CN114968643A - 链路分析方法、装置、电子设备、存储介质及车辆 - Google Patents

Abstract

本申请是关于一种链路分析方法、装置、电子设备、存储介质及车辆，包括检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；在检测到存在指定类型的异常日志数据的情况下，获取指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；根据设备标识查询设备标识对应的服务链路拓扑图；对服务链路拓扑图中的各个链路中的节点进行分析处理，确定各个链路中的异常节点。本申请通过对车辆的相关业务链路跟踪分析，以及可视化展示链路拓扑图，帮助测试和开发人员快速定位故障范围和分析故障原因，提高排障效率，减少人力成本，节省网络资源。

Description

链路分析方法、装置、电子设备、存储介质及车辆

技术领域

本申请涉及车联网技术领域，尤其涉及一种链路分析方法、装置、电子设备、存储介质及车辆。

背景技术

随着车联网技术的飞速发展，通过移动设备远程控制汽车以及监控汽车的安全性作为车联网的核心功能，从数据流转，数据解析到车联网智能终端(Telematics BOX，T-BOX)控制，整个链路和技术体系较为复杂。

发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术在面对车辆远控和车况部分进行故障排查时，相关业务处理模块缺乏统一的问题分析方法，导致在面对复杂的链路和技术体系中在对故障进行跟踪时效率低下。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种链路分析方法、装置、电子设备、存储介质及车辆。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种链路分析方法，其特征在于，所述方法包括：

检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；

在检测到存在所述指定类型的异常日志数据的情况下，获取所述指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；

根据所述设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图；

对所述服务链路拓扑图中的各个链路中的节点进行分析处理，确定各个所述链路中的异常节点。

可选的，在所述检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据的步骤之前，所述方法包括：

根据预先设置的埋点数据协议对车辆的业务数据进行埋点采集，基于采集的业务数据生成所述日志数据，所述日志数据存储于所述埋点数据库。

可选的，在所述根据所述设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图的步骤之前，所述方法还包括：

在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到日志数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量；

根据所述全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

可选的，在所述根据所述设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图的步骤之前，所述方法还包括：

按照预设规则从所述异常日志数据中获取关键词数据；

根据关键词数据在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到所述关键词数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及与所述关键词数据关联的日志数据的数量；

根据所述关键词数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及与所述关键词数据关联的日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种链路分析装置，所述装置包括：

检测模块，用于检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；

第一获取模块，用于在检测到存在所述指定类型的异常日志数据的情况下，获取所述指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；

查询模块，用于根据所述设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图；

分析模块，用于对所述服务链路拓扑图中的各个链路节点进行分析处理，确定各个所述链路中的异常节点。

可选的，所述装置还包括：

第一生成模块，用于根据预先设置的埋点数据协议对车辆的业务数据进行埋点采集，基于采集的业务数据生成所述日志数据，所述日志数据存储于所述埋点数据库。

可选的，所述装置还包括：

节点查询模块，用于在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到日志数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量；

第二生成模块，用于根据所述全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如第一方面所述的链路分析方法。

根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行如本申请第一方面所述的链路分析方法。

根据本申请实施例的第五方面，提供一种车辆，包括本申请第二方面所述的链路分析装置。

本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本申请可以检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；在检测到存在指定类型的异常日志数据的情况下，获取指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；根据设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图；对服务链路拓扑图中的各个链路中的节点进行分析处理，确定各个所述链路中的异常节点。即根据检测日志数据集合中的异常日志数据从而获取存在异常日志数据对应车辆的设备标识，根据设备标识确定的服务链路拓扑图中各个链路中的节点进行分析处理去查找异常节点，实现链路跟踪分析。由于可以向运维人员提供可视化服务链路拓扑图，解决了现有技术中在面对复杂的链路和技术体系中无法快速跟踪和排障的问题，通过本申请的实施例提供的技术方案可以通过对车辆的相关业务链路跟踪分析，以及可视化展示链路拓扑图，帮助测试和开发人员快速定位故障范围和分析故障原因，提高排障效率，减少人力成本，节省网络资源。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种链路分析方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种链路分析装置的框图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本申请的第一实施方式涉及一种链路分析方法，图1是根据一示例性实施例示出的一种链路分析方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：

在步骤101中，检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据。

在本申请实施例中，日志数据是记录车况，车况指令，以及其它业务核心的日志，具体的可以是，例如，通过手机APP向车辆TBOX下发远程控制指令时，这个过程包括下发激活短信，控制指令编解码，指令下发结果判断等等，此时需要记录相关指令，或者，通过车辆TBOX向车联网平台上传车况信息。其中，T-BOX作为无线网关，通过4G远程无线通讯、GPS卫星定位、加速度传感和CAN通讯等功能，为整车提供远程通讯接口，提供包括行车数据采集、行驶轨迹记录、车辆故障监控、车辆远程查询和控制(开闭锁、空调控制、车窗控制、发送机扭矩限制、发动机启停)、驾驶行为分析、4G无线热点分享等服务，日志数据集合中包括全部日志数据，同样包括异常日志数据。

在本申请实施例中，检测日志数据集合中是否存在异常日志数据，具体的，可以按照预设时间间隔自动检测日志数据集合中是否异常日志数据，其中，预设时间间隔可以基于实际情况进行设置，例如按照需求定义每5分钟检测一次，或者每间隔一定数量的数据检测一次，例如，埋点数据库每更新50条日志数据自动检测是否存在异常日志数据，本申请对此不做具体限定。

需要说明的是，在本申请实施例中日志数据存在三个日志级别，具体的，包括：第一级别可以表示为“INFO”，此时代表确认一切按预期运行；第二级别可以表示为“WARNING”，此时代表不影响业务运行，对业务链路无影响，但是需要长期关注类似问题，例如，数据解析过程存在一定问题，但不影响指令下发；第三级别可以表示为“ERROR”，此时代表影响业务流程运行，影响客户使用，例如，远控指令无法下发等，上述对于日志级别的表示仅为便于本领域技术人员理解的一种展示形式，本申请对此不做具体限定。因此，在按照预设时间间隔自动检测日志数据集合中是否存在预设级别的异常日志数据，即在日志数据集合中存在第二级别和第三级别的异常日志数据，此时意味着存在影响业务链路的问题或者即将出现影响业务链路的问题，此时，需要进一步对车辆在整个***中的执行过程中的整个链路的节点和数据进行分析，从而判断车辆是否正常执行业务逻辑。

进一步地，需要说明的是，在检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据之前，需要对车辆的业务数据进行埋点采集，具体的包括以下内容：

根据预先设置的埋点数据协议对车辆的业务数据进行埋点采集，基于采集的业务数据生成所述日志数据，所述日志数据存储于埋点数据库中。

需要说明的是，埋点数据库是在车辆对应的整个车况和车控业务流程中加入埋点业务逻辑，收集关键业务数据对应的日志数据所组成的埋点数据库，日志数据是通信设备在运作时产生的事件记录，每一行日志都可以记载着日期、时间、历史数据等相关操作。车辆的业务数据包括远程控制和车况上报等业务对应的数据信息，除此之外，也可以是其他任何和车辆相关的数据，本申请不做具体限定，在整个车联网平台的***中，添加埋点信息收集，埋点信息存储，信息检索，问题分析四个逻辑，从而通过车联网平台***排查各个链路的故障，提高对于车辆远控故障和车况故障的排障能力。在埋点信息存储环节具体的存储的数据库可以使用mongodb，mysql，ES等，本申请不做具体限定。基于埋点数据协议，埋点组件收集埋点数据，可以将埋点数据以日志的形式记录到文件中，进而将日志数据存储于埋点数据库中。

因此，本申请预先设置埋点数据协议，其中，埋点数据协议包括预先设置设备标识、加密设备标识、埋点数据来源、埋点数据目标、埋点数据协议类型、事件标识、指令ID、业务日志、日志级别这些维度，其中，埋点数据来源表示标识数据的来源，例如，埋点数据来源于TBOX，Kafak，redis等；埋点数据目标表示标识数据的目标，例如埋点数据的目标是Tbox网关，数据解析服务等；协议类型表示标识数据协议的类型；事件标识表示标识数据流向，例如数据流向是上行，下行或者未知；指令ID表示一种业务指令，例如远程控制业务指令等；业务日志是记录车况，车况指令，以及其它业务核心日志，用于分析处理；日志级别是分为三种级别。

为了便于车联网平台运维人员更好的进行故障排查，在根据预先设置的埋点数据协议对车辆的业务数据进行埋点采集，基于采集的业务数据生成日志数据之后，需要根据日志数据生成对应的服务链路拓扑图。拓扑图作为链路可视化展示，可以向运维人员直观的展示出故障异常节点，更便于运维人员定位问题发送的时间，故障范围，影响范围等等。需要说明的是，链路本质上是从一个结点到相邻结点的一段物理线路，中间没有任何其他的交换结点。在进行数据通信时，两个计算机之间的通路往往是由许多的链路串接而成的。在本申请实施例中，例如，完成远程控制或者车况上报这些车辆业务时，对于数据交互本身存在很多物理链路(软件模块或者服务之间的链路)。具体的，根据日志数据中包含的业务数据对应的维度字段，例如，根据业务数据中的数据来源、数据目标生成链路拓扑图，进而通过服务链路拓扑图，对目标车辆在整个***中的执行过程的整个链路的节点和数据进行分析，最后确定目标车辆是否正常执行业务逻辑。

在步骤102中，在检测到存在指定类型的异常日志数据的情况下，获取指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识。

需要说明的是，对于车辆来讲，存在一个唯一的设备标识，这个设备标识类似于人的身份证可以代表车辆的标识信息，在本申请实施例在中，设备标识是表示标识车辆TBOX的唯一标识，可以车辆识别码(Vehicle Identification Number，VIN)，也可以是设备号码，VIN码由17位字符组成，VIN码就是汽车的身份证号，包含了车辆的生产厂家、年代、车型、车身型式及代码、发动机代码及组装地点等信息。进一步对设备标识进行脱敏处理，例如，对于VIN码来说格式保留后4位，其余表示为“*”，并且为了保证数据安全，还对设备标识做MD5处理，防止反解析，进行数据加密是为了用户的车辆信息，处于安全角度，在数据库中进行加密的，用户在搜索时可以输入VIN，在数据库进行比对，业务人员输入的是明文的，在后台变成密文，保护用户数据隐私。本申请在做数据加密时可以通过任意一种加密形式进行加解密，本申请不做具体限定。

因此，通过车辆的设备标识进行搜索，就可以定位该车辆，在什么时间，做了哪些事，反之，在检测到存在异常日志数据的情况下通过异常日志数据也可以获取到对应的车辆的设备标识。

在步骤103中，根据设备标识查询设备标识对应的服务链路拓扑图。

在确定异常日志数据对应的设备标识之后，可以根据设备标识查询对应的服务链路拓扑图，此外，为了便于运维人员去排查故障信息，除了可视化显示服务链路拓扑图之外，本申请可以进一步提供一个问题分析平台去进行数据分析，该问题分析平台基于埋点数据库建立，可以根据设备标识或者任何预先定义在埋点数据协议中的维度字段去精准定位车辆的相关信息，并且该问题分析平台可以进行日志拓扑图展示，即服务链路拓扑图展示，例如，根据车辆VIN码(设备标识)去查看服务链路拓扑图，并且可以进一步扩展为多维度搜索，例如根据设备标识、事件标识去查询。

需要说明的是，在本申请实施例中，在根据设备标识获取设备标识对应的服务链路拓扑图之前需要获取服务链路拓扑图，具体的包括：

在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到日志数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及日志数据的数量；根据节点和日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

需要说明的是，在本申请实施例中，日志数据是从日志数据集合中获取的，埋点数据库对应的服务搜索引擎，即搜索服务器，例如，elasticsearch搜索服务器，基于搜索引擎本身存在的聚合函数可以查询业务数据的服务链路中所有的节点以及每个节点对应的数量。需要说明的是，节点在本申请中代表具体的服务，节点对应的数量在本申请中即日志数据对应的数量，节点之间的关系信息代表业务数据的来源和目的，通过业务数据的来源和目的可以得到出服务链路中各个节点如何连接。例如，终端是TBOX，服务是网关，中间件是kafka，在5.1日，几点几分，TBOX连接到了网关，网关把数据传给了kafka，数据解析服务从kafka中获取了数据，存储到了mysql数据库中，整个数据流转过程中一共经过五个节点，具体的，A节点表示TBOX，B节点表示网关，C节点表示kafka，D节点表示数据解析服务，E节点表示mysql。假设某个数据必然经过了这5个节点，根据节点之间的关系信息(每一个节点中数据的来源和目的)可以得出该数据的服务链路就是A-B-C-D-E，对于日志数据来说，A-B在网关中打印一条日志，然后再打印一条B-C的日志，D接收到数据后，再打印一条C-D的日志，以此类推。拓扑图也叫作拓扑结构图，是指由计算机、网络设备以及其他设备构成的网络结构图，拓扑图可以通过图形传递量化信息，数量对比非常直观，是量化图的一种有效表现形式，因此，基于服务链路中确认的节点、节点之间的关系信息以及日志数据的数量，前端开发人员可以基于拓扑图原理通过可视化的形式呈现出服务链路拓扑图，通过可视化的链路拓扑图便于业务人员在查询故障时快速定位问题。

在另一实施例中，获取服务链路拓扑图还包括：按照预设规则从异常日志数据中获取关键词数据；根据关键词数据在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到关键词数据对应的全部节点、节点之间的关系信息以及与关键词数据关联的日志数据的数量；根据关键词数据对应的全部节点、节点之间的关系信息以及与关键词数据关联的日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

需要说明的是，在本申请实施例中，除了通过数据库引擎去查询节点相关信息进而生成拓扑图，进一步地，可以根据关键词数据获取拓扑图，关键词数据的获取除了从异常日志中获取按照预设规则获取，还可以根据用户反馈的信息，例如用户通过车辆网平台主动上报故障时，此时可以获取故障上报信息中的高频率词语，例如，连接超时，解析错误，***异常，等等，还可以从业务数据中根据业务相关词语出现的频率确定关键词数据，或者，基于业务数据中某项维度在一定时间中出现的频率确定关键词数据，对此本申请对此不做具体限定。

通过关键词获取拓扑图具体的，例如，某一日志数据对应的内容：“发送到CMP***的短信验证码时连接超时”，下次一次如果通过数据库引擎搜索，“验证码”，或者“连接超时”，通过数据库引擎的模糊搜索，就可以匹配到这一条日志数据，或者跟这个关键字相关的其他日志数据，因此可以统计出日志数据的数量，进而基于搜索引擎本身存在的聚合函数可以查询业务数据的服务链路中所有的节点，那么每个关键字对应的节点也可以查询到，例如，搜索“连接超时”，在预设时间范围内，所有的和该关键词数据有关的节点可以查询出来，进而根据节点、节点之间的关系信息和日志数据的数量通过前端生成可视化服务链路拓扑图。

在步骤104中，对服务链路拓扑图中的各个链路中的节点进行分析处理，确定各个链路中的异常节点。

需要说明的是，链路本质上是从一个结点到相邻结点的一段物理线路，中间没有任何其他的交换结点。在进行数据通信时，两个计算机之间的通路往往是由许多的链路串接而成的。在本申请实施例中，例如，完成远程控制或者车况上报这些车辆业务时，对于数据交互本身存在很多物理链路(软件模块或者服务之间的链路)。因此，在获取到服务链路拓扑图后，可以对服务链路拓扑图中的各个链路中的节点进行分析处理，确定异常节点，逻辑与物理相结合的可视化拓扑图可以更直观明了的看清楚链路中各个节点、接口之间的连接，反应设备实体的结构关系。

需要说明的是，在获取到服务链路拓扑图之后，需要进行分析处理，才能排查出异常节点，具体的实现可以是业务人员通过如下情况分析，例如，常规排查的情况，此时，车辆用户反馈某个车辆存在问题的时候，通过用户反馈的关键词信息在埋点数据库的搜索引擎中(例如elasticsearch)进行常规检索，业务人员即可通过服务联络拓扑图快速查看每个节点的链路情况，或者，***自动反馈异常信息，在本申请实施例中，对于常规业务链路的整个链路结果会按照一定规则进行预设，例如，车况远控业务，从远控的指令下发，到指令执行情况反馈这个链路需要有F，D，S，W，T五个节点，因此，检测程序会自动在日志数据集合中按照预设的时间或者间隔一定数据量进行检测，在某个时间点，远控指令经过节点的链路和预设链路不相同就会触发异常信息，根据上报的异常信息确定车辆对应的服务链路拓扑图，按照预设的链路自动排查出链路中存在的异常节点，或者，***向运营人员发送警示提醒，提示出目前链路中哪些节点存在第三级别的异常，即“ERROR”信息，例如，“在S节点存在ERROR，未接收到某节点数据”，业务人员可单独查看这些ERROR信息，进行下一步详细排查。

本申请可以通过检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；在检测到存在指定类型的异常日志数据的情况下，获取指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；根据设备标识查询设备标识对应的服务链路拓扑图；对服务链路拓扑图中的各个链路中的节点进行分析处理，确定各个链路中的异常节点。即根据检测日志数据集合中的异常日志数据从而获取存在异常日志数据对应车辆的设备标识，根据设备标识确定的服务链路拓扑图中各个链路中的节点进行分析处理去查找异常节点，实现链路跟踪分析。由于可以向运维人员提供可视化服务链路拓扑图，解决了现有技术中在面对复杂的链路和技术体系中无法快速跟踪和排障的问题，通过本申请的实施例提供的技术方案可以通过对车辆的相关业务链路跟踪分析，以及可视化展示链路拓扑图，帮助测试和开发人员快速定位故障范围和分析故障原因，提高排障效率，减少人力成本，节省网络资源。

需要说明的是，本实施例中所有的实施例只是为了方便本领域技术人员更好的理解本实施例中的技术方案，并不是限制本实施例中链路拓扑图的结构。

本申请的第二实施方式涉及一种链路分析装置，如图2所示，图2是根据一示例性实施例示出的一种链路分析的装置框图，该装置包括以下模块：

检测模块201，用于检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；

第一获取模块202，用于在检测到存在指定类型的异常日志数据的情况下，获取指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；

查询模块203，用于根据设备标识查询设备标识对应的服务链路拓扑图；

分析模块204，用于对服务链路拓扑图中的各个链路节点进行分析处理，确定各个链路中的异常节点。

可选的，所述装置还包括：

第一生成模块，用于根据预先设置的埋点数据协议对车辆的业务数据进行埋点采集，基于采集的业务数据生成所述日志数据，所述日志数据存储于所述埋点数据库。

可选的，所述装置还包括：

节点查询模块，用于在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到日志数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量；

第二生成模块，用于根据所述全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

可选的，所述装置还包括：

第二获取模块，用于按照预设规则从所述异常日志数据中获取关键词数据；

关键词检测模块，用于根据关键词数据在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到所述关键词数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及与所述关键词数据关联的日志数据的数量；

第三生成模块，用于根据所述关键词数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及与所述关键词数据关联的日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

本申请可以通过检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；在检测到存在指定类型的异常日志数据的情况下，获取指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；根据设备标识查询设备标识对应的服务链路拓扑图；对服务链路拓扑图中的各个链路中的节点进行分析处理，确定各个链路中的异常节点。即根据检测日志数据集合中的异常日志数据从而获取存在异常日志数据对应车辆的设备标识，根据设备标识确定的服务链路拓扑图中各个链路中的节点进行分析处理去查找异常节点，实现链路跟踪分析。由于可以向运维人员提供可视化服务链路拓扑图，解决了现有技术中在面对复杂的链路和技术体系中无法快速跟踪和排障的问题，通过本申请的实施例提供的技术方案可以通过对车辆的相关业务链路跟踪分析，以及可视化展示链路拓扑图，帮助测试和开发人员快速定位故障范围和分析故障原因，提高排障效率，减少人力成本，节省网络资源。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本申请的第三实施方式涉及一种车辆，包括本申请第二实施方式中的链路分析装置。

图3是根据一示例性实施例示出的一种用于电子设备1400的框图。例如，电子设备1400可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图3，电子设备1400可以包括以下一个或多个组件：处理组件1402，存储器1404，电源组件1406，多媒体组件1408，音频组件1410，输入/输出接口1412，传感器组件1414，以及通信组件1416。

处理组件1402通常控制装置1400的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1402可以包括一个或多个处理器1420来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1402可以包括一个或多个模块，便于处理组件1402和其他组件之间的交互。例如，处理组件1402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1408和处理组件1402之间的交互。

存储器1404被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1400的操作。这些数据的示例包括用于在装置1400上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1404可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1406为电子设备1400的各种组件提供电力。电源组件1406可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为电子设备1400生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1408包括在所述电子设备1400和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备1200处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1410包括一个麦克风(MIC)，当电子设备1200处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1404或经由通信组件1416发送。在一些实施例中，音频组件1410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

输入/输出接口1412为处理组件1402和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1414包括一个或多个传感器，用于为电子设备1400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1414可以检测到电子设备1400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备1400的显示器和小键盘，传感器组件1414还可以检测电子设备1400或电子设备1400一个组件的位置改变，用户与电子设备1400接触的存在或不存在，电子设备1400方位或加速/减速和电子设备1400的温度变化。传感器组件1414可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1414还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1414还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1416被配置为便于电子设备1400和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备1400可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1416经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1416还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备1400可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1404，上述指令可由电子设备1400的处理器1420执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种链路分析方法，其特征在于，所述方法包括：

检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；

在检测到存在所述指定类型的异常日志数据的情况下，获取所述指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；

根据所述设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图；

对所述服务链路拓扑图中的各个链路中的节点进行分析处理，确定各个所述链路中的异常节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据的步骤之前，所述方法包括：

根据预先设置的埋点数据协议对车辆的业务数据进行埋点采集，基于采集的业务数据生成所述日志数据，所述日志数据存储于所述埋点数据库。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图的步骤之前，所述方法还包括：

在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到日志数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量；

根据所述全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图的步骤之前，所述方法还包括：

按照预设规则从所述异常日志数据中获取关键词数据；

根据关键词数据在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到所述关键词数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及与所述关键词数据关联的日志数据的数量；

根据所述关键词数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及与所述关键词数据关联的日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

5.一种链路分析装置，其特征在于，所述装置包括：

检测模块，用于检测日志数据集合中是否存在指定类型的异常日志数据；

第一获取模块，用于在检测到存在所述指定类型的异常日志数据的情况下，获取所述指定类型的异常日志数据对应的车辆的设备标识；

查询模块，用于根据所述设备标识查询所述设备标识对应的服务链路拓扑图；

分析模块，用于对所述服务链路拓扑图中的各个链路节点进行分析处理，确定各个所述链路中的异常节点。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一生成模块，用于根据预先设置的埋点数据协议对车辆的业务数据进行埋点采集，基于采集的业务数据生成所述日志数据，所述日志数据存储于所述埋点数据库。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

节点查询模块，用于在埋点数据库对应的搜索引擎中进行节点查询，得到日志数据对应的全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量；

第二生成模块，用于根据所述全部节点、所述节点之间的关系信息以及所述日志数据的数量生成服务链路拓扑图。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至4中任一项所述的链路分析方法。

9.一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行如权利要求1至4中任一项所述的链路分析方法。

10.一种车辆，其特征在于，包括根据权利要求5至7所述的链路分析装置。

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