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申请/专利权人：中电云计算技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于FP‑Growth的云平台告警分析方法及装置，涉及云平台技术领域，该方法包括进行云平台监控指标的原始告警数据的采集，并对采集的原始告警数据进行预处理；根据告警频率划分时间窗口，并基于划分的时间窗口实现云平台的告警事务抽取；基于动态支持度的FP‑Growth算法进行云平台告警关联规则挖掘，以输出告警关联数据。本申请通过提升云平台的告警关联分析能力，使得运维人员可以快速识别和定位问题的根本原因，缩短排障时间，进一步保障云平台的稳定性和可靠性。

主权项：1.一种基于FP-Growth的云平台告警分析方法，其特征在于，所述基于FP-Growth的云平台告警分析方法包括：进行云平台监控指标的原始告警数据的采集，并对采集的原始告警数据进行预处理；根据告警频率划分时间窗口，并基于划分的时间窗口实现云平台的告警事务抽取；基于动态支持度的FP-Growth算法进行云平台告警关联规则挖掘，以输出告警关联数据；其中，所述根据告警频率划分时间窗口，并基于划分的时间窗口实现云平台的告警事务抽取，具体包括：设定最低告警频率阈值，当某时段的平均告警频率大于最低告警频率阈值，则判定该时段为高风险区间，当某时段的平均告警频率不大于最低告警频率阈值，则判定该时段为低风险区间；对于高风险区间和低风险区间，均进行时间窗口宽度和窗口滑动步长的设置，其中，所述时间窗口宽度用于表示每次分析时获取的一个窗口宽度内的告警事件数量，所述窗口滑动步长为时间窗口每次移动的长度；对于分段后得到的高风险区间和低风险区间，从每个区间的起始时间开始，按照设置的时间窗口宽度和窗口滑动步长进行时间滑动，直至每个区间结尾，在每个时间窗口内，根据告警目标和告警类型抽取相对唯一的告警事件，并将此类事件合并为一个告警事务，多个告警事务构成告警事务集合，存储至告警事务数据表；其中，所述基于动态支持度的FP-Growth算法进行云平台告警关联规则挖掘，以输出告警关联数据，具体包括：设置最大最小支持度，其中，支持度为某条告警事件在整个告警事务中出现的频率；定义平均告警级别，并对不同的告警级别分别赋予重要程度值，计算得到告警事务集合的平均告警级别；基于预设更新逻辑，根据告警事务集合的平均告警级别动态更新目标支持度；遍历告警事务数据表，得到所有频繁项集合的支持度，并剔除支持度小于目标支持度的数据，并按照支持度降序排列，组成项头表，其中，所述频繁项集合为重复出现的单个告警事件的数据集合，所述项头表为频繁项集合中频繁项的列表；再次遍历告警事务数据表，剔除每个告警事务集合中支持度小于目标支持度的告警事件，并按支持度降序排列；将每个告警事务集合中的每个告警事件按序从根节点插入FP树，若当前告警事件在当前节点的子节点中已存在，则相应链路上的各节点计数值加1，若当前告警事件在当前节点的子节点中不存在，则创建一个新节点，且新节点初始计数值为1；按支持度从小到大依次选取项头表的频繁项，自底向上遍历FP树，找到以当前频繁项为结尾的所有路径，并将每个前缀节点的计数值设为子节点的计数值，构成当前频繁项的条件模式基；根据条件模式基构建条件FP树，删除支持度小于目标支持度的节点，剩余节点对应的频繁项与选取的频繁项组合即可得到选取频繁项的频繁项集；其中，所述条件模式基的值为以当前频繁项节点为末尾的前缀路径出现的次数；其中，所述基于预设更新逻辑，根据告警事务集合的平均告警级别动态更新目标支持度，其中，具体的更新方式为： 其中，表示目标支持度，表示设置的最小支持度，表示设置的最大支持度，表示自然常数，表示敏感系数，取值范围为，表示告警事务集合的平均告警级别。

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