【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理領域，具體說是一種異常收集與處理系統。
技術介紹
1、隨著軟件系統的日益復雜和分布式架構的廣泛應用，異常信息的收集、處理和管理成為了系統運維和開發中的重要環節。傳統的異常處理方式往往存在以下問題：
2、異常信息分散在各個業務系統的日志文件中，缺乏統一的收集和管理機制，導致信息孤島現象嚴重。
3、不同業務系統或應用程序對異常信息的處理方式各不相同，缺乏統一的標準和流程，增加了運維難度。
4、由于異常信息未能及時被收集和處理，導致問題發現和解決的時間延遲，影響了系統的穩定性和用戶體驗。
5、因此，各種應用程序和服務在運行過程中不可避免地會遇到各種異常情況，如果得不到及時有效的識別、記錄和處理，可能會嚴重影響系統的穩定性和用戶體驗，如何構建一個高效、可靠的異常信息收集與處理系統，成為了一個亟待解決的技術問題。
6、公開于該
技術介紹
部分的信息僅僅旨在加深對本專利技術的總體
技術介紹
的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域技術人員所公知的現有技術。
技術實現思路
1、針對現有技術中存在的缺陷，本專利技術的目的在于提供一種異常收集與處理系統，通過集中管理、標準化處理和自動化告警機制，所述系統能夠集中管理多源異常信息，并根據異常嚴重性自動觸發告警，利用機器學習和人工智能算法智能識別異常模式，減少人工干預，實現標準化處理流程，具有高適用性和靈活性，同時確保了處理過程的安全性和可靠性。
3、一種異常收集與處理系統，其特征在于，包括：
4、異常信息收集模塊，用于捕獲異常信息，所述異常信息來自于以下數據源：系統日志，應用程序日志，服務接口調用日志；
5、異常信息標準化模塊，用于根據預設的信息格式對捕獲的異常信息進行標準化處理，得到統一格式的異常消息；
6、異常消息存儲模塊，用于存儲經過異常信息標準化模塊處理后的異常消息；
7、異常消息分析模塊，用于對異常消息進入深入分析，至少包括趨勢分析、根因分析；用于自動識別異常模式；
8、告警與通知模塊，用于根據異常消息的嚴重程度自動觸發告警機制，向相關人員發送告警通知。
9、在上述技術方案的基礎上，捕獲異常信息時，利用kafka消息隊列作為傳輸通道，確保異常信息的實時性和可靠性傳輸；
10、kafka生產者將異常信息封裝成消息發送到kafka隊列，kafka消費者從隊列中讀取消息進行處理。
11、在上述技術方案的基礎上，從系統日志捕獲異常信息，是指利用日志收集工具從系統日志文件中實時或定期收集；
12、從應用程序日志捕獲異常信息，是指通過日志框架輸出到指定位置；
13、從服務接口調用日志捕獲異常信息，是指與服務接口所在的api網關集成，捕獲所有經過網關的服務調用日志；利用分布式追蹤技術構建服務調用鏈，確保能夠追蹤到每個請求的完整路徑；
14、從日志中解析出異常信息的方式采用以下任意之一：
15、通過正則表達式或自定義腳本解析系統日志，識別出異常事件及其相關信息；
16、在服務調用鏈中設置異常檢測點，當檢測到異常響應時，記錄異常信息及其相關的調用鏈數據。
17、在上述技術方案的基礎上，所述對捕獲的異常信息進行標準化處理，具體包括：
18、針對每種數據源定義特定的解析規則，通過解析規則識別并記錄每條異常信息中的關鍵字段，至少包括時間戳、錯誤代碼、錯誤描述、請求id、用戶信息；
19、使用預定義的模板來定義統一格式的異常消息，通過所述模板將捕獲到的異常信息中的字段映射到模板中對應的字段；
20、在映射過程中，模塊將對數據進行完整性校驗，確保所有必填字段都已正確填充；模塊還將對數據進行一致性校驗，確保映射后的數據與預定義模板保持一致；
21、模塊采用并發處理技術，以提高整體吞吐量。
22、在上述技術方案的基礎上，所述異常消息存儲模塊，使用elasticsearch作為存儲后端，提供高效的異常信息檢索和查詢功能。
23、在上述技術方案的基礎上，所述對異常消息進入深入分析，具體包括：
24、利用時間序列分析技術，對異常消息的時間戳進行統計分析，以識別異常發生的頻率、周期性和季節性變化；通過識別長期趨勢和短期波動，為預測和預防未來異常提供基礎；
25、結合系統日志、應用程序日志和服務接口調用日志等多源數據，對異常消息進行關聯分析和上下文分析，通過追蹤異常消息的前置條件和后置結果，確定異常發生的根本原因；
26、利用故障樹分析技術，將異常消息作為頂事件，逐步分解出可能導致該異常的子事件和基本事件，通過構建故障樹模型，明確各事件之間的邏輯關系和概率分布；
27、通過模擬專家的決策過程，結合領域專家的知識和經驗，構建專家系統來輔助根因分析。
28、在上述技術方案的基礎上，所述自動識別異常模式，具體包括：
29、應用機器學習算法對異常消息進行模式識別，通過訓練模型來發現異常消息中的潛在規律和關聯關系，提高異常識別的準確性和效率；
30、利用無監督學習算法對異常消息進行自動分組和分類，通過識別異常消息的聚類中心和密度分布，發現潛在的異常模式；
31、將識別出的異常模式與已知的異常模式庫進行匹配和比對，如果發現新的異常模式，則將其添加到模式庫中，并更新分析模型和算法。
32、在上述技術方案的基礎上，還包括：異常消息可視化模塊，用于基于可視化技術呈現異常消息，用于基于異常模式呈現異常消息并提供搜索功能、過濾功能。
33、在上述技術方案的基礎上，所述可視化技術為以下任意之一：
34、通過折線圖、柱狀圖或餅圖，展示異常消息的數量、類型和分布情況；
35、設計包含多個面板的儀表盤，展示異常消息的關鍵指標和統計信息，每個面板分別展示對應類型的異常消息數據；通過實時數據接口獲取最新的異常消息數據，并在儀表盤上動態更新；
36、在地圖上展示包含地理位置相關的異常消息的分布情況，通過顏色深淺或圖標大小表示異常消息的嚴重程度或數量。
37、在上述技術方案的基礎上，還包括：處理流程管理模塊，用于基于異常模式定義異常消息的處理流程，用于基于異常消息分析模塊的分析結果，匹配對應的異常消息的處理規則。
38、本專利技術所述的一種異常收集與處理系統，具有以下有益效果：
39、能夠集中管理來自不同來源的異常信息，可根據異常的嚴重程度自動觸發告警和通知機制，具備智能化的異常識別能力，能夠通過機器學習和人工智能算法自動識別和分類異常模式，減少對人工干預的依賴，實現了異常處理流程的標準化，系統的適用性和靈活性高，在異常信息的收集、處理、分析和響應等方面滿足安全性和可靠性的需求本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種異常收集與處理系統，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，捕獲異常信息時，利用Kafka消息隊列作為傳輸通道，確保異常信息的實時性和可靠性傳輸；
3.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，從系統日志捕獲異常信息，是指利用日志收集工具從系統日志文件中實時或定期收集；
4.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，所述對捕獲的異常信息進行標準化處理，具體包括：
5.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，所述異常消息存儲模塊，使用Elasticsearch作為存儲后端，提供高效的異常信息檢索和查詢功能。
6.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，所述對異常消息進入深入分析，具體包括：
7.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，所述自動識別異常模式，具體包括：
8.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，還包括：異常消息可視化模塊，用于基于可視化技術呈現異常消息，用于基
9.如權利要求8所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，所述可視化技術為以下任意之一：
10.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，還包括：處理流程管理模塊，用于基于異常模式定義異常消息的處理流程，用于基于異常消息分析模塊的分析結果，匹配對應的異常消息的處理規則。
...【技術特征摘要】
1.一種異常收集與處理系統，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，捕獲異常信息時，利用kafka消息隊列作為傳輸通道，確保異常信息的實時性和可靠性傳輸；
3.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，從系統日志捕獲異常信息，是指利用日志收集工具從系統日志文件中實時或定期收集；
4.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，所述對捕獲的異常信息進行標準化處理，具體包括：
5.如權利要求1所述的一種異常收集與處理系統，其特征在于，所述異常消息存儲模塊，使用elasticsearch作為存儲后端，提供高效的異常信息檢索和查詢功能。
6.如權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：許子陽，劉山國，劉輝，尹志剛，盧述奇，何畏，
申請(專利權)人：河北同福共享科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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