[發明專利]一種基于決策樹的問題定位方法和裝置在審
| 申請號： | 201910361891.6 | 申請日： | 2019-04-30 |
| 公開（公告）號： | CN110162422A | 公開（公告）日： | 2019-08-23 |
| 發明（設計）人： | 姜立茸 | 申請（專利權）人： | 阿里巴巴集團控股有限公司 |
| 主分類號： | G06F11/07 | 分類號： | G06F11/07 |
| 代理公司： | 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 英屬開曼群島大開*** | 國省代碼： | 開曼群島;KY |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 決策樹 問題定位 方法和裝置 風險決策 問題排查 異常信息 定位結果 日志監控 預先配置 指標特征 最終結果 固定的 排查 數據庫 存儲 自動化 場景 重復 申請 | ||
1.一種基于決策樹的問題定位方法，所述方法包括：
接收基于日志監控獲取的異常信息后，根據所述異常信息確定異常場景；
在數據庫中確定所述異常場景對應的風險決策樹，根據所述異常信息和預定的規則信息配置所述風險決策樹的決策路徑與決策規則，其中，數據庫中存儲了對應不同異常場景的不同風險決策樹；
執行所述風險決策樹，根據決策樹命中的最終結果為本次異常進行問題定位。
2.如權利要求1所述的方法，所述接收基于日志監控獲取的異常信息后，還包括：
在歷史異常記錄中進行查詢，若所述歷史異常記錄中包含本次獲取的異常信息，則直接從緩存讀取對應本次異常信息的已配置完成的風險決策樹。
3.如權利要求1所述的方法，所述接收基于日志監控獲取的異常信息后，還包括：
根據異常信息確定本次異常變化的量級，若本次異常變化為業務量級的變化，則對當前異常系統的上游系統進行依賴分析，以確定所述上游系統對當前異常系統的影響。
4.如權利要求1所述的方法，所述接收基于日志監控獲取的異常信息后，還包括：
根據異常信息確定本次異常變化的量級，若本次異常變化為系統量級的變化，則對當前異常系統的下游系統進行依賴分析，以確定所述下游系統對當前異常系統的影響。
5.如權利要求3或4所述的方法，所述依賴分析包括對系統的業務監控信息、變更事件信息、日志信息和/或活動信息的分析。
6.如權利要求1所述的方法，所述執行所述風險決策樹，包括：
讀取決策樹模型，從根節點出發，走入下一層決策節點；
讀取決策節點關聯的排查項數據，執行決策節點所關聯的校驗規則，根據執行結果確定下一步走入的決策樹路徑；
若當前執行的節點是葉子節點，則結束遞歸，輸出決策出的問題定位結論集合。
7.如權利要求6所述的方法，所述讀取決策節點關聯的排查項數據，執行決策節點所關聯的校驗規則，根據執行結果確定下一步走入的決策樹路徑，包括：
判斷當前決策節點的類型；
若走入規則類型決策節點，則啟用預定規則引擎模塊執行節點所述關聯配置的校驗規則，將規則執行結果加入排查結果集合，并根據所述規則執行結果確定退出決策樹；
若走入答案類型決策節點，將所述節點關聯配置的決策結論加入排查結果集合；
若走入子流程類型決策節點，則再次讀取并執行所述子流程決策樹。
8.一種基于決策樹的問題定位裝置，所述裝置包括：
異常信息接收模塊:用于接收基于日志監控獲取的異常信息后，根據所述異常信息確定異常場景；
決策樹確定模塊：用于在數據庫中確定所述異常場景對應的風險決策樹，根據所述異常信息和預定的規則信息配置所述風險決策樹的決策路徑與決策規則，其中，數據庫中存儲了對應不同異常場景的不同風險決策樹；
決策樹執行模塊：用于執行所述風險決策樹，根據決策樹命中的最終結果為本次異常進行問題定位。
9.如權利要求8所述的裝置，所述接收基于日志監控獲取的異常信息后，還包括：
在歷史異常記錄中進行查詢，若所述歷史異常記錄中包含本次獲取的異常信息，則直接從緩存讀取對應本次異常信息的已配置完成的風險決策樹。
10.如權利要求8所述的裝置，所述接收基于日志監控獲取的異常信息后，還包括：
根據異常信息確定本次異常變化的量級，若本次異常變化為業務量級的變化，則對當前異常系統的上游系統進行依賴分析，以確定所述上游系統對當前異常系統的影響。
11.如權利要求8所述的裝置，所述接收基于日志監控獲取的異常信息后，還包括：
根據異常信息確定本次異常變化的量級，若本次異常變化為系統量級的變化，則對當前異常系統的下游系統進行依賴分析，以確定所述下游系統對當前異常系統的影響。
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