时间因子贡献度的确定方法和装置与流程

本申请涉及根因分析，尤其涉及一种时间因子贡献度的确定方法和装置。

背景技术：

1、在大型分布式系统、云原生架构或者复杂的工业控制网络中，系统组件的异常事件（如，指标骤增、日志报错、链路超时以及配置变更等）往往呈现出复杂的级联传播特性。当故障发生时，快速、准确地识别根因事件是保障系统可用性的关键。

2、现有的根因分析算法（如，基于随机游走、因果图或者时序相关性的算法）在评估一个异常事件对另一个异常事件的因果贡献度时，高度依赖于时间因子贡献度，时间因子贡献度为：衡量一个异常事件对另一个异常事件在时间维度上的因果影响力的量化指标。

3、现有技术中，在计算一个异常事件对另一个异常事件的时间因子贡献度时，通常基于两个异常事件在时间上的简单先后次序与重合度来确定时间因子贡献度。

4、然而，监控系统通常采用周期性采样（如每1分钟或者5分钟采样一次）或异步上报机制，这意味着一个异常事件真正发生和结束的精确时刻无法被实时精准捕获，传统的算法往往简单地将首次观测到异常的时刻作为异常事件的发生时间，忽略了采样间隔内的时间不确定性，导致因果推导的顺序和时延权重失真；其次，依赖简单的时间先后次序，忽略了故障影响力的物理衰减规律与恢复行为带来的断崖式消散效应，不具备对时间维度上因果致病力的精确量化能力，可能导致将已自然衰减至无影响的陈旧事件误判为根因，或将已恢复事件的长尾残余影响与持续活跃影响混为一谈，从而导致确定出的根因事件不准确。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种时间因子贡献度的确定方法和装置，用以精确地量化一个异常事件对另一个异常事件的时间因子贡献度，从而提高根因分析的精度与可靠性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种时间因子贡献度的确定方法，所述方法包括：

3、获取第一异常事件的第一启动区间和第一结束区间，并获取第二异常事件的第二启动区间，其中，第一启动区间为包含第一异常事件的真实触发时刻的不确定性时间区间，第一结束区间为包含第一异常事件的真实结束时刻的不确定性时间区间；

4、当确定第一异常事件对第二异常事件具有时间维度的因果影响力时，通过复合物理衰减模型，基于第二启动区间内的各时间点与第一启动区间和第一结束区间的关系，确定各时间点各自对应的第一残余期望和第二残余期望，并基于各时间点各自对应的第一残余期望和第二残余期望，确定各时间点各自对应的残余影响强度，其中，第一残余期望表征在相应时间点时第一异常事件的故障诱发影响因半衰期机制自然衰减的期望残留强度，第二残余期望表征在相应时间点时第一异常事件因运维恢复干预所导致的断崖式骤降与长尾消散的期望残留强度；

5、基于各时间点各自对应的残余影响强度和第二启动区间的区间长度，确定第一异常事件对第二异常事件的时间因子贡献度。

6、第二方面，本申请实施例还提供了一种时间因子贡献度的确定装置，所述装置包括：

7、获取模块，用于获取第一异常事件的第一启动区间和第一结束区间，并获取第二异常事件的第二启动区间，其中，第一启动区间为包含第一异常事件的真实触发时刻的不确定性时间区间，第一结束区间为包含第一异常事件的真实结束时刻的不确定性时间区间；

8、第一确定模块，用于当确定第一异常事件对第二异常事件具有时间维度的因果影响力时，通过复合物理衰减模型，基于第二启动区间内的各时间点与第一启动区间和第一结束区间的关系，确定各时间点各自对应的第一残余期望和第二残余期望，并基于各时间点各自对应的第一残余期望和第二残余期望，确定各时间点各自对应的残余影响强度，其中，第一残余期望表征在相应时间点时第一异常事件的故障诱发影响因半衰期机制自然衰减的期望残留强度，第二残余期望表征在相应时间点时第一异常事件因运维恢复干预所导致的断崖式骤降与长尾消散的期望残留强度；

9、第二确定模块，用于基于各时间点各自对应的残余影响强度和第二启动区间的区间长度，确定第一异常事件对第二异常事件的时间因子贡献度。

10、第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：

11、处理器；以及

12、存储程序的存储器，

13、其中，程序包括指令，指令在由处理器执行时使处理器执行如第一方面所述的时间因子贡献度的确定方法。

14、第四方面，本申请实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如第一方面所述的时间因子贡献度的确定方法。

15、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在被计算机调用时，使得所述计算机执行如第一方面所述的时间因子贡献度的确定方法步骤。

16、本申请有益效果如下：

17、在本申请实施例所提供的时间因子贡献度的确定方法中，首先获取第一异常事件的第一启动区间和第一结束区间，并获取第二异常事件的第二启动区间；然后当确定第一异常事件对第二异常事件具有时间维度的因果影响力时，通过复合物理衰减模型，基于第二启动区间内的各时间点与第一启动区间和第一结束区间的关系，确定各时间点各自对应的第一残余期望和第二残余期望，并基于各时间点各自对应的第一残余期望和第二残余期望，确定各时间点各自对应的残余影响强度；最后基于各时间点各自对应的残余影响强度和第二启动区间的区间长度，确定第一异常事件对第二异常事件的时间因子贡献度。这样，将真实触发时刻和真实结束时刻分别建模为区间（第一启动区间、第一结束区间、第二启动区间），符合实际监控系统的观测机制，从根本上消除了因采样间隔引入的系统性偏差，避免了直接将首次观测到异常的时间点作为精确发生时间导致的误差，并且引入复合物理衰减模型，分别通过第一残余期望刻画半衰期指数衰减，通过第二残余期望刻画断崖式骤降与长尾消散，使时间因子贡献度真实反映故障在物理世界中的致病力演变，还通过对第二启动区间内各时间点的残余影响强度进行积分平均，大幅提升了根因定位的准确性。综上，精确地量化了一个异常事件对另一个异常事件的时间因子贡献度，提高了根因分析的精度与可靠性。

18、此外，本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者，通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

1.一种时间因子贡献度的确定方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一异常事件的第一启动区间和第一结束区间，并获取第二异常事件的第二启动区间，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当确定所述第一异常事件对所述第二异常事件具有时间维度的因果影响力时，通过复合物理衰减模型，基于所述第二启动区间内的各时间点与所述第一启动区间和所述第一结束区间的关系，确定所述各时间点各自对应的第一残余期望和第二残余期望之前，还包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述复合物理衰减模型包括：自然衰减子模型和断崖长尾恢复子模型；

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过复合物理衰减模型，基于所述第二启动区间内的各时间点与所述第一启动区间和所述第一结束区间的关系，确定所述各时间点各自对应的第一残余期望和第二残余期望，包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一期望积分项，根据所述第二启动区间内的各时间点与所述第一启动区间的相对位置关系，确定所述各时间点各自对应的第一残余期望，包括：

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二期望积分项，根据所述第二启动区间内的各时间点与所述第一结束区间的相对位置关系，确定所述各时间点各自对应的第二残余期望，包括：

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各时间点各自对应的残余影响强度和所述第二启动区间的区间长度，确定所述第一异常事件对所述第二异常事件的时间因子贡献度，包括：

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各时间点各自对应的残余影响强度和所述第二启动区间的区间长度，确定所述第一异常事件对所述第二异常事件的时间因子贡献度之后，还包括：

10.一种时间因子贡献度的确定装置，其特征在于，包括：