一种基于神经网络模型的ETL系统维护方法和装置

本发明提供一种基于神经网络模型的ETL系统维护方法和装置，涉及系统维护技术领域，本发明获取来自多个不同来源的ETL系统的日志数据，日志数据包括多个日志信息；根据日志数据，确定每个日志信息对应的特征信息，特征信息包括时间、任务标识和故障类别；响应于用户输入的用于指示确定目标时间段内的ETL系统的故障原因分析指令，确定目标时间段内每个故障类别的日志信息对应的数量；将目标时间段内每个故障类别的日志信息对应的数量输入训练完成的第一神经网络模型，得到目标时间段内的ETL系统的故障原因。本发明提供的方法能够减少日志分析时间，快速确定ETL系统的故障原因，进而有效提升系统维护效率，降低维护成本。