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申请/专利权人：国网汇通金财(北京)信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种流数据的系统故障预警及业务影响范围评估方法及系统，通过JOB任务处理模块能够筛选、过滤和聚合数据，在多个维度上进行实时分析，有效解决了故障发现的高效性和精准度问题，提高运营人员在排查故障、解决故障时的时效性。一旦业务系统发生故障，规则引擎模块便能通过关联接口及业务映射关系，实现故障预警和业务影响范围的评估。本发明可以有效地解决了在复杂业务系统中，面对故障后无法准确评估业务影响范围以及无法及时进行业务隔离的问题。本发明大大降低了故障分析、排查成本，能够快速、清晰了解故障点，为故障解决提供了极大的便利，为及时进行业务隔离争取最佳时间窗口，避免了故障所涉及的影响面进一步扩大。

主权项：1.流数据的系统故障预警及业务影响范围评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、请求拦截模块拦截到业务请求后，生成或获取请求头的业务请求唯一标识，然后请求拦截模块将业务请求及业务请求唯一标识向日志生成模块进行传递；S2、业务请求进入日志生成模块后，日志生成模块获取业务请求的请求时间、接口信息和业务请求唯一标识并将业务请求的请求时间、接口信息和业务请求唯一标识输出到对应的应用日志文件中，探针实时将该应用日志文件中的日志数据采集到KAFKA组件及日志系统上；S3、业务请求进入链路解析模块，链路解析模块根据业务请求唯一标识进行过滤和聚合，并按照时间进行排序确定请求顺序，然后根据应用和应用之间的业务关系以及业务请求顺序，实时生成业务调用关系链路，通过知识图谱展现给用户；S4、接口解析模块通过在日志系统针对单一应用的接口进行聚合查询，获取该应用下对应的接口信息，形成接口和应用的业务映射关系线；S5、JOB任务处理模块通过KAFKA组件实时读取应用的日志数据，利用滑动时间窗口函数对日志数据进行筛选、过滤和聚合，按照单一或多个维度对应用的日志数据进行解析，并将解析结果数据传递给规则引擎模块；S6、规则引擎模块接收到JOB任务处理模块的解析结果数据后，按照预先定制的预警策略进行数据匹配，当触发阈值后，规则引擎模块按照当前应用或接口信息去关联对应的业务调用关系线，生成业务影响范围，然后将预警内容及业务影响范围输出至预警模块；S7、预警模块接收到规则引擎模块发送的预警内容及业务影响范围，通过指定的预警渠道将预警内容推送至相应预警组或人，并将关联业务影响范围的业务调用关系线及节点在业务调用关系链路的知识图谱上进行颜色标注，呈现给前台用户查看。

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