CN116627695B - 一种告警事件根因推荐方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种告警事件根因推荐方法、装置、设备及存储介质。包括：获取告警数据样本，基于告警数据样本获取事件根因排序，其中，告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因；根据事件根因排序确定各告警根因对应目标影响条件；根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，根据各根因分值进行根因推荐。通过将获取的告警数据样本展示给用户以获取事件根因排序，根据事件根因排序可以确定各告警根因对应目标影响条件，以保证根因推荐的准确性。最后通过确定各告警根因对应的根因分值进行根因推荐，通过多维度输入配合人工选择快速定位出异常问题的真正根因，降低了运维人员的工作量、提高了工作效率。

Description

一种告警事件根因推荐方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种告警事件根因推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在现有的企业中，随着运维体系的不断完善加强，产生了各种各样的运维工具，覆盖了业务、网络、***等多个层面的运维监控，每个层面又会细分出不同的基础设施、监控设施、管理设施。在***出现异常时，短时间会产生几十条甚至上百条告警，导致运维人员难以定位问题的真正原因。

现有技术中的告警事件平台，仅能将不同的告警聚合到同一平台做告警收敛转发功能，无法准确定位出告警事件根因，进而导致运维人员工作量大、工作效率低。

发明内容

本发明提供了一种告警事件根因推荐方法、装置、设备及存储介质，以实现对告警事件进行根因分析。

根据本发明的一方面，提供了一种告警事件根因推荐方法，该方法包括：

获取告警数据样本，基于告警数据样本获取事件根因排序，其中，告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因；

根据事件根因排序确定各告警根因对应目标影响条件；

根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，根据各根因分值进行根因推荐。

可选的，获取告警数据样本，包括：通过数据聚合平台收集历史告警事件，其中，历史告警事件包括历史告警数据和对应的告警根因；将历史告警数据进行指定格式转换以生成标准告警数据；根据标准告警数据和告警根因的对应关系生成告警数据样本。

可选的，基于告警数据样本获取事件根因排序，包括：获取用户输入的目标时间范围，并确定各告警数据样本对应的时间戳；根据目标时间范围对各时间戳进行筛选，以获取与目标时间范围对应的目标数据样本；基于目标数据样本获取用户输入的事件根因排序，其中，事件根因排序为各标准告警数据对应的告警根因排序。

可选的，根据事件根因排序确定各告警根因对应目标影响条件，包括：获取影响条件，其中，影响条件包括发生时间、事件等级、历史频次、关键字符、事件来源、所属层级和告警时段；依次将各标准告警数据对应的告警根因与影响条件进行匹配，以确定各告警根因对应的根因影响条件；确定各根因影响条件的频率和频次；当频率和频次满足预设阈值时，将根因影响条件作为目标影响条件。

可选的，根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，包括：基于目标影响条件获取用户设置的权重；将权重输入预设算法，以计算各告警根因对应的根因分值。

可选的，在根据事件根因排序确定目标影响条件之后，还包括：将目标影响条件进行展示，以供用户进行选择；将用户选择的目标影响条件作为筛选后的目标影响条件；根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，包括：根据筛选后的目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值。

可选的，根据各根因分值进行根因推荐，包括：将告警根因按照根因分值由大到小的顺序进行排序以生成根因排序清单；从根因排序清单中选取指定数量的告警根因进行根因推荐。

根据本发明的另一方面，提供了一种告警事件根因推荐装置，该装置包括：

事件根因排序获取模块，用于获取告警数据样本，基于告警数据样本获取事件根因排序，其中，告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因；

目标影响条件确定模块，用于根据事件根因排序确定各告警根因对应目标影响条件；

根因分值计算和推荐模块，用于根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，根据各根因分值进行根因推荐。

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一种告警事件根因推荐方法。

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一种告警事件根因推荐方法。

本发明实施例的技术方案，通过将获取的告警数据样本展示给用户以获取事件根因排序，根据事件根因排序可以确定各告警根因对应目标影响条件，以保证根因推荐的准确性。最后通过确定各告警根因对应的根因分值进行根因推荐，通过多维度输入配合人工选择快速定位出异常问题的真正根因，降低了运维人员的工作量、提高了工作效率。

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事件根因推荐方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二提供的另一种告警事件根因推荐方法的流程图；

图3是根据本发明实施例三提供的一种告警事件根因推荐装置的结构示意图；

图4是实现本发明实施例的一种告警事件根因推荐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“第一”、“第二”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为本发明实施例一提供了一种告警事件根因推荐方法的流程图，本实施例可适用于对告警事件进行根因分析的情况，该方法可以由告警事件根因推荐装置来执行，该告警事件根因推荐装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该告警事件根因推荐装置可配置于计算机中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取告警数据样本，基于告警数据样本获取事件根因排序，其中，告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因。

其中，告警数据是指运维***在运行异常时产生的数据。告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因，标准告警数据是指用户统一格式后的来自多平台的告警数据，例如，可以使用底层搭载的数据聚合平台，将来自网络、主机以及业务平台的多类告警数据全部收集到一起，使用正则解析、KV分解或者JSON解析等方法做数据的转换清洗过滤，统一各类数据的格式以生成标准告警数据。告警根因是指告警数据的重要影响因素，本实施方式搭载于成熟的大数据分析聚合平台，通过多维度输入配合人工选择快速定位出异常问题的真正根因。

可选的，获取告警数据样本，包括：通过数据聚合平台收集历史告警事件，其中，历史告警事件包括历史告警数据和对应的告警根因；将历史告警数据进行指定格式转换以生成标准告警数据；根据标准告警数据和告警根因的对应关系生成告警数据样本。

具体的，历史告警事件可以来自多个平台，例如，网络、主机以及业务，历史告警事件包括历史告警数据和对应的告警根因，可以通过将多平台的数据进行聚合和清洗，将历史告警数据进行指定格式转换以生成标准告警数据，最后依据标准告警数据和告警根因的对应关系即可生成告警数据样本。另外，在生成告警数据样本时，可以使用自定义字典或数据标签方式将各数据做层级分类，更好的满足事件聚合要求。

可选的，基于告警数据样本获取事件根因排序，包括：获取用户输入的目标时间范围，并确定各告警数据样本对应的时间戳；根据目标时间范围对各时间戳进行筛选，以获取与目标时间范围对应的目标数据样本；基于目标数据样本获取用户输入的事件根因排序，其中，事件根因排序为各标准告警数据对应的告警根因排序。

其中，事件根因排序是指将大量历史的告警数据作为样本数据输入到***中，由人工使用***训练功能对历史数据做梳理的结果。事件根因排序为各标准告警数据对应的告警根因排序。

具体的，用户可以先人工选择异常时间段，即输入目标时间范围，此时控制器会确定各告警数据样本对应的时间戳，然后根据目标时间范围对各时间戳进行筛选，筛选后即可获取目标时间范围内的目标数据样本，控制器可以将目标时间范围内的所有目标数据样本筛选到同一页面，供用户对告警的根因进行排序。示例性的，历史上某***出现交易异常情况，根因为程序内存溢出导致，可以通过人工选择目标时间范围，***自动将该***该时段的所有告警筛选到同一页面，由人工对告警的根因进行排序，例如，事件根因排序包括内存溢出排练第一、服务异常关闭第二、引发的网络异常第三、主机CPU升高第四和交易异常第五。

S120、根据事件根因排序确定各告警根因对应目标影响条件。

具体的，通过事件根因排序，使用排序后的事件在大量历史数据中查找各事件的出现频率、事件等级、产生来源、固定时间段发生频次(如设立10分钟为一段)，根据频率的大小、同一来源的次数等推荐出该条件在根因分析中重要性，为后续人工设立根因影响条件提供数据分析基础。通过对历史上不同***的不同故障做排序，形成多次根因影响条件推荐并记录，最终得出对根因影响较高的条件，例如，目标影响条件可以包括：事件等级影响级别：高级、事件来源：低级、发生时间：中级、所属层级：中级。

S130、根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，根据各根因分值进行根因推荐。

可选的，根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，包括：基于目标影响条件获取用户设置的权重；将权重输入预设算法，以计算各告警根因对应的根因分值。

具体的，用户可以对目标影响条件做权重分配，将目标影响条件分为1-5级，影响高的条件等级设置较高，影响低的条件设置级别较低。各影响条件再以不同条件做等级划分(1-3级)，示例性的，以告警频次(4级)举例：历史出现次数0-3次(3级)，历史出现次数3-10次(2级)，历史出现次数10次以上(1级)。然后将权重输入预设算法，即可计算各告警根因对应的根因分值，示例性的，预设算法可以是预设的根因分值计算公式，根因分值＝级别高(权重级别*二次权重级别)+时间早+包含关键信息+所属层级。其中，可以根据影响条件的时间是否早、是否包含关键信息以及所属层级预设评分标准，例如，4:00之前的影响条件可以设置分值为5,4:00之后的影响条件可以设置分值为8。关键信息可以根据告警事件的类型进行设置，例如，关键信息可以是“致命”。所属层级是指数据来源，例如，网络事件可以设置分值为5，业务事件可以设置分值为8，主机事件可以设置分值为10。

可选的，在根据事件根因排序确定目标影响条件之后，还包括：将目标影响条件进行展示，以供用户进行选择；将用户选择的目标影响条件作为筛选后的目标影响条件；根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，包括：根据筛选后的目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值。

具体的，用户还可以对目标影响条件进行手动筛选，控制器可以将目标影响条件通过用户终端进行展示，用户可以根据自己的运维经验，从已有的目标影响条件中筛选出适合本企业现有环境的影响条件因素，作为后续的根因分析输入。本实施方式加入了人工干预根因手段后，根因分析效果能够更好的适配于不同的环境、不同的企业，提升了根因分析的灵活性、适应性。可以助力企业更好的发现问题、解决问题。

可选的，根据各根因分值进行根因推荐，包括：将告警根因按照根因分值由大到小的顺序进行排序以生成根因排序清单；从根因排序清单中选取指定数量的告警根因进行根因推荐。

具体的，控制器可以比较告警根因的根因分值，将告警根因按照根因分值由大到小的顺序进行排序以生成根因排序清单，然后从根因排序清单中选取指定数量的告警根因进行根因推荐，其中，指定数量可以根据用户需要进行设置，指定数量可以是3个，此时控制器可以从根因排序清单中选取3个告警根因进行根因推荐，需要说明的是，进行根因推荐时，控制器默认选择根因分值最高的前3个告警根因作为推荐根因结果，用户也可以更改推荐目标，例如，可以将根因分值第5-7名作为推荐根因结果。

进一步的，根因推荐可以将导致该故障产生的根本原因发送给运维人员，例如，可以通过常规调用邮件服务器，将结果外发至各运维人员的邮箱，实现快速发现故障以及根因分析的场景。

本发明实施例的技术方案，通过将获取的告警数据样本展示给用户以获取事件根因排序，根据事件根因排序可以确定各告警根因对应目标影响条件，以保证根因推荐的准确性。最后通过确定各告警根因对应的根因分值进行根因推荐，通过多维度输入配合人工选择快速定位出异常问题的真正根因，降低了运维人员的工作量、提高了工作效率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种告警事件根因推荐方法的流程图，本实施例与上述实施例一的基础上增加了根据事件根因排序确定各告警根因对应目标影响条件的具体过程。其中，步骤S210和S260的具体内容与实施例一中的步骤S110和S130大致相同，因此本实施方式中不再进行赘述。如图2所示，该方法包括：

S210、获取告警数据样本，基于告警数据样本获取事件根因排序，其中，告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因。

可选的，获取告警数据样本，包括：通过数据聚合平台收集历史告警事件，其中，历史告警事件包括历史告警数据和对应的告警根因；将历史告警数据进行指定格式转换以生成标准告警数据；根据标准告警数据和告警根因的对应关系生成告警数据样本。

可选的，基于告警数据样本获取事件根因排序，包括：获取用户输入的目标时间范围，并确定各告警数据样本对应的时间戳；根据目标时间范围对各时间戳进行筛选，以获取与目标时间范围对应的目标数据样本；基于目标数据样本获取用户输入的事件根因排序，其中，事件根因排序为各标准告警数据对应的告警根因排序。

S220、获取影响条件，其中，影响条件包括发生时间、事件等级、历史频次、关键字符、事件来源、所属层级和告警时段。

其中，影响条件是指根因的影响条件，具体包括发生时间、事件等级、历史频次、关键字符、事件来源、所属层级和告警时段。其中，发生时间是指告警事件产生的具体时间，事件等级包括一般、警告、严重和恢复；历史频次是指该告警事件在历史上出现的频率，可用多或少表示；关键字符是指告警事件中包含的关键字符，例如，关键字符可以是“致命”，事件来源是指该告警事件产出于哪个运维***或基础设施；所属层级是指该告警事件属于网络事件还是业务事件还是主机事件；告警时段是指该告警事件一般出现的时间段在几点到几点。

S230、依次将各标准告警数据对应的告警根因与影响条件进行匹配，以确定各告警根因对应的根因影响条件。

S240、确定各根因影响条件的频率和频次。

S250、当频率和频次满足预设阈值时，将根因影响条件作为目标影响条件。

具体的，依次将各标准告警数据对应的告警根因与影响条件进行匹配，在大量历史数据中查找各事件的出现频率、事件等级、产生来源、固定时间段发生频次(如设立10分钟为一段)，以确定各告警根因对应的根因影响条件，并且进一步可以通过确定各根因影响条件的频率和频次，当频率和频次满足预设阈值时，表明该根因影响条件对故障影响较高，此时可以将根因影响条件作为目标影响条件。本实施方式根据频率的大小、同一来源的次数等推荐出该条件在根因分析中重要性，为后续人工设立根因影响条件提供数据分析基础。

S260、根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，根据各根因分值进行根因推荐。

可选的，根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，包括：基于目标影响条件获取用户设置的权重；将权重输入预设算法，以计算各告警根因对应的根因分值。

可选的，在根据事件根因排序确定目标影响条件之后，还包括：将目标影响条件进行展示，以供用户进行选择；将用户选择的目标影响条件作为筛选后的目标影响条件；根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，包括：根据筛选后的目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值。

可选的，根据各根因分值进行根因推荐，包括：将告警根因按照根因分值由大到小的顺序进行排序以生成根因排序清单；从根因排序清单中选取指定数量的告警根因进行根因推荐。

本发明实施例的技术方案，通过将获取的告警数据样本展示给用户以获取事件根因排序，根据事件根因排序可以确定各告警根因对应目标影响条件，以保证根因推荐的准确性。最后通过确定各告警根因对应的根因分值进行根因推荐，通过多维度输入配合人工选择快速定位出异常问题的真正根因，降低了运维人员的工作量、提高了工作效率。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种告警事件根因推荐装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：

事件根因排序获取模块310，用于获取告警数据样本，基于告警数据样本获取事件根因排序，其中，告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因；

目标影响条件确定模块320，用于根据事件根因排序确定各告警根因对应目标影响条件；

根因分值计算和推荐模块330，用于根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，根据各根因分值进行根因推荐。

可选的，事件根因排序获取模块310，具体包括：告警数据样本获取单元，用于：通过数据聚合平台收集历史告警事件，其中，历史告警事件包括历史告警数据和对应的告警根因；将历史告警数据进行指定格式转换以生成标准告警数据；根据标准告警数据和告警根因的对应关系生成告警数据样本。

可选的，事件根因排序获取模块310，具体包括：事件根因排序获取单元，用于获取用户输入的目标时间范围，并确定各告警数据样本对应的时间戳；根据目标时间范围对各时间戳进行筛选，以获取与目标时间范围对应的目标数据样本；基于目标数据样本获取用户输入的事件根因排序，其中，事件根因排序为各标准告警数据对应的告警根因排序。

可选的，目标影响条件确定模块320，用于：获取影响条件，其中，影响条件包括发生时间、事件等级、历史频次、关键字符、事件来源、所属层级和告警时段；依次将各标准告警数据对应的告警根因与影响条件进行匹配，以确定各告警根因对应的根因影响条件；确定各根因影响条件的频率和频次；当频率和频次满足预设阈值时，将根因影响条件作为目标影响条件。

可选的，根因分值计算和推荐模块330，具体包括：根因分值确定单元，用于：基于目标影响条件获取用户设置的权重；将权重输入预设算法，以计算各告警根因对应的根因分值。

可选的，装置还包括：根因筛选模块，用于在根据事件根因排序确定目标影响条件之后，将目标影响条件进行展示，以供用户进行选择；将用户选择的目标影响条件作为筛选后的目标影响条件；根据目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值，包括：根据筛选后的目标影响条件确定各告警根因对应的根因分值。

可选的，根因分值计算和推荐模块330，具体包括：根因推荐单元，用于：将告警根因按照根因分值由大到小的顺序进行排序以生成根因排序清单；从根因排序清单中选取指定数量的告警根因进行根因推荐。

本发明实施例的技术方案，通过将获取的告警数据样本展示给用户以获取事件根因排序，根据事件根因排序可以确定各告警根因对应目标影响条件，以保证根因推荐的准确性。最后通过确定各告警根因对应的根因分值进行根因推荐，通过多维度输入配合人工选择快速定位出异常问题的真正根因，降低了运维人员的工作量、提高了工作效率。

本发明实施例所提供的一种告警事件根因推荐装置可执行本发明任意实施例所提供的一种告警事件根因推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

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，例如一种告警事件根因推荐方法。

在一些实施例中，一种告警事件根因推荐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一种告警事件根因推荐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)而被配置为执行一种告警事件根因推荐方法。

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 (7)

1.一种告警事件根因推荐方法，其特征在于，包括：

获取告警数据样本，基于所述告警数据样本获取事件根因排序，其中，所述告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因；

根据所述事件根因排序确定各所述告警根因对应目标影响条件，其中，所述事件根因排序为各标准告警数据对应的告警根因排序；

根据所述目标影响条件确定各所述告警根因对应的根因分值，根据各所述根因分值进行根因推荐；

其中，所述根据所述事件根因排序确定各所述告警根因对应目标影响条件，包括：

获取影响条件，其中，所述影响条件包括发生时间、事件等级、历史频次、关键字符、事件来源、所属层级和告警时段；所述发生时间是指告警事件产生的具体时间；所述历史频次是指告警事件在历史上出现的频率；所述关键字符是指告警事件中包含的关键字符；所述告警时段是指告警事件出现的时间段；

依次将各所述标准告警数据对应的告警根因与所述影响条件进行匹配，以确定各所述告警根因对应的根因影响条件；

确定各所述根因影响条件的频率和频次；

当所述频率和频次满足预设阈值时，将所述根因影响条件作为所述目标影响条件；

其中，获取告警数据样本，包括：

通过数据聚合平台收集历史告警事件，其中，所述历史告警事件包括历史告警数据和对应的告警根因；

将所述历史告警数据进行指定格式转换以生成标准告警数据；

根据所述标准告警数据和所述告警根因的对应关系生成所述告警数据样本，包括：利用自定义字典或数据标签方式将各所述标准告警数据进行层级分类；

其中，所述基于所述告警数据样本获取事件根因排序，包括：

获取用户输入的目标时间范围，并确定各所述告警数据样本对应的时间戳；

根据所述目标时间范围对各所述时间戳进行筛选，以获取与所述目标时间范围对应的目标数据样本；

基于所述目标数据样本获取用户输入的事件根因排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标影响条件确定各所述告警根因对应的根因分值，包括：

基于所述目标影响条件获取用户设置的权重；

将所述权重输入预设算法，以计算各所述告警根因对应的根因分值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述事件根因排序确定目标影响条件之后，还包括：

将所述目标影响条件进行展示，以供用户进行选择；

将用户选择的目标影响条件作为筛选后的目标影响条件；

所述根据所述目标影响条件确定各所述告警根因对应的根因分值，包括：

根据所述筛选后的目标影响条件确定各所述告警根因对应的根因分值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述根因分值进行根因推荐，包括：

将所述告警根因按照根因分值由大到小的顺序进行排序以生成根因排序清单；

从所述根因排序清单中选取指定数量的告警根因进行根因推荐。

5.一种告警事件根因推荐装置，其特征在于，包括：

事件根因排序获取模块，用于获取告警数据样本，基于所述告警数据样本获取事件根因排序，其中，所述告警数据样本包括标准告警数据和对应的告警根因；

目标影响条件确定模块，用于根据所述事件根因排序确定各所述告警根因对应目标影响条件，其中，所述事件根因排序为各标准告警数据对应的告警根因排序；

根因分值计算和推荐模块，用于根据所述目标影响条件确定各所述告警根因对应的根因分值，根据各所述根因分值进行根因推荐；

其中，目标影响条件确定模块，具体用于：

获取影响条件，其中，所述影响条件包括发生时间、事件等级、历史频次、关键字符、事件来源、所属层级和告警时段；所述发生时间是指告警事件产生的具体时间；所述历史频次是指告警事件在历史上出现的频率；所述关键字符是指告警事件中包含的关键字符；所述告警时段是指告警事件出现的时间段；

依次将各所述标准告警数据对应的告警根因与所述影响条件进行匹配，以确定各所述告警根因对应的根因影响条件；确定各所述根因影响条件的频率和频次；当所述频率和频次满足预设阈值时，将所述根因影响条件作为所述目标影响条件；

其中，事件根因排序获取模块，具体包括：告警数据样本获取单元，用于：

通过数据聚合平台收集历史告警事件，其中，所述历史告警事件包括历史告警数据和对应的告警根因；

将所述历史告警数据进行指定格式转换以生成标准告警数据；

根据所述标准告警数据和所述告警根因的对应关系生成所述告警数据样本，包括：利用自定义字典或数据标签方式将各所述标准告警数据进行层级分类；

其中，事件根因排序获取模块，具体包括：事件根因排序获取单元，用于：

获取用户输入的目标时间范围，并确定各所述告警数据样本对应的时间戳；

根据所述目标时间范围对各所述时间戳进行筛选，以获取与所述目标时间范围对应的目标数据样本；

基于所述目标数据样本获取用户输入的事件根因排序。

6.一种电子设备，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1-4中任一项所述的方法。

7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机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1-4中任一项所述的方法。