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公开(公告)号：CN107301118A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710450900.X
申请日：2017-06-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于日志的故障指标自动标注系统与方法，包括：根据系统日志的事件等级筛选出失效/故障日志，根据每条失效/故障日志的信息内容为每条失效/故障日志分配失效/故障类别，根据每类失效/故障类别确定性能指标数据的有效时间窗口；对每类失效/故障类别的有效时间窗口对应的所有性能指标数据进行建模，构建故障指标模型；根据故障指标模型对性能指标数据进行自动标注性能指标数据是否为故障指标。本发明可减少人工标注故障指标的耗时耗力，节省时间和人力资源，减少工作量，方便管理员快速排查系统故障、进行故障诊断，还可根据指标的特征估计出某时间段内系统是否处于某种故障/失效状态，方便及时采取相应措施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108228442B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201611153279.2
申请日：2016-12-14
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明的实施例提供一种异常节点的检测方法及装置，涉及通信技术领域，能够检测出分布迭代式数据处理程序中出现异常的具体环节。该方法包括：获取目标特征向量，该目标特征向量包括目标节点实际执行目标应用程序的目标子程序时产生的性能参数，该性能参数用于指示在执行该目标子程序的运行阶段内该目标节点的资源消耗；获取与目标子程序和目标节点对应的目标性能模型，该目标性能模型用于指示正常执行该目标子程序时产生的性能参数区间；若该目标特征向量位于该性能参数区间之外，则确定该目标节点在执行该目标应用程序的目标子程序时出现异常。
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公开(公告)号：CN108228442A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201611153279.2
申请日：2016-12-14
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明的实施例提供一种异常节点的检测方法及装置，涉及通信技术领域，能够检测出分布迭代式数据处理程序中出现异常的具体环节。该方法包括：获取目标特征向量，该目标特征向量包括目标节点实际执行目标应用程序的目标子程序时产生的性能参数，该性能参数用于指示在执行该目标子程序的运行阶段内该目标节点的资源消耗；获取与目标子程序和目标节点对应的目标性能模型，该目标性能模型用于指示正常执行该目标子程序时产生的性能参数区间；若该目标特征向量位于该性能参数区间之外，则确定该目标节点在执行该目标应用程序的目标子程序时出现异常。
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公开(公告)号：CN108427720B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810127088.1
申请日：2018-02-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供从系统日志中提取特征向量的方法，构建系统日志分类模型的方法以及系统日志分类方法。提取特征向量的方法包括：对每个类别，计算该类别关键字与系统日志的语义相似度，选取一些相似度作为系统日志在该类别下的特征向量；组合系统日志在所有类别下的特征向量以得到该系统日志的特征向量。构建模型的方法利用上述方法来提取训练数据集的特征向量，并将其作为卷积神经网络的输入以训练模型。系统日志分类方法利用上述方法来提取系统日志的特征向量，并通过模型得到分类结果。本发明可以实现高准确率和高时效的系统日志分类。
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公开(公告)号：CN107301118B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201710450900.X
申请日：2017-06-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于日志的故障指标自动标注系统与方法，包括：根据系统日志的事件等级筛选出失效/故障日志，根据每条失效/故障日志的信息内容为每条失效/故障日志分配失效/故障类别，根据每类失效/故障类别确定性能指标数据的有效时间窗口；对每类失效/故障类别的有效时间窗口对应的所有性能指标数据进行建模，构建故障指标模型；根据故障指标模型对性能指标数据进行自动标注性能指标数据是否为故障指标。本发明可减少人工标注故障指标的耗时耗力，节省时间和人力资源，减少工作量，方便管理员快速排查系统故障、进行故障诊断，还可根据指标的特征估计出某时间段内系统是否处于某种故障/失效状态，方便及时采取相应措施。
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公开(公告)号：CN108427720A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810127088.1
申请日：2018-02-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供从系统日志中提取特征向量的方法，构建系统日志分类模型的方法以及系统日志分类方法。提取特征向量的方法包括：对每个类别，计算该类别关键字与系统日志的语义相似度，选取一些相似度作为系统日志在该类别下的特征向量；组合系统日志在所有类别下的特征向量以得到该系统日志的特征向量。构建模型的方法利用上述方法来提取训练数据集的特征向量，并将其作为卷积神经网络的输入以训练模型。系统日志分类方法利用上述方法来提取系统日志的特征向量，并通过模型得到分类结果。本发明可以实现高准确率和高时效的系统日志分类。
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