基于運(yùn)維知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)的故障處理決策模型研究

鄧 嵬

（中國民航信息網(wǎng)絡(luò)股份有限公司 北京 101318）

0 引言

故障應(yīng)急處理是數(shù)據(jù)中心運(yùn)維管理的重要任務(wù)之一。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)面臨著越來越復(fù)雜和多樣化的故障情況。為了提高故障處理的效率和準(zhǔn)確性，本文利用知識(shí)圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來構(gòu)建故障處理決策模型具有重要意義［1］。

1 知識(shí)圖譜在故障處理中的應(yīng)用

1.1 知識(shí)圖譜的特點(diǎn)

1.1.1 多源、多模態(tài)的知識(shí)整合

知識(shí)圖譜可以整合來自不同數(shù)據(jù)源和不同模態(tài)的知識(shí)信息。它不僅可以融合結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)庫、表格等，還可以整合半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如文本、網(wǎng)頁等。此外，知識(shí)圖譜還可以整合多模態(tài)的數(shù)據(jù)，如圖片、音頻、視頻等。這種多源、多模態(tài)的知識(shí)整合能力使得知識(shí)圖譜能夠綜合利用不同數(shù)據(jù)源和不同模態(tài)的信息，從而更全面地描述和理解知識(shí)。運(yùn)維知識(shí)圖譜綜合知識(shí)庫、配置管理數(shù)據(jù)庫、歷史故障信息、報(bào)警日志和處理日志等多維度信息。

1.1.2 知識(shí)的鏈接與推理能力

知識(shí)圖譜通過關(guān)系連接不同實(shí)體之間的知識(shí)，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)的鏈接和推理能力。通過關(guān)系的鏈?zhǔn)酵评恚覀兛梢詮囊阎闹R(shí)中推導(dǎo)出新的知識(shí)。例如，如果知道“K8S是容器，容器是IT 業(yè)務(wù)組件”，那么可以推斷出“K8S 是IT業(yè)務(wù)組件”。另外，知識(shí)圖譜還能夠通過鏈接發(fā)現(xiàn)實(shí)體之間的相似性和相關(guān)性。例如，在一個(gè)圖譜中，如果有一條關(guān)系連接了實(shí)體A 和實(shí)體B，而另一條關(guān)系連接了實(shí)體B和實(shí)體C，那么可以通過鏈接推斷出實(shí)體A 和實(shí)體C 之間存在某種關(guān)系。這種鏈接和推理能力為知識(shí)圖譜的應(yīng)用提供了更廣闊和深入的可能性。

1.2 知識(shí)圖譜在故障處理中的作用

1.2.1 故障定位與原因分析

知識(shí)圖譜可以收集和整合各種類型的故障信息，如設(shè)備日志、報(bào)警信息、操作記錄等，將其表示為實(shí)體、屬性和關(guān)系，并通過關(guān)聯(lián)分析和推理技術(shù)來發(fā)現(xiàn)潛在的根因。通過將故障信息與已有的知識(shí)圖譜進(jìn)行匹配和比對(duì)，可以快速定位故障所在的領(lǐng)域和范圍，并進(jìn)一步分析根因，從而幫助運(yùn)維人員更快速地解決故障。例如，如果一個(gè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備出現(xiàn)了故障，知識(shí)圖譜可以包含該設(shè)備的型號(hào)、配置信息、歷史維修記錄等相關(guān)知識(shí)；同時(shí)還可以包含網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、硬件組成、軟件版本等其他相關(guān)信息。通過對(duì)這些信息的關(guān)聯(lián)分析，可以找到可能導(dǎo)致故障的原因，如硬件故障、配置錯(cuò)誤等。基于這樣的定位和分析結(jié)果，運(yùn)維人員可以有針對(duì)性地采取措施，快速恢復(fù)系統(tǒng)功能。

1.2.2 故障預(yù)測(cè)與預(yù)防

基于知識(shí)圖譜的故障處理模型可以通過分析和挖掘故障數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的故障模式和規(guī)律，從而進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和預(yù)防。通過將歷史故障數(shù)據(jù)與知識(shí)圖譜進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)特定配置、設(shè)備組合或環(huán)境條件下容易產(chǎn)生故障的模式?；谶@些模式，可以建立故障預(yù)測(cè)模型，提前采取措施來避免故障的發(fā)生。例如，通過分析知識(shí)圖譜中設(shè)備的特性和歷史故障數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)使用超過一定期限的特定品牌設(shè)備在高溫環(huán)境下容易出現(xiàn)故障?；谶@一發(fā)現(xiàn)，可以在高溫天氣到來之前，提前更換老舊設(shè)備，從而有效地避免故障的發(fā)生，為下次設(shè)備選型提供決策依據(jù)。

2 知識(shí)圖譜的構(gòu)建和維護(hù)方法

2.1 知識(shí)表示

知識(shí)表示是將抽取得到的知識(shí)以一種機(jī)器可理解的形式進(jìn)行表示和存儲(chǔ)。在構(gòu)建運(yùn)維知識(shí)圖譜時(shí)，可以使用圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行知識(shí)表示，將實(shí)體和關(guān)系以節(jié)點(diǎn)和邊的形式進(jìn)行建模。節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體，如故障類型、處理方法、工具名稱等，邊表示節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，如處理方法與故障類型之間的關(guān)聯(lián)。此外，還可以利用屬性圖的形式對(duì)節(jié)點(diǎn)和邊進(jìn)行屬性的描述，如節(jié)點(diǎn)的屬性可以包括名稱、描述、相關(guān)文檔等，邊的屬性可以包括關(guān)系類型、關(guān)系強(qiáng)度等。知識(shí)表示的形式是資源描述框架（resource description framework，RDF）三元組的形式，也可以是圖數(shù)據(jù)庫中的圖結(jié)構(gòu)。通過合適的知識(shí)表示方法，將運(yùn)維知識(shí)以機(jī)器可理解的形式進(jìn)行存儲(chǔ)和查詢，為知識(shí)圖譜的應(yīng)用提供基礎(chǔ)。

2.2 知識(shí)更新

知識(shí)更新是保持知識(shí)圖譜的最新和準(zhǔn)確的過程，它在運(yùn)維領(lǐng)域中是一個(gè)持續(xù)的過程。由于技術(shù)的不斷發(fā)展和新故障的出現(xiàn)，運(yùn)維知識(shí)需要不斷更新才能跟上新的變化和需求。為了實(shí)現(xiàn)知識(shí)的更新，可以利用自然語言處理技術(shù)對(duì)最新的文本和數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和更新。可以使用文本挖掘方法，對(duì)新的運(yùn)維文檔、論文和博客等進(jìn)行分析和抽取。通過提取關(guān)鍵詞、提取實(shí)體和關(guān)系、識(shí)別事件和趨勢(shì)等，將新的實(shí)體、關(guān)系和屬性加入知識(shí)圖譜中?？梢员３种R(shí)圖譜內(nèi)容與最新的文本數(shù)據(jù)一致。此外，還可以利用監(jiān)控系統(tǒng)和日志數(shù)據(jù)來獲取最新的運(yùn)維知識(shí)。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和收集的日志數(shù)據(jù)，可以獲得關(guān)于設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)狀態(tài)等方面的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。將這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與已有的知識(shí)圖譜進(jìn)行關(guān)聯(lián)，更新圖中的節(jié)點(diǎn)和邊，使得知識(shí)圖譜能夠及時(shí)反映實(shí)際的運(yùn)維情況［2－3］。

3 機(jī)器學(xué)習(xí)在故障處理中的應(yīng)用

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇

在故障處理中，選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是非常重要的。不同的算法有不同的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，因此需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)情況來選擇合適的算法。在選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，一種常用的方法是根據(jù)問題的類型進(jìn)行分類。常見的故障處理問題可以分為分類問題、回歸問題和聚類問題等［4］。對(duì)于分類問題，可以選擇常見的算法如決策樹、支持向量機(jī)（support vector machine， SVM）、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林等。這些算法可以根據(jù)已有的特征對(duì)故障進(jìn)行分類，比較適用于識(shí)別故障類型和判斷故障原因等問題。對(duì)于回歸問題，可以選擇線性回歸、多項(xiàng)式回歸、支持向量回歸（support vector regression， SVR）等算法。這些算法可以通過分析故障數(shù)據(jù)的特征和相關(guān)性，建立回歸模型來預(yù)測(cè)故障發(fā)生的可能性或給出故障的程度評(píng)估。對(duì)于聚類問題，可以選擇K 均值聚類、DBSCAN、層次聚類等算法。這些算法可以將相似特征的故障數(shù)據(jù)聚集在一起，幫助發(fā)現(xiàn)故障之間的模式和關(guān)聯(lián)。

3.2 故障數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征選取

故障數(shù)據(jù)的預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，它對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低噪聲干擾以及優(yōu)化模型性能至關(guān)重要。在處理故障數(shù)據(jù)時(shí)，可以采取以下幾個(gè)步驟進(jìn)行預(yù)處理和特征選取。①需要檢查數(shù)據(jù)集中是否存在缺失值、異常值或不一致的數(shù)據(jù)。②針對(duì)缺失值，可以選擇填充或刪除缺失數(shù)據(jù)，具體方法可根據(jù)數(shù)據(jù)情況進(jìn)行選擇。③對(duì)于異常值和不一致的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行剔除或校正處理，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。④某些情況下，故障數(shù)據(jù)可能包含非數(shù)值型數(shù)據(jù)，如文本或分類數(shù)據(jù)。⑤在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練前，需要對(duì)這些非數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)換。例如，可以使用獨(dú)立編碼將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制數(shù)值形式，或者使用文本處理技術(shù)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)值表示。⑥由于故障數(shù)據(jù)中可能存在大量冗余或無關(guān)的特征，因此在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)前，需要對(duì)特征進(jìn)行選擇，保留對(duì)問題最相關(guān)的特征。⑦可以借助相關(guān)系數(shù)、信息增益、LASSO 回歸等方法進(jìn)行特征選擇，以提高模型的效率和準(zhǔn)確性。

4 故障處理決策模型的構(gòu)建和優(yōu)化

4.1 數(shù)據(jù)收集與建模

為了構(gòu)建故障處理決策模型，首先需要收集和建模數(shù)據(jù)。通過監(jiān)控系統(tǒng)、日志數(shù)據(jù)等手段，收集系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)，包括故障類型、系統(tǒng)狀態(tài)、處理過程等信息。這些數(shù)據(jù)可以提供寶貴的故障相關(guān)信息，用于后續(xù)的分析和處理。然而，僅僅收集數(shù)據(jù)是不夠的，還需要將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，以便進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理。在基于運(yùn)維知識(shí)圖譜的思想下，可以將收集到的數(shù)據(jù)與運(yùn)維知識(shí)圖譜進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將實(shí)時(shí)的運(yùn)維數(shù)據(jù)與已有的知識(shí)進(jìn)行融合，形成更加全面和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型。在建模數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。對(duì)于準(zhǔn)確性，可以通過異常值檢測(cè)，去除掉錯(cuò)誤或無效的數(shù)據(jù)。對(duì)于完整性，可以通過補(bǔ)充缺失值、整合多個(gè)數(shù)據(jù)源等方法，確保數(shù)據(jù)具有足夠的完整性。

4.2 特征提取與選擇

在故障處理決策模型中，特征的選擇和提取對(duì)于模型的性能和準(zhǔn)確度十分重要。傳統(tǒng)的特征選擇方法包括相關(guān)性分析、信息增益、主成分分析等。然而，這些方法往往需要人工進(jìn)行特征的選擇和提取，并且對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的依賴較高。為了更好地利用運(yùn)維知識(shí)圖譜中的信息，可以將知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)和邊作為特征，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進(jìn)行特征的自動(dòng)提取和選擇。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠利用圖結(jié)構(gòu)中的局部和全局信息，對(duì)節(jié)點(diǎn)和邊進(jìn)行特征的學(xué)習(xí)和表示。通過對(duì)運(yùn)維知識(shí)圖譜進(jìn)行圖表示學(xué)習(xí)，可以獲得節(jié)點(diǎn)和邊的嵌入向量，從而有效地提取圖中的特征。這種基于圖的特征提取方式不僅能夠充分利用知識(shí)圖譜中的關(guān)聯(lián)信息，還能夠考慮節(jié)點(diǎn)的上下文信息，提高模型的表達(dá)能力。另外，特征選擇也可以通過其他方法來實(shí)現(xiàn)，例如使用L1 正則化（LASSO）對(duì)模型中的權(quán)重進(jìn)行稀疏化，從而選擇最重要的特征。

4.3 模型訓(xùn)練與優(yōu)化

模型訓(xùn)練和優(yōu)化是故障處理決策模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到模型的參數(shù)和權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)故障處理過程的預(yù)測(cè)和決策。在模型訓(xùn)練中，可以選擇使用深度學(xué)習(xí)算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等進(jìn)行模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。深度學(xué)習(xí)模型具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力和自適應(yīng)能力，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，并且可以通過多層特征抽取獲得更好的表示能力。

同時(shí)，在模型訓(xùn)練過程中，還可以采用交叉驗(yàn)證、正則化等方法來減輕模型過擬合問題，并進(jìn)一步提高模型的性能和泛化能力。模型的優(yōu)化也是一個(gè)重要的步驟。通過對(duì)模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)和超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，可以進(jìn)一步優(yōu)化模型的性能。

5 基于知識(shí)圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)的故障處理決策模型

5.1 模型的整體架構(gòu)和流程

通過監(jiān)控系統(tǒng)、日志數(shù)據(jù)等手段，收集系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)與已有的運(yùn)維知識(shí)圖譜進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成全面而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型。根據(jù)收集到的運(yùn)維數(shù)據(jù)，不斷更新和完善運(yùn)維知識(shí)圖譜。在知識(shí)圖譜中，包括故障類型、設(shè)備配置、維修記錄等相關(guān)知識(shí)。根據(jù)數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行特征提取和預(yù)處理操作，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)算法所需的輸入格式，流程如圖1 所示。這可以包括特征編碼、標(biāo)準(zhǔn)化、降維等步驟。使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。通過對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立模型來預(yù)測(cè)故障類型、根因和解決方案等。根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)推理，進(jìn)行故障處理決策。通過對(duì)當(dāng)前故障的特征和歷史數(shù)據(jù)的分析，給出解決方案，并不斷優(yōu)化決策流程和策略。對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，使用測(cè)試集進(jìn)行性能評(píng)估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率等）的計(jì)算。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，以提高模型的效果和準(zhǔn)確性［5］。

圖1 整體架構(gòu)

5.2 知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)的融合策略

在基于知識(shí)圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)的故障處理決策模型中，知識(shí)圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合是關(guān)鍵的一步。將收集到的實(shí)時(shí)運(yùn)維數(shù)據(jù)與已有的運(yùn)維知識(shí)圖譜進(jìn)行關(guān)聯(lián)。通過將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)映射到知識(shí)圖譜中的實(shí)體、屬性和關(guān)系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和整合?；谝延械闹R(shí)圖譜，利用關(guān)聯(lián)推理的方法來挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式。通過對(duì)已有知識(shí)的關(guān)聯(lián)分析，幫助預(yù)測(cè)故障的類型、根因和解決方案等。利用收集到的數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。通過分析歷史數(shù)據(jù)中的故障模式和趨勢(shì)，提取故障處理的特征和規(guī)律，并用于預(yù)測(cè)和解決當(dāng)前的故障情況。將機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)推理相結(jié)合。通過綜合考慮模型的預(yù)測(cè)以及已有知識(shí)的關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)行故障處理決策與優(yōu)化，提供更準(zhǔn)確和可信的解決方案。

5.3 模型的應(yīng)用和性能評(píng)估

基于知識(shí)圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)的故障處理決策模型可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的故障處理場(chǎng)景，如工業(yè)設(shè)備的維修、網(wǎng)絡(luò)的故障排查等。模型的性能評(píng)估主要針對(duì)模型的準(zhǔn)確性、效率和實(shí)時(shí)性進(jìn)行評(píng)估?？梢圆捎靡韵路椒ㄟM(jìn)行評(píng)估：①準(zhǔn)確性評(píng)估。通過對(duì)比模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際情況，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1 值等指標(biāo)來評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。同時(shí)，也需要根據(jù)具體場(chǎng)景和需求，進(jìn)行誤報(bào)率和漏報(bào)率的控制。②效率評(píng)估。評(píng)估模型處理故障的效率，包括處理時(shí)間和資源消耗?？梢酝ㄟ^對(duì)模型的運(yùn)行時(shí)間和計(jì)算資源的消耗進(jìn)行測(cè)量和比較，以評(píng)估模型的效率。③實(shí)時(shí)性評(píng)估。針對(duì)需要實(shí)時(shí)決策的場(chǎng)景，評(píng)估模型的實(shí)時(shí)性能?？紤]模型的響應(yīng)時(shí)間和數(shù)據(jù)處理速度，驗(yàn)證模型是否能在規(guī)定的時(shí)間范圍內(nèi)給出故障處理決策。

6 結(jié)語

綜上所述，本文基于知識(shí)圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，研究了故障處理決策模型。通過將知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，可以更好地利用已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，輔助運(yùn)維人員進(jìn)行故障處理決策。未來，將繼續(xù)探索更多的方法和技術(shù)，不斷提升故障處理的效率和準(zhǔn)確性。