CN116010220A - 一种告警诊断方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种告警诊断方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈。本发明实施例的技术方案，利用规则引擎自动对告警进行诊断，并给出符合业务场景的解决方案，提高了告警诊断的准确度和效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种告警诊断方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着智能运维的发展，使用监控监测设备、***以及应用的运行状况已经十分普遍。若运行时有故障发生，监控会产生告警。
现有的告警诊断方式，通常是将新产生的告警信息与存储的常见的历史告警信息进行匹配，确定诊断结果并给出解决方案。但是当告警发生情况特殊，没有历史告警信息与之匹配时，就无法及时给出相应的诊断结果和解决方案，需要人工介入。
发明内容
本发明实施例提供了一种告警诊断方法、装置、设备及存储介质，以实现利用规则引擎自动对告警进行诊断，并给出符合业务场景的解决方案，提高告警诊断的准确度和效率。
根据本发明的一方面，提供了一种告警诊断方法，包括：
获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；
查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；
调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；
调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈。
可选的，所述获取待处理的目标告警信息，包括：
从kafka消息队列中顺序获取告警信息，作为待处理的目标告警信息。
可选的，所述确定所述目标告警信息对应的业务场景，包括：
根据所述kafka消息队列所属的消息类别，确定所述目标告警信息对应的业务场景。
可选的，所述查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息，包括：
按照预设规则对所述目标告警信息进行解析，获得告警关键字；
根据所述告警关键字查询与所述目标告警信息关联的告警日志，作为告警补充信息。
可选的，所述调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果，包括：
调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，提取所述目标告警信息和告警补充信息中的场景描述字段值；
根据所述场景描述字段值，判断所述业务场景下是否存在异常情况；
如果存在异常情况，则获取与所述业务场景关联的告警日志，识别告警诊断结果。
可选的，所述调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈，包括：
如果告警诊断结果中包括自愈命令，则获取所述业务场景下与所述目标告警信息匹配的目标自愈方案；
调用规则引擎执行所述目标自愈方案，实现告警自愈。
可选的，所述获取所述业务场景下与所述目标告警信息匹配的目标自愈方案，包括：
提取所述目标告警信息中的特定告警字段的字段值，将与所述字段值绑定的自愈方案作为目标自愈方案；或者，
将所述目标告警信息与历史告警信息进行比对，将匹配度最高的历史告警信息所对应的自愈方案作为目标自愈方案。
根据本发明的另一方面，提供了一种告警诊断装置，包括：
获取模块，用于获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；
查询模块，用于查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；
诊断模块，用于调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；
自愈模块，用于调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的告警诊断方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的告警诊断方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈，解决了现有技术中对告警的诊断方式比较简单，需要人工介入的问题，实现了利用规则引擎自动对告警进行诊断，并给出符合业务场景的解决方案，提高告警诊断的准确度和效率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种告警诊断方法的流程图；
图2是根据本发明实施例所适用的一种告警自动诊断自愈的流程图；
图3是根据本发明实施例二提供的一种告警诊断装置的结构示意图；
图4是实现本发明实施例的告警诊断方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“目标”、“特定”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是根据本发明实施例一提供的一种告警诊断方法的流程图，本实施例可适用于结合告警信息对应的业务场景，利用规则引擎对告警信息自动进行诊断给出恢复方案的情况，该方法可以由告警诊断装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可配置于电子设备中。
如图1所示，该方法包括：
S110、获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景。
本实施例中，告警信息可以是监控设备根据异常监控数据生成的简单告警数据，例如告警名称、告警分类、告警解释等。告警信息与业务场景之间存在关联关系，并且该关联关系可以由用户提前配置。其中，业务场景可以包括数据库资源场景、网络资源场景等。
可选的，所述获取待处理的目标告警信息，包括：从kafka消息队列中顺序获取告警信息，作为待处理的目标告警信息。
其中，kafka是一个分布式、基于发布/订阅的消息***，可以包括多个消息队列。每一个发送到kafka的消息都有一个消息类别，例如网络故障、接口故障等，消息类别与消息队列相对应，用于指示该消息应该存储到哪个消息队列中。
本实施例中，如图2所示，当根据监控到的设备或***故障产生告警信息后，会根据告警信息对应的消息类别，将告警信息存储到对应的kafka消息队列中，以保证按顺序对告警信息进行自动诊断。因此，在获取待处理的目标告警信息时，可以从指定kafka消息队列中顺序获取一个告警信息作为目标告警信息。
可以理解的是，由于是从kafka消息队列中顺序获取告警信息进行诊断，因此，在对告警信息的处理速度正常的情况下，即对告警信息的处理速度大于向kafka消息队列中存储告警信息的速度，可以保证及时对告警信息的诊断、自愈的响应。
可选的，所述确定所述目标告警信息对应的业务场景，包括：根据所述kafka消息队列所属的消息类别，确定所述目标告警信息对应的业务场景。
本实施例中，由于每个kafka消息队列对应一个消息类别，为了能快速确定kafka消息队列中的告警信息所对应的业务场景，可以为各kafka消息队列的消息类别与业务场景建立映射关系，甚至可以将业务场景直接作为kafka消息队列的消息类别，使得告警信息可以从源头上确定业务场景。
当然，本实施例中也可以根据告警信息关联的监控信息或者其他描述信息，确定与告警信息对应的业务场景。例如，根据告警信息相关的监控信息，告警信息中包括的场景相关信息等，确定告警信息对应的业务场景。
S120、查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息。
其中，告警补充信息可以包括与告警信息相关的日志数据，用于丰富对告警的了解，帮助更准确的对告警进行自动诊断。
可选的，所述查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息，包括：按照预设规则对所述目标告警信息进行解析，获得告警关键字；根据所述告警关键字查询与所述目标告警信息关联的告警日志，作为告警补充信息。
本实施例中，如图2所示，通过对目标告警信息进行解析，得到特定的告警关键字。这些告警关键字是目标告警的关键信息，可以作为判断目标告警是否严重的依据，也可以作为判断目标告警是否需要自愈的依据。根据目标告警信息和/或告警关键字，从数据库中搜索与目标告警信息相关联的告警日志，作为告警补充信息。根据告警日志确定与目标告警信息相关的设备运行数据、***数据等，对目标告警进行补充描述。
S130、调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果。
本实施例中，考虑到每个业务场景的告警诊断逻辑差异较明显，因此可以预先为每个业务场景配置一个逻辑判断器，用于对业务场景下的各种告警信息进行自动诊断。具体来说，逻辑判断器可以根据获取的告警信息、告警信息解析得到的告警关键字以及告警补充信息，来判断一个告警的严重程度，是否需要给出提示信息，以及告警是否需要进行自愈等。
其中，所述逻辑判断器基于规则引擎实现。规则引擎可以理解为代码库，能够很好地支持告警诊断与自愈中所需要实现的复杂业务逻辑，方便业务员对业务逻辑的配置更贴合业务场景，也方便编程人员的代码编写和维护。
可选的，所述调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果，包括：调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，提取所述目标告警信息和告警补充信息中的场景描述字段值；根据所述场景描述字段值，判断所述业务场景下是否存在异常情况；如果存在异常情况，则获取与所述业务场景关联的告警日志，识别告警诊断结果。
本实施例中，图2中基于规则引擎实现的逻辑判断器，本质上是一个由多种类型的逻辑组件组合得到的逻辑流程。示例性的，逻辑组件可以包括：正则组件、条件组件、脚本组件、命令组件等类型。可以根据业务需要，配置出适用于不同业务场景的逻辑判断器。示例性的，以适用于数据库应用场景的逻辑判断器为例，调用逻辑判断器进行告警诊断的过程可以包括：使用正则组件提取目标告警信息和告警补充信息中数据库相关的字段值；使用条件组件判断数据库运行是否正常；如果存在异常情况，则使用脚本组件登录到数据库***，搜索与数据库关联的告警日志，获取详细的数据库执行信息；使用诊断组件结合目标告警信息、目标告警信息解析出来的告警关键字以及数据库执行信息，获取对目标告警信息更加精确的诊断结果。如果诊断后认为告警需要自愈，则使用命令组件生成自愈命令。
S140、调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈。
本实施例中，使用规则引擎除了可以及时高效地处理告警信息，自动对告警信息进行诊断，快速、有效地定位告警的问题，还可以在识别出告警诊断结果之后及时给出解决方案，甚至是自动实现告警自愈，从而保证***的健壮性。
可选的，所述调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈，包括：如果告警诊断结果中包括自愈命令，则获取所述业务场景下与所述目标告警信息匹配的目标自愈方案；调用规则引擎执行所述目标自愈方案，实现告警自愈。
本实施例中，如图2所示，如果逻辑判断器给出的告警诊断结果中包括自愈命令，则在目标告警信息的业务场景下，从自愈方案库中查找与目标告警信息匹配的目标自愈方案。其中，自愈方案可以是脚本、命令，也可以是一个逻辑流程。逻辑流程可由用户自己随机组合各种逻辑组件实现。通过调用规则引擎自动执行脚本或逻辑流程，实现告警的自愈和恢复。
可选的，所述获取所述业务场景下与所述目标告警信息匹配的目标自愈方案，包括：提取所述目标告警信息中的特定告警字段的字段值，将与所述字段值绑定的自愈方案作为目标自愈方案；或者，将所述目标告警信息与历史告警信息进行比对，将匹配度最高的历史告警信息所对应的自愈方案作为目标自愈方案。
本实施例中，为了能快速获取与告警信息匹配的自愈方案，可以针对每个业务场景，提前针对预设的特定告警字段绑定对应的自愈方案。从而当要获取与目标告警信息匹配的目标自愈方案时，先确定与目标告警信息的业务场景匹配的特定告警字段，进而从目标告警信息中提取该特定告警字段的字段值，根据该特定告警字段值与自愈方案的绑定关系，获取与特定告警字段值匹配的自愈方案作为目标自愈方案。
本实施例中，也可以将历史告警信息对应的自愈方案存储至数据库中，并建立历史告警信息与自愈方案之间的映射关系。当要获取与目标告警信息匹配的目标自愈方案时，可以根据智能推荐算法遍历历史告警信息，计算目标告警信息与各历史告警信息的相似度，找到与目标告警信息相似度最高的历史告警信息，并从数据库中获取与该历史告警信息对应的自愈方案作为目标自愈方案。
本实施例中，为了使告警诊断、自愈流程更友好，还可以设置一些告警提示，用于在告警不需要自愈的时候，给到用户一些提示信息，让这个告警不被忽略。也可以设置是否自动执行自愈方案，对于有些较为敏感的自愈方案，例如数据库的操作，可设置不自动执行，并给出多个可执行的自愈方案，按照推荐度排序，并提示用户，等待用户确认以后，再执行。
本发明实施例的技术方案，通过获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈，解决了现有技术中对告警的诊断方式比较简单，需要人工介入的问题，实现了利用规则引擎自动对告警进行诊断，并给出符合业务场景的解决方案，提高告警诊断的准确度和效率。
实施例二
图3是根据本发明实施例二提供的一种告警诊断装置的结构示意图。
如图3所示，该装置包括：
获取模块310，用于获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；
查询模块320，用于查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；
诊断模块330，用于调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；
自愈模块340，用于调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈。
本发明实施例的技术方案，通过获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈，解决了现有技术中对告警的诊断方式比较简单，需要人工介入的问题，实现了利用规则引擎自动对告警进行诊断，并给出符合业务场景的解决方案，提高告警诊断的准确度和效率。
可选的，获取模块310，包括：告警获取单元，用于从kafka消息队列中顺序获取告警信息，作为待处理的目标告警信息。
可选的，获取模块310，包括：场景确定单元，用于根据所述kafka消息队列所属的消息类别，确定所述目标告警信息对应的业务场景。
可选的，查询模块320，用于：
按照预设规则对所述目标告警信息进行解析，获得告警关键字；
根据所述告警关键字查询与所述目标告警信息关联的告警日志，作为告警补充信息。
可选的，诊断模块330，用于：
调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，提取所述目标告警信息和告警补充信息中的场景描述字段值；
根据所述场景描述字段值，判断所述业务场景下是否存在异常情况；
如果存在异常情况，则获取与所述业务场景关联的告警日志，识别告警诊断结果。
可选的，自愈模块340，包括：
自愈方案获取单元，用于如果告警诊断结果中包括自愈命令，则获取所述业务场景下与所述目标告警信息匹配的目标自愈方案；
脚本执行单元，用于调用规则引擎执行所述目标自愈方案，实现告警自愈。
可选的，自愈方案获取单元，用于：
提取所述目标告警信息中的特定告警字段的字段值，将与所述字段值绑定的自愈方案作为目标自愈方案；或者，
将所述目标告警信息与历史告警信息进行比对，将匹配度最高的历史告警信息所对应的自愈方案作为目标自愈方案。
本发明实施例所提供的告警诊断装置可执行本发明任意实施例所提供的告警诊断方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如告警诊断方法。
在一些实施例中，告警诊断方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的告警诊断方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行告警诊断方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的***和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种告警诊断方法，其特征在于，包括：
获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；
查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；
调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；
调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的目标告警信息，包括：
从kafka消息队列中顺序获取告警信息，作为待处理的目标告警信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标告警信息对应的业务场景，包括：
根据所述kafka消息队列所属的消息类别，确定所述目标告警信息对应的业务场景。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息，包括：
按照预设规则对所述目标告警信息进行解析，获得告警关键字；
根据所述告警关键字查询与所述目标告警信息关联的告警日志，作为告警补充信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果，包括：
调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，提取所述目标告警信息和告警补充信息中的场景描述字段值；
根据所述场景描述字段值，判断所述业务场景下是否存在异常情况；
如果存在异常情况，则获取与所述业务场景关联的告警日志，识别告警诊断结果。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈，包括：
如果告警诊断结果中包括自愈命令，则获取所述业务场景下与所述目标告警信息匹配的目标自愈方案；
调用规则引擎执行所述目标自愈方案，实现告警自愈。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述业务场景下与所述目标告警信息匹配的目标自愈方案，包括：
提取所述目标告警信息中的特定告警字段的字段值，将与所述字段值绑定的自愈方案作为目标自愈方案；或者，
将所述目标告警信息与历史告警信息进行比对，将匹配度最高的历史告警信息所对应的自愈方案作为目标自愈方案。
8.一种告警诊断装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待处理的目标告警信息，并确定所述目标告警信息对应的业务场景；
查询模块，用于查询与所述目标告警信息关联的告警补充信息；
诊断模块，用于调用与所述业务场景匹配的逻辑判断器，根据所述目标告警信息和告警补充信息识别告警诊断结果；所述逻辑判断器基于规则引擎实现；
自愈模块，用于调用规则引擎执行与所述告警诊断结果匹配的目标自愈方案，实现告警自愈。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的告警诊断方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的告警诊断方法。
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