置、系统和存储介质,采用预先训练的卷积神经网络CNN算法模型对正则化的故障告警信息进行特征提取和分类,形成告警图谱,形成运维图谱,基础资源包括各IT应用系统的配置信息、变更信息和日志信息,通过告警图谱在运维图谱上的投影,对关联告警信息中的无关告警删除以得到最终告警拓扑关系,并对最终告警拓扑关系进行拓扑排序得到N个根源告警,根据配置信息变化情况、变更信息实施情况和日志信息出错情况计算得到N个根源告警各自对应的置信度,将置信度最大的根源告警作为最终根源故障点。从而基于最终告警拓扑关系,减少了无关告警的干扰,配合运维数据分析,提升了根源告警的置信度,提升了故障定位的准确性。CN114781510ACN114781510A权利要求书1/2页1.一种故障定位方法,其特征在于,包括:获取各信息技术IT应用系统的初始故障告警信息;对所述初始故障告警信息进行正则化处理得到正则化的故障告警信息;采用预先训练的卷积神经网络CNN算法模型对所述正则化的故障告警信息进行特征提取和分类,将具有相同特征的所述正则化的故障告警信息作为关联告警信息;根据所述关联告警信息发生时间的先后顺序建立初步实时告警拓扑关系,以形成告警图谱;构建所述各IT应用系统之间的拓扑关系、所述各IT应用系统与基础资源之间的拓扑关系,和所述基础资源之间的拓扑关系,以形成运维图谱;所述基础资源包括所述各IT应用系统的配置信息、变更信息和日志信息;通过所述告警图谱在所述运维图谱上的投影,对所述关联告警信息中的无关告警删除以得到最终告警拓扑关系,并对所述最终告警拓扑关系进行拓扑排序得到N个根源告警;所述N为正整数;根据当前运维数据计算得到所述配置信息变化情况、所述变更信息实施情况和所述日志信息出错情况;根据所述配置信息变化情况、所述变更信息实施情况和所述日志信息出错情况计算得到所述N个根源告警各自对应的置信度,将所述N个根源告警中对应的置信度最大的根源告警作为最终根源故障点。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:根据所述最终根源故障点,合并所述最终根源故障点对应的下游告警,作为合并故障点;根据所述合并故障点进行告警。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用卷积神经网络CNN算法对所述正则化的故障告警信息进行特征提取和分类之前,所述方法还包括:获取初始CNN算法模型的训练集,所述训练集包括:已知故障告警信息和已知故障告警信息的特征分类;利用所述训练集学习故障告警信息和故障告警信息的特征分类的映射关系;根据所述映射关系训练所述初始CNN算法模型得到所述预先训练的卷积神经网络CNN算法模型。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用卷积神经网络CNN算法对所述正则化的故障告警信息进行特征提取和分类,包括:建立大小为第一时长的滑动时间窗口,对所述正则化的故障告警信息在所述滑动时间窗口内的信息采用卷积神经网络CNN算法进行特征提取和分类。5.一种故障定位装置,其特征在于,包括:第一获取单元,用于获取各信息技术IT应用系统的初始故障告警信息;正则化单元,用于对所述初始故障告警信息进行正则化处理得到正则化的故障告警信息;分类单元,用于采用预先训练的卷积神经网络CNN算法模型对所述正则化的故障告警信息进行特征提取和分类,将具有相同特征的所述正则化的故障告警信息作为关联告警信2CN114781510A权利要求书2/2页息;告警图谱建立单元,用于根据所述关联告警信息发生时间的先后顺序建立初步实时告警拓扑关系,以形成告警图谱;运维图谱建立单元,用于构建所述各IT应用系统之间的拓扑关系、所述各IT应用系统与基础资源之间的拓扑关系,和所述基础资源之间的拓扑关系,以形成运维图谱;所述基础资源包括所述各IT应用系统的配置信息、变更信息和日志信息;投影单元,用于通过所述告警图谱在所述运维图谱上的投影,对所述关联告警信息中的无关告警删除以得到最终告警拓扑关系,并