在线服务系统自动化故障诊断与错误管理方法

摘要：

在线服务系统需要实时接受并处理大量的用户请求，各种原因的错误都可能导致用户的请求失败。由于在线服务系统的请求数量多，产生的日志数据量大，传统使用人工方法进行请求失败原因的分析、统计和管理的工作量巨大。提出了一种基于聚类算法的自动化故障诊断与错误管理方法，通过自动分析在线服务系统自身产生的日志，对用户的失败请求进行归类，帮助程序开发人员和系统管理员进行错误管理，并了解各种失败请求的类别、分布和趋势。同时，使用投票机制自动将每一类错误定位到其所在的源码位置，实现软件缺陷和问题的快速定位。基于该方法实现了一个自动化的错误管理工具，并应用在企业级在线服务系统中。实验结果表明，该方法可以对系统故障进行有效管理，降低系统维护和错误调试成本，还能与MapReduce技术相结合来处理海量的日志信息。

关键词：错误管理、日志分析、聚类

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61100068;the National High Technology Research and Development Program of China under Grant No.2012AA011204国家高技术研究发展计划863计划;the National Key Technology R&D Program of China under Grant No.2012BAH14B02

在线出版日期：2014-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：945-955