在线服务系统自动化故障诊断与错误管理方法

• 作者: 李弘 杨鑫晟 王伟 魏峻 黄翔
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 错误管理 日志分析 聚类
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 系统软件与软件工程
• 页码范围: 945-955
• 页数: 11页
• 分类号: TP311
• 字数: 9275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1402030

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	中国科学院大学软件研究所软件工程研究中心	295	3192	30.0	44.0
2	魏峻	中国科学院大学软件研究所软件工程研究中心	60	775	16.0	26.0
3	黄翔	中山大学信息科学与技术学院	11	27	3.0	4.0
4	杨鑫晟	中国科学院大学软件研究所软件工程研究中心	1	0	0.0	0.0