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申请/专利权人：中国工商银行股份有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种系统异常根因分析方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：获取在预设的时间范围内系统的异常服务信息以及异常服务信息中的每个异常服务各自对应的链路信息；根据每个异常服务各自对应的链路信息以及系统的服务拓扑关系确定每个异常服务各自对应的服务调用顺序数据，其中，服务调用顺序数据包括：至少两个服务节点以及每个服务节点各自对应的序号；根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个服务调用顺序数据各自的打分结果；根据打分结果确定在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息。本发明解决了现有技术难以对系统中的异常进行根因定位的技术问题。

主权项：1.一种系统异常根因分析方法，其特征在于，包括：获取在预设的时间范围内系统的异常服务信息以及所述异常服务信息中的每个异常服务各自对应的链路信息；根据每个异常服务各自对应的链路信息以及所述系统的服务拓扑关系确定每个异常服务各自对应的服务调用顺序数据，其中，所述服务调用顺序数据包括：至少两个服务节点以及每个服务节点各自对应的序号；根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果；根据所述打分结果确定在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息；所述根据预设的打分规则对每个所述服务调用顺序数据进行打分，得到每个所述服务调用顺序数据各自的打分结果，具体包括：若服务调用顺序数据中仅包含一个异常服务的服务节点，则根据该异常服务的服务节点对应的序号以及该服务调用顺序数据中服务节点的数量，确定该服务调用顺序数据的打分结果，具体的，先用异常服务的服务节点对应的序号除以服务调用顺序数据中服务节点的数量得到第一参数A，进而根据第一参数A确定服务调用顺序数据的打分结果，公式为：打分结果=B×（C+A），其中，B和C为预设的数值参数；若服务调用顺序数据中包含至少两个异常服务的服务节点，则根据该服务调用顺序数据中异常服务节点段包含的服务节点的最大数量，以及该服务调用顺序数据中每个非异常服务节点段包含的服务节点的数量，确定该服务调用顺序数据的打分结果，其中，服务调用顺序数据包括：异常服务节点段和非异常服务节点段，所述异常服务节点段包含一个服务节点或者至少两个序号连续的服务节点，所述非异常服务节点段包含一个服务节点或者至少两个序号连续的服务节点，所述异常服务节点段包含的服务节点均为异常服务的服务节点，所述非异常服务节点段包含的服务节点均为非异常服务的服务节点，所述异常服务节点段和所述非异常服务节点段相邻，具体的，打分结果采用的计算公式为：打分结果=E×（F+GH1+F+GH2+F+……+GHn+F），其中，E为服务调用顺序数据中异常服务节点段包含的服务节点的最大数量，F和G为预设的数值参数，H1至Hn为n个非异常服务节点段中每个非异常服务节点段各自包含的服务节点的数量；若服务调用顺序数据中的所有服务节点均为异常服务的服务节点，则将该服务调用顺序数据的打分结果乘以预设的第一系数，得到该服务调用顺序数据最终的打分结果；若服务调用顺序数据中的前N个服务节点均为非异常服务的服务节点，后M个服务节点均为异常服务的服务节点，则将该服务调用顺序数据的打分结果乘以预设的第二系数，得到该服务调用顺序数据最终的打分结果，其中，该服务调用顺序数据共有P个服务节点，P等于N与M之和；所述根据所述打分结果确定在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息，具体包括：将打分结果最高的服务调用顺序数据对应的链路信息确定为在所述时间范围内所述系统对应的根因链路信息。

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