CN111078512A - 告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质 - Google Patents
告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111078512A CN111078512A CN201911073229.7A CN201911073229A CN111078512A CN 111078512 A CN111078512 A CN 111078512A CN 201911073229 A CN201911073229 A CN 201911073229A CN 111078512 A CN111078512 A CN 111078512A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- alarm
- data
- alarm rule
- rule
- equipment data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/32—Monitoring with visual or acoustical indication of the functioning of the machine
- G06F11/324—Display of status information
- G06F11/327—Alarm or error message display
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
- G06F11/3466—Performance evaluation by tracing or monitoring
- G06F11/3476—Data logging
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本申请实施例公开了一种告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质,属于设备告警领域。所述方法包括:获取目标设备上传的设备数据;在告警规则表中查找与设备数据匹配的目标告警规则,告警规则表中的告警规则采用JsonSchema结构;若查找到与设备数据匹配的目标告警规则,则通过目标告警规则对应的validator对设备数据进行校验,得到校验结果;若校验结果指示设备数据满足目标告警规则,则生成告警记录,告警记录中包含设备数据。当设备数据匹配到Json Schema结构的告警规则之后,可以在validator中直接对该设备数据进行校验,可以省去告警规则的解析步骤,从而提高告警设备的处理效率。
Description
技术领域
本申请实施例涉及设备告警领域,特别涉及一种告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质。
背景技术
随着物联网(Internet of things,IoT)技术的普及,及时了解智能设备上传的异常数据,有利于更好地管理设备。
目前,普遍采用告警设备来分析设备上传的数据,告警设备中预先存储有告警规则列表,当任意数据上传后,都将进入告警规则列表中进行匹配,匹配到对应的告警规则后,对该告警规则进行解析,将解析的告警规则和告警执行动作转换为条件语句等复杂的逻辑代码,并根据该逻辑代码分析上传的数据点,最后判断是否生成告警记录。
相关技术中,对于每一个数据,生成告警记录的过程都需要经过规则匹配、规则解析、确定处理流程、实施校验的过程,业务逻辑复杂,影响告警设备的处理效率。
发明内容
本申请实施例提供了一种告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质。所述技术方案如下:
一方面,本申请实施例提供了一种告警记录生成方法,所述方法包括:
获取目标设备上传的设备数据;
在告警规则表中查找与所述设备数据匹配的目标告警规则,所述告警规则表中的告警规则采用JS对象简谱纲要(JavaScript Object Notation Schema,Json Schema)结构;
若查找到与所述设备数据匹配的所述目标告警规则,则通过所述目标告警规则对应的校验器(validator)对所述设备数据进行校验,得到校验结果;
若所述校验结果指示所述设备数据满足所述目标告警规则,则生成告警记录,所述告警记录中包含所述设备数据。
另一方面,本申请实施例提供了一种告警记录生成装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取目标设备上传的设备数据;
查找模块,用于在告警规则表中查找与所述设备数据匹配的目标告警规则,所述告警规则表中的告警规则采用Json Schema结构;
校验模块,用于若查找到与所述设备数据匹配的所述目标告警规则,则通过所述目标告警规则对应的validator对所述设备数据进行校验,得到校验结果;
告警模块,用于若所述校验结果指示所述设备数据满足所述目标告警规则,则生成告警记录,所述告警记录中包含所述设备数据。
另一方面,本申请实施例提供了一种告警设备,所述告警设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的告警记录生成方法。
另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的告警记录生成方法。
另一方面,还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品存储有至少一条指令,所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述方面所述的告警记录生成方法。
采用本申请实施例提供的告警记录生成方法,当告警设备获取到目标设备上传的设备数据之后,即在告警规则表中查找与该设备数据匹配的目标告警规则,由于该告警规则表中的告警规则均采用Json Schema结构,因此若查找到与该设备数据匹配的目标告警规则,可以直接通过该目标告警规则对应的validator对该设备数据进行校验,得到校验结果,并在该校验结果指示该设备数据满足该目标告警规则时生成告警记录。利用JsonSchema结构定义告警规则,当设备数据匹配到告警规则之后,可以在validator中直接对该设备数据进行校验,不需要对告警规则进行解析,也不需要将告警规则以及执行动作转化为条件语句等复杂的逻辑代码,可以避免一系列复杂的业务逻辑,从而提高告警设备的处理效率。
附图说明
图1示出了本申请一个示例性实施例提供的实施环境的示意图;
图2示出了本申请一个示例性实施例示出的告警记录生成方法的流程图;
图3示出了本申请另一个示例性实施例示出的告警记录生成方法的流程图;
图4示出了本申请一个示例性实施例示出的告警记录生成方法的实施示意图;
图5示出了本申请一个示例性实施例提供的告警记录生成装置的结构框图;
图6示出了本申请一个示例性实施例提供的告警设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
相关技术中,生成告警记录需要依次经过规则匹配、规则解析、确定处理流程、分析上传数据以及生成告警记录等步骤。
比如,设备上传的数据为“temperature,2”,首先根据该数据的属性temperature,即该数据是与设备温度有关的数据,在存储告警规则的列表中查找与该属性相匹配的告警规则“temperature,>=1and<=10”;由于该告警规则并不能直接用于处理数据,还应该对该告警规则进行解析,即分析“>=1and<=10”所表示的区间的含义,根据解析到的区间类型确定处理流程,该处理流程是由解析的告警规则以及校验动作组合起来的条件语句代码,进而根据处理流程分析数据“2”,即数据“2”满足告警规则,则生成告警记录。
显然,采用相关技术提供的生成告警记录的方法,对每一个上传的数据,在匹配到相应的告警规则之后,还需对告警规则进行解析,获取告警规则的区间类型,从而根据区间类型确定对应的处理流程,通过该处理流程来分析上传的数据,业务逻辑复杂,影响告警设备的处理效率;此外,对于未匹配到告警规则的数据,无法提供相应的处理流程,导致无法分析上传数据。
为了解决上述问题,本申请实施例提供了一种告警记录生成方法。请参考图1,其示出了本申请一个示例性实施例提供的实施环境的示意图。该实施环境中包括采集设备101、告警设备102和查询终端103。
采集设备101是具备数据采集功能的设备,并且采集的设备数据为等时间间隔的时序数据,其可以是设置有风速检测仪、温湿度检测仪、光伏传感器等传感器的新能源设备,比如风力发电机、光伏板。
采集设备101与告警设备102之间通过有线或无线网络相连。
告警设备102是具有存储采集设备101采集到的数据、处理该数据以及生成告警记录等功能的计算机设备,其可以是一台服务器,若干台服务器构成的服务器集群或云服务器。可选的,告警设备102获取采集设备101发送的设备数据之后,对该设备数据进行处理,生成告警记录,并将告警记录发送至查询终端103;可选的,当告警设备接收到查询指令时,可以根据查询条件将告警记录发送至查询终端103。本申请实施例中,告警设备102中还存储有若干Json Schema结构的告警规则。
由于Json Schema结构的告警规则本身具有校验逻辑,因此可以直接进行数据校验。在一种可能的实施方式中,当告警设备102获取到采集设备101发送的设备数据之后,若在告警规则表中查找到与该设备数据匹配的告警规则,则通过该告警规则对应的validator直接对该设备数据进行校验,得到校验结果,若校验结果指示该设备数据满足告警规则,则生成告警记录。省去了相关技术中的解析告警规则以及确定处理流程的过程,进而可以提高告警设备的处理效率。
查询终端103是具备数据查询功能的设备。在一种可能的应用场景下,查询终端103向告警设备102发送包含查询条件的查询指令,由告警设备102根据查询条件查询相应的告警记录,并反馈给查询终端103,查询终端103可以采用图表形式对接收到的告警记录进行显示。查询终端103可以是个人计算机、智能手机、平板电脑等,如图1所示,查询终端103为个人计算机。
请参考图2,其示出了本申请一个示例性实施例示出的告警记录生成方法的流程图。本实施例以该告警记录生成方法用于告警设备为例进行说明,该方法包括:
步骤201,获取目标设备上传的设备数据。
其中,目标设备指与该告警设备相连的设备,目标设备可以通过有线网络或无线网络与告警设备相连。该目标设备上设置有用于采集数据的传感器,比如,温度检测仪,用于采集目标设备温度这一指标的数据。可选的采集的相邻两个设备数据之间的时间间隔相同。
在一种可能的实施方式中,目标设备上设置的传感器实时采集设备数据,并实时发送给告警设备,告警设备即获取到目标设备上传的设备数据。其中,设备数据应该至少包括数值以及数据类型,比如,“temperature,2”,“temperature”代表数据类型即温度,“2”指温度值为2。
可选的,设备数据也可以包含设备编号以及设备数据采集时间。
步骤202,在告警规则表中查找与设备数据匹配的目标告警规则,告警规则表中的告警规则采用Json Schema结构。
在一种可能的实施方式中,由于告警规则表中的告警规则会发生更新,因此为了提高告警准确性,告警设备每隔预定时间间隔获取最新的告警规则表。比如,告警设备每隔30分钟获取最新的告警规则表。
其中,告警设备中可以存储有若干告警规则列表,每一个告警规则表中存储有若干告警规则,该若干告警规则均采用Json Schema结构。示意性的,告警规则“temperature,>=1and<=10”采用Json Schema结构规范定义如下:
“temperature”:{//温度“Type”:“number”,//类型:数值
“maximum”:“10”,//最大值:10
“minimum”:“1”//最小值:1。
}”。
以上的例子只是该告警规则的一部分,不同于相关技术中的告警规则存储形式,本实施例中采用Json Schema结构来描述告警规则,机器可以直接读取Json Schema结构的告警规则,省略对告警规则的解析步骤。
可选的,该告警规则可以是用户自定义的告警规则。比如,在告警设备的用户界面上,用户可以预先输入与目标设备相关的告警规则。
在一种可能的实施方式中,当告警设备获取到设备数据之后,根据设备数据的数据类型在告警规则表中查找目标告警规则,比如,数据类型为“temperature”,则查找关于temperature的告警规则。
步骤203,若查找到与设备数据匹配的目标告警规则,则通过目标告警规则对应的validator对设备数据进行校验,得到校验结果。
在一种可能的实施方式中,由于Json Schema结构的告警规则自带校验逻辑,可以直接用于数据校验,因此当设备数据匹配到目标告警规则之后,会直接通过目标告警规则对应的validator对该设备数据进行校验,得到校验结果。其中,validator中存储有JsonSchema结构的校验代码,则validator根据该校验代码以及告警规则对设备数据进行校验。
步骤204,若校验结果指示设备数据满足目标告警规则,则生成告警记录,告警记录中包含设备数据。
在一种可能的实施方式中,当校验结果为“true”,表示设备数据满足目标告警规则,则生成告警记录。其中,告警记录中可以包含设备数据,以便用户查询,以及利用该设备数据分析目标设备产生异常数据的原因。可选的,告警记录中也可以包含该设备数据的上传时间。
需要说明的是,生成的告警记录也会存储在告警设备中,可以专门设置一个用来存储告警记录的告警记录表,以便用户进行查看。
综上所述,本申请实施例中,当告警设备获取到目标设备上传的设备数据之后,即在告警规则表中查找与该设备数据匹配的目标告警规则,由于该告警规则表中的告警规则均采用Json Schema结构,因此若查找到与该设备数据匹配的目标告警规则,可以直接通过该目标告警规则对应的validator对该设备数据进行校验,得到校验结果,并在该校验结果指示该设备数据满足该目标告警规则时,生成告警记录。利用Json Schema结构定义告警规则,当设备数据匹配到告警规则之后,可以在validator中直接对该设备数据进行校验,不需要对告警规则进行解析,也不需要将告警规则以及执行动作转化为条件语句等复杂的逻辑代码,可以避免一系列复杂的业务逻辑,从而提高告警设备的处理效率。
上述实施例中,对于设备上传的设备数据,告警设备需要在告警规则表中查找到与该设备数据匹配的目标告警规则,才可以进行后续的校验过程,进而生成告警记录。由于告警规则表是预先存储在告警设备中的,该告警规则表中存储的告警规则并不能完全匹配所有上传的设备数据,对于未匹配到告警规则的设备数据,可能无法进行相应的校验过程,从而无法实现对此类设备数据的告警功能,因此,为了提高告警规则的完善程度,告警设备可以将未匹配到目标告警规则的设备数据收集并训练生成新的告警规则,以便后续上传的设备数据可以匹配到相应的告警规则。
请参考图3,其示出了本申请另一个示例性实施例示出的告警记录生成方法的流程图。本实施例以该告警记录生成方法用于告警设备为例进行说明,该方法包括:
步骤301,获取目标设备上传的设备数据。
步骤302,在告警规则表中查找与设备数据匹配的目标告警规则,告警规则表中的告警规则采用Json Schema结构。
步骤301和步骤302的实施方式可以参考步骤201和步骤202,本实施例在此不做赘述。
步骤303,若未查找到与设备数据匹配的目标告警规则,则将设备数据存储在告警规则数据库表中,告警规则数据库表用于存储未匹配到告警规则的数据。
在一种可能的实施方式中,当告警设备获取到设备数据之后,根据设备数据的类型在告警规则表中未查找到目标告警规则,该设备数据就无法进入校验器中实施校验,此时,可以将该设备数据存储在告警规则数据库表中,该告警规则数据库表专门用来存储未匹配到告警规则的数据。
可选的,告警规则数据库表可以以文件的形式存储在告警设备中。用户可以在查询终端输入对该告警规则数据库表的查询指令,则告警设备接收到该查询指令之后,可以将该告警规则数据库表反馈给查询终端,用户可以在查询终端界面打开该告警规则数据库表,进行查看。
示意性的,告警规则数据库表可以按照采集时间的先后顺序来存储设备数据,也可以将同一类型的设备数据存储在同一告警规则数据库表中;告警规则数据库表中可以包含设备数据的采集时间、设备标识(目标设备的编号)以及数值,设备数据在告警规则数据库表中的存储形式可以如表一所示:
表一
编号 | 采集时间 | 设备标识 | 温度 |
0 | 2019-08-10T00:00:00 | x001 | 40 |
1 | 2019-08-10T00:10:00 | x001 | 40 |
2 | 2019-08-10T00:20:00 | x001 | 41.5 |
3 | 2019-08-10T00:30:00 | x001 | 45 |
4 | 2019-08-10T00:40:00 | x001 | 41 |
… | … | … | … |
200 | 2019-08-11T11:20:00 | x001 | 46.5 |
步骤304,当告警规则数据库表中设备数据的数据量达到数据量阈值时,根据设备数据生成候选告警规则,候选告警规则采用Json Schema结构。
其中,数据量阈值指告警规则数据库表中(同一数据类型的)设备数据的数据量足以用来生成候选告警规则,当低于这个数据量阈值时,生成的候选告警规则可能与实际需求有很大的偏差,不具有参考价值。该数量阈值可以是用户根据需求自行设置。示例性的,数量阈值为500时,当告警设备检测到告警规则数据库表中设备数据的数据量达到500时,则根据设备数据生成候选告警规则,且候选告警规则仍采用Json Schema结构。
由于告警规则主要针对的是异常设备数据,而未匹配到目标告警规则的设备数据并不只包括异常设备数据,因此,为了保证生成的候选告警规则的合理性,需要将未匹配到目标告警规则的设备数据进行分类,以便区分出正常设备数据和异常设备数据,进而可以根据异常设备数据生成候选告警规则。
在一种可能的实施方式中,步骤304可以包括以下步骤。
1、根据设备数据训练数据分类器,数据分类器用于区分正常设备数据和异常设备数据,其中,训练数据分类器的所采用的算法包括随机森林或梯度增强决策树(GradientBoosting Decision Tree,GBDT)中的至少一种。
在一种可能的实施方式中,可以在告警设备中设置数据分类器,通过设备数据训练该数据分类器,可以用于区分正常设备数据和异常设备数据。其中,训练数据分类器的所采用的算法可以是随机森林,也可以是GBDT。当然,用户也可以根据实际需求自行选择合适的分类算法,本实施例对数据分类器所使用的算法不够成限定。
2、将设备数据输入数据分类器,得到数据分类器输出的异常设备数据。
示意性的,一个设备数据的数据集为A={40,41,40.5,40.6,46,41.3,40.8,45.6,44.9},将该设备数据输入数据分类器中,可以得到异常的设备数据集为R={46,45.6,44.9}。
3、根据异常设备数据生成候选告警规则。
在一种可能的实施方式中,当告警设备通过数据分类器将输入的设备数据进行分类后,得到异常设备数据,从而根据异常的设备数据确定出告警区间,进而根据告警区间以及数据类型生成候选告警规则。
示意性的,异常的设备数据集可以为R={46,45.6,44.9},则告警区间可以为“≥44.9”,进而根据该告警区间和数据类型生成候选告警规则,比如,
“temperature”:{//温度
“Type”:“number”,//类型:数值
“minimum”:“44.9”//最小值:44.9
}”。
可选的,候选告警规则可以根据后续上传的未匹配的设备数据进行不断地训练,可以更好地改进和优化该候选告警规则,以便使该候选告警规则更具有实际参考价值。
步骤305,将候选告警规则存储至告警规则表。
在一种可能的实施方式中,当告警设备根据设备数据生成候选告警规则之后,会自动将候选警告规则存储在告警规则表中,以便后续告警设备获取的设备数据可以与该候选告警规则匹配。
可选的,可以将候选告警规则存储在专门的告警规则表中,以便与原有的告警规则区分;也可以使用不同的标记来区分候选告警规则与原有的告警规则,比如,为候选告警规则加上“pre”的前缀。当然,用户可以根据实际应用自行设置区分标记。
步骤306,若查找到与设备数据匹配的目标告警规则,则通过目标告警规则对应的validator对设备数据进行校验,得到校验结果。
在一种可能的实施方式中,告警规则表中存储有基本告警规则和候选告警规则。其中,基本告警规则为人工设置的。比如,用户通过用户界面输入基本告警规则,告警设备接收到该输入指令,则将输入的基本告警规则存入告警规则表中。其中,候选告警规则由告警设备根据未匹配到告警规则的设备数据训练生成。
可选的,当候选告警规则符合实际的告警需求,用户可以对候选告警规则进行设置,当告警设备接收到对告警规则列表中候选告警规则的设置指令后,可以根据设置指令将候选告警规则设置为基本告警规则。
示意性的,当告警设备获取到设备数据之后,在告警规则表中查找与设备数据匹配的目标告警规则,该设备数据可能与基本告警规则匹配,也可能与候选告警规则匹配,只要匹配到告警规则的设备数据,都会进入对应的validator中对设备数据进行校验,得到校验结果。
步骤307,若校验结果指示设备数据不满足目标告警规则,则清除设备数据。
由于告警设备主要关注的是异常设备数据,因此当校验结果表示设备数据不满足告警规则,即该设备数据为正常设备数据,则可以将该设备数据清除,即不满足告警规则的设备数据不会存储在告警设备中,也不会根据该设备数据生成类似告警记录的正常记录。
步骤308,若校验结果指示设备数据满足基本告警规则,则生成基本告警记录,并进行告警提醒。
在一种可能的实施方式中,若与设备数据匹配的目标告警规则为基本告警规则,则生成基本告警记录,并将基本告警记录存储在告警设备中,其中,基本告警记录包含设备数据,也可以包含设备数据的上传时间。由于基本告警规则是符合实际告警需求的,因此根据基本告警规则生成基本告警记录的同时,还应进行告警提醒,以便用户可以及时了解到设备的异常情况。其中,告警设备可以通过向预设的告警终端发送告警信息等方式进行告警提醒,本实施例对此不做限定。
可选的,对于相邻的两个设备数据(同一数据类型),按上传时间的先后顺序分别表示为A1和A2,若A1满足基本告警规则,生成基本告警记录,并进行告警提醒,在进行告警提醒的时间段内,A2不满足该基本告警规则,即A2位正常数据,可以停止该告警提醒,表示此时目标设备上传的设备数据为正常数据。
步骤309,若校验结果指示设备数据满足候选告警规则,则生成候选告警记录,其中,基本告警记录和候选告警记录的存储位置不同,或,基本告警记录和候选告警记录对应不同标记。
在一种可能的实施方式中,若与设备数据匹配的目标告警规则为候选告警规则,则生成候选告警记录,并将候选告警记录存储在告警设备中。其中,候选告警记录与基本告警记录类似,也会包含设备数据。且候选告警记录的存储位置可以与基本告警记录不同,以便用户在查询时可以区别候选告警记录以及基本告警记录。
可选的,在存储候选告警记录和基本告警记录时,可以采用不同的标记。比如,采用不同的颜色区分,或使用不同的前缀。
由于候选告警记录仅作为用户的参考对象,不能确定候选告警记录的准确性,为了避免进行错误的告警提醒,当生成候选告警记录时,只需将候选告警记录存储在相应位置,以便用户参考,而无需进行告警提醒。
步骤310,若相邻告警记录中包含的设备数据相同,则删除重复的告警记录,相邻告警记录对应的设备数据的上传时刻相邻。
在一种可能的实施方式中,告警设备获取的设备数据可能会存在重复数据,对于上传时刻相邻的重复的设备数据,根据该设备数据生成的相邻告警记录除了时刻不同之外,基本相同,这样重复的告警记录没有参考价值,因此,告警设备可以删除其中的一条告警记录,避免重复告警记录造成的存储空间浪费。
比如,上传的两个相邻的设备数据分别为“T00:10:50,temperature,40.0”和“T00:10:51,temperature,40.0”,这两个设备数据上传时间相邻,且数据类型和数值均相同,根据该设备数据生成的告警记录可以分别为“A1,T00:10:50,temperature,40.0”和“A2,T00:10:51,temperature,40.0”,这两条告警记录只存在时间上的差异,而且时间间隔很短,这样重复的告警记录没有参考价值,因此可以择一删除,即只保存一条告警记录,比如,只保存A1对应的告警记录,删除A2所对应的告警记录。
本申请实施例中,通过对未匹配到目标告警规则的设备数据进行收集和训练,进而生成候选告警规则,以便后续上传的设备数据可以匹配到相应的告警规则,从而可以生成候选告警记录,以便用户参考。并且利用数据分类器对该设备数据进行分类,区分该设备数据中的异常设备数据,进而根据异常设备数据生成候选告警规则,可以使候选告警规则的更具合理性,从而使生成的候选告警记录更具参考价值。此外,当候选告警规则符合实际的告警需求时,可以将该候选告警规则转换为基本告警规则,以便进行告警提醒。
请参考图4,其示出了本申请一个示例性实施例示出的告警记录生成方法的实施示意图。
在一种可能的实施方式中,当设备401将设备数据上传至告警设备402的过程中,告警设备402定时获取最新的Json schema结构的告警规则表403,并在Json schema结构的告警规则表403中查找与该设备数据匹配的告警规则,若查找到与该设备数据匹配的告警规则,则直接进入该告警规则对应的validator405中进行校验,并根据校验结果生成告警记录。若校验结果指示该设备数据满足该告警规则,则产生当前告警记录406,若不满足该告警规则,即该设备数据为正常的设备数据,则清除该设备数据。可选的,对于同一数据类型的相邻的两个设备数据,当前一个设备数据符合告警规则,并进行告警提醒的过程中,若后一个设备数据为正常设备数据,则停止告警提醒。可选的,若设备数据的上传时刻相邻,且生成的相邻告警记录中包含的设备数据相同,则删除其中的一条重复的告警记录。
示意性的,若未查找到与该设备数据匹配的告警规则,则将该设备数据存入告警规则数据库表404中,可以利用该数据训练生成候选告警规则,并将其存入Json schema结构的告警规则表403中,以便实现对此类设备数据的告警功能。
请参考图5,其示出了本申请一个示例性实施例提供的告警记录生成装置的结构框图。该装置包括:
获取模块510,用于获取目标设备上传的设备数据;
查找模块520,用于在告警规则表中查找与所述设备数据匹配的目标告警规则,所述告警规则表中的告警规则采用Json Schema结构;
校验模块530,用于若查找到与所述设备数据匹配的所述目标告警规则,则通过所述目标告警规则对应的validator对所述设备数据进行校验,得到校验结果;
告警模块540,用于若所述校验结果指示所述设备数据满足所述目标告警规则,则生成告警记录,所述告警记录中包含所述设备数据。
可选的,所述装置还包括:
第一存入模块,用于若未查找到与所述设备数据匹配的所述目标告警规则,则将所述设备数据存储在告警规则数据库表中,所述告警规则数据库表用于存储未匹配到告警规则的数据;
生成模块,用于当所述告警规则数据库表中所述设备数据的数据量达到数据量阈值时,根据所述设备数据生成候选告警规则,所述候选告警规则采用Json Schema结构;
第二存入模块,用于将所述候选告警规则存储至所述告警规则表。
可选的,所述生成模块,包括:
训练单元,用于根据所述设备数据训练数据分类器,所述数据分类器用于区分正常设备数据和异常设备数据,其中,训练所述数据分类器的所采用的算法包括随机森林或GBDT中的至少一种;
输入单元,用于将所述设备数据输入所述数据分类器,得到所述数据分类器输出的所述异常设备数据;
生成单元,用于根据所述异常设备数据生成所述候选告警规则。
可选的,所述告警规则表中包含基本告警规则和所述候选告警规则,所述基本告警规则为人工设置;
可选的,所述告警模块,包括:
第一告警单元,用于若所述校验结果指示所述设备数据满足所述基本告警规则,则生成基本告警记录,并进行告警提醒;
第二告警单元,用于若所述校验结果指示所述设备数据满足所述候选告警规则,则生成候选告警记录,其中,所述基本告警记录和所述候选告警记录的存储位置不同,或,所述基本告警记录和所述候选告警记录对应不同标记。
可选的,所述装置还包括:
接收模块,用于接收对所述告警规则表中所述候选告警规则的设置指令;
设置模块,用于根据所述设置指令将所述候选告警规则设置为所述基本告警规则。
可选的,所述装置还包括:
删除模块,用于若相邻告警记录中包含的所述设备数据相同,则删除重复的所述告警记录,所述相邻告警记录对应的所述设备数据的上传时刻相邻。
可选的,所述装置还包括:
清除模块,用于若所述校验结果指示所述设备数据不满足所述目标告警规则,则清除所述设备数据。
综上所述,本申请实施例中,采用本申请实施例提供的告警记录生成方法,当告警设备获取到目标设备上传的设备数据之后,即在告警规则表中查找与该设备数据匹配的目标告警规则,由于该告警规则表中的告警规则均采用Json Schema结构,因此若查找到与该设备数据匹配的目标告警规则,可以直接通过该目标告警规则对应的validator对该设备数据进行校验,得到校验结果,并在该校验结果指示该设备数据满足该目标告警规则时生成告警记录。利用Json Schema结构定义告警规则,当设备数据匹配到告警规则之后,可以在validator中直接对该设备数据进行校验,不需要对告警规则进行解析,也不需要将告警规则以及执行动作转化为条件语句等复杂的逻辑代码,可以避免一系列复杂的业务逻辑,从而提高告警设备的处理效率。
需要说明的是:上述实施例提供的告警记录生成装置,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的告警记录生成装置与告警记录生成方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
请参考图6,其示出了本申请一个示例性实施例提供的告警设备的结构示意图。所述告警设备600包括中央处理单元(CPU)601、包括随机存取存储器(RAM)602和只读存储器(ROM)603的系统存储器604,以及连接系统存储器604和中央处理单元601的系统总线605。所述告警设备600还包括帮助告警设备内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(I/O系统)606,和用于存储操作系统613、应用程序614和其他程序模块615的大容量存储设备607。
所述基本输入/输出系统606包括有用于显示信息的显示器608和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备609。其中所述显示器608和输入设备609都通过连接到系统总线605的输入输出控制器610连接到中央处理单元601。所述基本输入/输出系统606还可以包括输入输出控制器610以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地,输入输出控制器610还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
所述大容量存储设备607通过连接到系统总线605的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元601。所述大容量存储设备607及其相关联的计算机可读存储介质为告警设备600提供非易失性存储。也就是说,所述大容量存储设备607可以包括诸如硬盘或者CD-ROI驱动器之类的计算机可读存储介质(未示出)。
不失一般性,所述计算机可读存储介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读存储指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他固态存储其技术,CD-ROM、DVD或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然,本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器604和大容量存储设备607可以统称为存储器。
存储器存储有一个或多个程序,一个或多个程序被配置成由一个或多个中央处理单元601执行,一个或多个程序包含用于实现上述方法的指令,中央处理单元601执行该一个或多个程序实现上述各个方法实施例提供的方法。
根据本申请的各种实施例,所述告警设备600还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程服务器运行。也即告警设备600可以通过连接在所述系统总线605上的网络接口单元611连接到网络612,或者说,也可以使用网络接口单元611来连接到其他类型的网络或远程服务器系统(未示出)。
所述存储器还包括一个或者一个以上的程序,所述一个或者一个以上程序存储于存储器中,所述一个或者一个以上程序包含用于进行本申请实施例提供的方法中由告警设备所执行的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质存储有至少一条指令,所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上各个实施例所述的告警记录生成方法。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品存储有至少一条指令,所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上各个实施例所述的告警记录生成方法。
本领域技术人员应该可以意识到,在上述一个或多个示例中,本申请实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时,可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
以上所述仅为本申请的可选实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (16)
1.一种告警记录生成方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标设备上传的设备数据;
在告警规则表中查找与所述设备数据匹配的目标告警规则,所述告警规则表中的告警规则采用JS对象简谱纲要Json Schema结构;
若查找到与所述设备数据匹配的所述目标告警规则,则通过所述目标告警规则对应的校验器validator对所述设备数据进行校验,得到校验结果;
若所述校验结果指示所述设备数据满足所述目标告警规则,则生成告警记录,所述告警记录中包含所述设备数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在告警规则表中查找与所述设备数据匹配的目标告警规则之后,所述方法还包括:
若未查找到与所述设备数据匹配的所述目标告警规则,则将所述设备数据存储在告警规则数据库表中,所述告警规则数据库表用于存储未匹配到告警规则的数据;
当所述告警规则数据库表中所述设备数据的数据量达到数据量阈值时,根据所述设备数据生成候选告警规则,所述候选告警规则采用Json Schema结构;
将所述候选告警规则存储至所述告警规则表。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述设备数据生成候选告警规则,包括:
根据所述设备数据训练数据分类器,所述数据分类器用于区分正常设备数据和异常设备数据,其中,训练所述数据分类器的所采用的算法包括随机森林或梯度增强决策树GBDT中的至少一种;
将所述设备数据输入所述数据分类器,得到所述数据分类器输出的所述异常设备数据;
根据所述异常设备数据生成所述候选告警规则。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述告警规则表中包含基本告警规则和所述候选告警规则,所述基本告警规则为人工设置;
所述若所述校验结果指示所述设备数据满足目标告警规则,则生成告警记录,包括:
若所述校验结果指示所述设备数据满足所述基本告警规则,则生成基本告警记录,并进行告警提醒;
若所述校验结果指示所述设备数据满足所述候选告警规则,则生成候选告警记录,其中,所述基本告警记录和所述候选告警记录的存储位置不同,或,所述基本告警记录和所述候选告警记录对应不同标记。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收对所述告警规则表中所述候选告警规则的设置指令;
根据所述设置指令将所述候选告警规则设置为所述基本告警规则。
6.根据权利要求1至5任一所述的方法,其特征在于,所述若所述校验结果指示所述设备数据满足所述目标告警规则,则生成告警记录之后,所述方法还包括:
若相邻告警记录中包含的所述设备数据相同,则删除重复的所述告警记录,所述相邻告警记录对应的所述设备数据的上传时刻相邻。
7.根据权利要求1至5任一所述的方法,其特征在于,所述通过所述目标告警规则对应的validator对所述设备数据进行校验,得到校验结果之后,所述方法还包括:
若所述校验结果指示所述设备数据不满足所述目标告警规则,则清除所述设备数据。
8.一种告警记录生成装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取目标设备上传的设备数据;
查找模块,用于在告警规则表中查找与所述设备数据匹配的目标告警规则,所述告警规则表中的告警规则采用Json Schema结构;
校验模块,用于若查找到与所述设备数据匹配的所述目标告警规则,则通过所述目标告警规则对应的validator对所述设备数据进行校验,得到校验结果;
告警模块,用于若所述校验结果指示所述设备数据满足所述目标告警规则,则生成告警记录,所述告警记录中包含所述设备数据。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第一存入模块,用于若未查找到与所述设备数据匹配的所述目标告警规则,则将所述设备数据存储在告警规则数据库表中,所述告警规则数据库表用于存储未匹配到告警规则的数据;
生成模块,用于当所述告警规则数据库表中所述设备数据的数据量达到数据量阈值时,根据所述设备数据生成候选告警规则,所述候选告警规则采用Json Schema结构;
第二存入模块,用于将所述候选告警规则存储至所述告警规则表。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述生成模块,包括:
训练单元,用于根据所述设备数据训练数据分类器,所述数据分类器用于区分正常设备数据和异常设备数据,其中,训练所述数据分类器的所采用的算法包括随机森林或GBDT中的至少一种;
输入单元,用于将所述设备数据输入所述数据分类器,得到所述数据分类器输出的所述异常设备数据;
生成单元,用于根据所述异常设备数据生成所述候选告警规则。
11.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述告警规则表中包含基本告警规则和所述候选告警规则,所述基本告警规则为人工设置;
所述告警模块,包括:
第一告警单元,用于若所述校验结果指示所述设备数据满足所述基本告警规则,则生成基本告警记录,并进行告警提醒;
第二告警单元,用于若所述校验结果指示所述设备数据满足所述候选告警规则,则生成候选告警记录,其中,所述基本告警记录和所述候选告警记录的存储位置不同,或,所述基本告警记录和所述候选告警记录对应不同标记。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
接收模块,用于接收对所述告警规则表中所述候选告警规则的设置指令;
设置模块,用于根据所述设置指令将所述候选告警规则设置为所述基本告警规则。
13.根据权利要求8至12任一所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
删除模块,用于若相邻告警记录中包含的所述设备数据相同,则删除重复的所述告警记录,所述相邻告警记录对应的所述设备数据的上传时刻相邻。
14.根据权利要求8至12任一所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
清除模块,用于若所述校验结果指示所述设备数据不满足所述目标告警规则,则清除所述设备数据。
15.一种告警设备,其特征在于,所述告警设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的告警记录生成方法。
16.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的告警记录生成方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911073229.7A CN111078512B (zh) | 2019-11-05 | 2019-11-05 | 告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911073229.7A CN111078512B (zh) | 2019-11-05 | 2019-11-05 | 告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111078512A true CN111078512A (zh) | 2020-04-28 |
CN111078512B CN111078512B (zh) | 2023-09-12 |
Family
ID=70310690
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911073229.7A Active CN111078512B (zh) | 2019-11-05 | 2019-11-05 | 告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111078512B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111782486A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-10-16 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 一种基于动态配置的告警实现方法及其系统 |
CN112182367A (zh) * | 2020-09-18 | 2021-01-05 | 佳都新太科技股份有限公司 | 一种管控告警方法及装置 |
CN114915542A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-16 | 远景智能国际私人投资有限公司 | 数据异常的告警方法、装置、设备及存储介质 |
US20220271988A1 (en) * | 2021-02-25 | 2022-08-25 | Insight Direct Usa, Inc. | Dynamic iot rule and alert templating engine |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100114620A1 (en) * | 2008-10-30 | 2010-05-06 | Diament Judah M | Service Description Refinement Based on Actual Service Use |
CN106951231A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-07-14 | 微梦创科网络科技(中国)有限公司 | 一种计算机软件开发方法及装置 |
CN107347048A (zh) * | 2016-05-04 | 2017-11-14 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 数据校验的方法、装置及系统 |
EP3258426A1 (en) * | 2016-06-17 | 2017-12-20 | Business Objects Software Ltd. | Automatic condition monitoring and anomaly detection for predictive maintenance |
CN108153663A (zh) * | 2016-12-02 | 2018-06-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 页面数据处理方法及装置 |
CN108959034A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-07 | 北京木瓜移动科技股份有限公司 | 一种监控报警方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110096296A (zh) * | 2019-05-10 | 2019-08-06 | 广州品唯软件有限公司 | 一种缓存对比方法及设备 |
CN110148285A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-20 | 东营汉威石油技术开发有限公司 | 一种基于大数据技术的油井参数智能预警系统及其预警方法 |
CN110233842A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种请求的校验方法和相关装置 |
CN110399400A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-11-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 检测异常数据的方法、装置、设备以及介质 |
-
2019
- 2019-11-05 CN CN201911073229.7A patent/CN111078512B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100114620A1 (en) * | 2008-10-30 | 2010-05-06 | Diament Judah M | Service Description Refinement Based on Actual Service Use |
CN107347048A (zh) * | 2016-05-04 | 2017-11-14 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 数据校验的方法、装置及系统 |
EP3258426A1 (en) * | 2016-06-17 | 2017-12-20 | Business Objects Software Ltd. | Automatic condition monitoring and anomaly detection for predictive maintenance |
CN108153663A (zh) * | 2016-12-02 | 2018-06-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 页面数据处理方法及装置 |
CN106951231A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-07-14 | 微梦创科网络科技(中国)有限公司 | 一种计算机软件开发方法及装置 |
CN108959034A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-07 | 北京木瓜移动科技股份有限公司 | 一种监控报警方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110399400A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-11-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 检测异常数据的方法、装置、设备以及介质 |
CN110096296A (zh) * | 2019-05-10 | 2019-08-06 | 广州品唯软件有限公司 | 一种缓存对比方法及设备 |
CN110148285A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-20 | 东营汉威石油技术开发有限公司 | 一种基于大数据技术的油井参数智能预警系统及其预警方法 |
CN110233842A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种请求的校验方法和相关装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
孟晓等: "变电站无线测温告警算法", 《电力系统自动化》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111782486A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-10-16 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 一种基于动态配置的告警实现方法及其系统 |
CN111782486B (zh) * | 2020-07-03 | 2024-04-16 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 一种基于动态配置的告警实现方法及其系统 |
CN112182367A (zh) * | 2020-09-18 | 2021-01-05 | 佳都新太科技股份有限公司 | 一种管控告警方法及装置 |
US20220271988A1 (en) * | 2021-02-25 | 2022-08-25 | Insight Direct Usa, Inc. | Dynamic iot rule and alert templating engine |
US11824639B2 (en) * | 2021-02-25 | 2023-11-21 | Insight Direct Usa, Inc. | Dynamic IoT rule and alert templating engine |
CN114915542A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-16 | 远景智能国际私人投资有限公司 | 数据异常的告警方法、装置、设备及存储介质 |
CN114915542B (zh) * | 2022-04-28 | 2024-08-02 | 远景智能国际私人投资有限公司 | 数据异常的告警方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111078512B (zh) | 2023-09-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111831636B (zh) | 一种数据处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质 | |
CN111078512B (zh) | 告警记录生成方法、装置、告警设备及存储介质 | |
CN114048870A (zh) | 一种基于日志特征智能挖掘的电力系统异常监测方法 | |
CN113760891B (zh) | 一种数据表的生成方法、装置、设备和存储介质 | |
CN104573130A (zh) | 基于群体计算的实体解析方法及装置 | |
CN113190426B (zh) | 一种大数据评分系统稳定性监控方法 | |
CN110659282A (zh) | 数据路由的构建方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111967437A (zh) | 文本识别方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111368867B (zh) | 档案归类方法及系统、计算机可读存储介质 | |
CN112613569A (zh) | 图像识别方法、图像分类模型的训练方法及装置 | |
CN116932523B (zh) | 一种整合和监管第三方环境检测机构的平台 | |
CN113868498A (zh) | 数据存储方法、电子装置、装置及可读存储介质 | |
CN110704699A (zh) | 数据画像的构建方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN117221087A (zh) | 告警根因定位方法、装置及介质 | |
CN116881430A (zh) | 一种产业链识别方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN115062200B (zh) | 基于人工智能的用户行为挖掘方法及系统 | |
CN108021713B (zh) | 一种文档聚类的方法和装置 | |
CN112784113A (zh) | 数据处理方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备 | |
CN112925899B (zh) | 排序模型建立方法、案件线索推荐方法、装置及介质 | |
CN114218383A (zh) | 重复事件的判定方法、装置及应用 | |
CN117093556A (zh) | 日志分类方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 | |
WO2023039973A1 (zh) | 异常误报的处理方法及装置、存储介质、终端 | |
Punjabi et al. | Forensic Intelligence-Combining Artificial Intelligence with Digital Forensics | |
CN113971213A (zh) | 智慧城市管理公共信息共享系统 | |
CN113691525A (zh) | 一种流量数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Tang Jian Inventor after: Ming Lang Inventor after: Yu Haifeng Inventor before: Tang Jian Inventor before: Ming Lang |
|
CB03 | Change of inventor or designer information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |