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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118869444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410877041.2，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权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是由于沈课;安晓博;孙兴艳设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的云平台告警场景根因定位的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 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，并将以上告警相关的信息进行统一格式化处理； 将处理后的数据使用k-means方法进行聚类，并将聚类结果划分成不同的场景； 对每个告警场景的告警关联资源及日志数据分别进行特征提取及预处理，进行词转向量处理，转换成数字表示； 使用LSTM-CNN深度神经网络模型对处理后的向量数据进行学习分析，得出各个告警场景下的异常描述及根本原因，并根据异常对应的资源推荐该场景的关键告警； 对数字向量表示后的日志事件使用single-pass算法进行聚类操作； 使用LSTM-CNN针对聚类后的每一个样本进行学习，形成告警关联信息，将使用数字编码的日志事件输入到基于LSTM-CNN的神经网络模型中进行评估和优化，使用所述single-pass算法进行聚类的结果作为初始知识库，不断地添加新日志进行学习，不断的调整知识库，将知识库关联到告警场景； 使用训练后的神经网络模型评估下个时间序列内的日志是否异常日志，根据异常日志对告警进行溯源，判断故障点及关键告警； 将处理后的数据使用k-means方法进行聚类的具体操作包括： 采集云平台的告警时间序列曲线作为训练集，对训练集进行聚类分析发现训练数据中共性信息，从而减少离群点和噪音对数据分析的影响； 采集云平台的时间序列曲线作为训练集，曲线数据由告警发生时间点的告警数据以及告警发生前n个时间点的告警数据组成，因此时间序列曲线共包含n+1个时间点； 对告警数据进行统一的格式化，增加资源的信息； 对训练集数据进行聚类分析，分析训练数据中的共性信息并自动进行分类； 分析共性信息的同时，过滤掉噪音和无关的样本，从而提高数据分析效果并降低算法运行时间； 根据聚类结果，对每一簇分析结果进行处理，发现告警发生的规律性信息，从而确定告警场景并进行持久化； 对每个告警场景的告警关联资源及日志数据分别进行特征提取及预处理的具体操作包括： 日志的实时采集是通过日志采集agent，在agent上配置日志采集方式有两种，一种是配置的路径，另一种是配置日志监听端口；对应主动采集和被动接收两种方式获取资源的原始日志内容，并将这些日志根据来源的不同，分为系统日志、服务日志、平台日志；最终保存在日志索引中；使用的日志agent为fluentd； 针对持久化后的告警场景，遍历告警列表分析出告警相关的资源，分别获取每个告警资源在告警统计的时间端内的相关系统日志、服务日志、平台日志，并添加资源的元数据信息，所述元数据信息包括资源名称、资源所在主机、ip信息，形成预分析的原始日志； 利用分词技术对上述原始日志进行有效分词，中文日志利用开源分词软件进行有效的分词，分词软件为jieba分词； 对分词处理后的日志采用词向量转换，将日志事件转化成数字向量表示，使用word2vec算法； 还包括：形成初步的告警场景和知识库模型，每个告警场景都包含一系列告警、关键告警、关键告警的根因描述及相关告警资源和知识库内容；通过历史数据对上述模型进行训练、优化；将系统对接云平台，实时对云平台的告警进行场景根因定位。

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