一种基于深度学习的云平台告警场景根因定位的方法及系统

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一种基于深度学习的云平台告警场景根因定位的方法及系统
申请号:CN202410877041
申请日期:2024-07-02
公开号:CN118869444A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,具体为一种基于深度学习的云平台告警场景根因定位的方法及系统,包括以下步骤:获取到云平台告警信息、告警的资源信息、资源的日志信息及告警处理的历史信息;有益效果为:本发明提出的基于深度学习的云平台告警场景根因定位的方法及系统,根据采集到的云平台告警信息、资源信息、日志信息等,通过告警聚类形成不同的告警场景,针对每个告警场景,锁定日志分析的范围,深度分析资源的关联及日志的关联,识别最终的故障原因,针对不同的告警场景给出故障原因的描述、关键告警信息等。这种方式可以将告警进行场景管理,提供更精确的问题定位,有效减少运维人员定位问题的时间,提高效率,更好的保证云平台的正常运行。
技术关键词
时间序列曲线 场景 word2vec算法 资源 日志采集方式 云平台 系统日志 深度神经网络模型 聚类 告警模块 格式化 分词技术 训练集数据 人工智能技术
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