本技術(shù)涉及故障檢測，適用于金融科技和醫(yī)療領(lǐng)域，尤其涉及一種故障檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、故障檢測用于診斷發(fā)生故障的系統(tǒng)，例如可以用于識別系統(tǒng)故障發(fā)生的原因。以金融科技領(lǐng)域為例，通過對金融云平臺進行故障檢測，能夠幫助平臺維護人員找出平臺故障的原因，從而及時恢復系統(tǒng)運行；以醫(yī)療領(lǐng)域為例，通過對醫(yī)療應(yīng)用程序進行故障檢測，能夠幫助應(yīng)用維護人員找出應(yīng)用故障原因，從而及時對醫(yī)療應(yīng)用程序進行修復。

2、目前，系統(tǒng)的故障檢測方法通常對發(fā)生故障的系統(tǒng)整體進行檢測，得到系統(tǒng)故障原因，但是當系統(tǒng)架構(gòu)過于復雜時，該故障檢測方法需要耗費大量的時間，導致故障檢測的效率較低，因此，如何提高故障檢測的效率，成為了亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實施例的主要目的在于提出一種故障檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在提高故障檢測的效率。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的第一方面提出了一種故障檢測方法，所述方法包括：

3、獲取目標故障事件；

4、對所述目標故障事件進行故障資源識別，得到異常資源列表；

5、基于所述異常資源列表，進行資源拓撲圖交集處理，得到全資源拓撲交集；

6、對所述全資源拓撲交集進行拓撲圖剪枝，得到資源拓撲簡圖；

7、基于所述資源拓撲簡圖，進行資源運行日志查詢，得到資源運行信息；

8、基于所述資源運行信息，對所述資源拓撲簡圖進行資源異常檢測，得到資源異常檢測信息，其中，所述資源異常檢測信息包括資源異常標簽及資源異常類型；

9、基于所述資源異常標簽，對所述資源拓撲簡圖進行節(jié)點查詢，得到異常資源節(jié)點；

10、基于所述異常資源節(jié)點、所述資源異常類型及所述資源拓撲簡圖，確定異常節(jié)點比例；

11、基于所述異常節(jié)點比例及所述資源異常類型，對所述目標故障事件進行故障根因檢測。

12、在一些實施例，所述基于所述資源運行信息，對所述資源拓撲簡圖進行資源異常檢測，得到資源異常檢測信息，包括：

13、獲取資源運行異常判定準則；

14、基于所述資源運行異常判定準則及所述資源運行信息，對所述資源拓撲簡圖進行異常類型判定，得到所述資源異常類型；

15、基于所述資源異常類型，對所述資源拓撲簡圖進行節(jié)點打標，得到所述資源異常標簽；

16、基于所述資源異常類型及所述資源異常標簽，生成所述資源異常檢測信息。

17、在一些實施例，所述對所述全資源拓撲交集進行拓撲圖剪枝，得到資源拓撲簡圖，包括：

18、基于所述異常資源列表，對所述全資源拓撲交集進行異常節(jié)點標注，得到異常拓撲節(jié)點；

19、基于所述異常拓撲節(jié)點，對所述全資源拓撲交集進行非關(guān)聯(lián)節(jié)點標注，得到剪枝拓撲節(jié)點；

20、對所述剪枝拓撲節(jié)點進行切除，得到所述資源拓撲簡圖。

21、在一些實施例，所述異常資源列表包括異常資源，所述基于所述異常資源列表，進行資源拓撲圖交集處理，得到全資源拓撲交集，包括：

22、對所述異常資源進行關(guān)聯(lián)資源查詢，得到關(guān)聯(lián)資源；

23、基于所述異常資源及所述關(guān)聯(lián)資源，生成資源拓撲圖；

24、基于所述異常資源列表，對所述資源拓撲圖進行拓撲交集，得到所述全資源拓撲交集。

25、在一些實施例，所述對所述目標故障事件進行故障資源識別，得到異常資源列表，包括：

26、對所述目標故障事件進行生成條件提取，得到故障生成條件；

27、對所述故障生成條件進行實體識別，得到異常資源列表。

28、在一些實施例，所述基于所述異常節(jié)點比例及所述資源異常類型，對所述目標故障事件進行故障根因檢測，包括：

29、將所述異常節(jié)點比例與預設(shè)的比例閾值進行數(shù)值比對，得到數(shù)值比對信息，其中，所述數(shù)值比對信息包括比例超閾值信息或閾值超比例信息；

30、基于所述比例超閾值信息及所述資源異常類型，確定所述目標故障事件的故障根因；

31、基于所述閾值超比例信息及所述全資源拓撲交集，對目標故障事件進行二次根因檢測，得到故障根因。

32、在一些實施例，所述基于所述異常資源節(jié)點、所述資源異常類型及所述資源拓撲簡圖，確定異常節(jié)點比例，包括：

33、對所述資源拓撲簡圖進行節(jié)點記錄，得到拓撲簡圖節(jié)點數(shù)；

34、基于所述資源異常類型，對所述異常資源節(jié)點進行節(jié)點記錄，得到相同異常類型節(jié)點數(shù)；

35、基于所述相同異常類型節(jié)點數(shù)及所述拓撲簡圖節(jié)點數(shù)，進行比例運算處理，得到所述異常節(jié)點比例。

36、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的第二方面提出了一種故障檢測裝置，所述裝置包括：

37、事件獲取模塊，用于獲取目標故障事件；

38、資源識別模塊，用于對所述目標故障事件進行故障資源識別，得到異常資源列表；

39、拓撲表示模塊，用于基于所述異常資源列表，進行資源拓撲圖交集處理，得到全資源拓撲交集；

40、拓撲剪枝模塊，用于對所述全資源拓撲交集進行拓撲圖剪枝，得到資源拓撲簡圖；

41、日志查詢模塊，用于基于所述資源拓撲簡圖，進行資源運行日志查詢，得到資源運行信息；

42、異常檢測模塊，用于基于所述資源運行信息，對所述資源拓撲簡圖進行資源異常檢測，得到資源異常檢測信息，其中，所述資源異常檢測信息包括資源異常標簽及資源異常類型；

43、節(jié)點查詢模塊，用于基于所述資源異常標簽，對所述資源拓撲簡圖進行節(jié)點查詢，得到異常資源節(jié)點；

44、比例計算模塊，用于基于所述異常資源節(jié)點、所述資源異常類型及所述資源拓撲簡圖，確定異常節(jié)點比例；

45、故障檢測模塊，用于基于所述異常節(jié)點比例及所述資源異常類型，對所述目標故障事件進行故障根因檢測。

46、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

47、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的第四方面提出了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

48、本技術(shù)提出的故障檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其通過獲取目標故障事件并識別異常資源，形成異常資源列表，為故障分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持，接著根據(jù)異常資源列表，進行資源拓撲圖交集處理和剪枝操作，得到資源拓撲簡圖，便于逐步聚焦造成目標故障事件的關(guān)鍵資源，能夠提高故障檢測的效率，其次，基于資源拓撲簡圖，查詢資源運行日志和進行資源異常檢測，能夠得到資源異常檢測信息，便于定位異常資源及其類型，為故障檢測提供了詳細依據(jù)，最后，基于資源異常標簽，對資源拓撲簡圖進行節(jié)點查詢，得到異常資源節(jié)點，基于異常資源節(jié)點、資源異常類型及資源拓撲簡圖，確定異常節(jié)點比例，再基于異常節(jié)點比例及資源異常類型，對目標故障事件進行故障根因檢測，可以實現(xiàn)對故障根源的準確識別，減少了故障處理時間和運維成本，提升了故障檢測的效率和準確性。