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龍圖騰網(wǎng)獲悉富盛科技股份有限公司申請的專利分布式服務(wù)器集群日志處理方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120123184B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510601646.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/30；該發(fā)明授權(quán)分布式服務(wù)器集群日志處理方法及裝置是由樊曉峰;樊明輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-12向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本分布式服務(wù)器集群日志處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請實(shí)施例提供一種分布式服務(wù)器集群日志處理方法及裝置，通過構(gòu)建分布式服務(wù)器集群日志采集網(wǎng)絡(luò)，通過負(fù)載均衡調(diào)度中心動(dòng)態(tài)分配采集任務(wù)。設(shè)計(jì)增量式數(shù)據(jù)采集通道，利用websocket長連接池實(shí)現(xiàn)高效傳輸，結(jié)合實(shí)時(shí)壓縮編碼和重復(fù)數(shù)據(jù)檢測機(jī)制優(yōu)化傳輸效率。構(gòu)建智能日志分析模型，包含異常檢測、模式識(shí)別和事件關(guān)聯(lián)分析三個(gè)子模型，基于深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)異常評分計(jì)算、日志分類標(biāo)注和多維關(guān)聯(lián)分析，并提供可視化展示與數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能。該方法有效解決了傳統(tǒng)技術(shù)在分布式采集、數(shù)據(jù)傳輸和智能分析等方面的不足，顯著提升了日志處理系統(tǒng)的性能和實(shí)用性。

本發(fā)明授權(quán)分布式服務(wù)器集群日志處理方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分布式服務(wù)器集群日志處理方法，其特征在于，所述方法包括： 建立分布式服務(wù)器集群日志采集網(wǎng)絡(luò)，在管理終端上創(chuàng)建服務(wù)器集群配置表，所述服務(wù)器集群配置表包含各個(gè)待監(jiān)控服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)地址、端口號(hào)、訪問憑證及服務(wù)器負(fù)載閾值，基于所述服務(wù)器集群配置表建立負(fù)載均衡調(diào)度中心，所述負(fù)載均衡調(diào)度中心周期性采集各個(gè)待監(jiān)控服務(wù)器的系統(tǒng)負(fù)載信息，根據(jù)所述系統(tǒng)負(fù)載信息對日志采集任務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配，按照預(yù)設(shè)的任務(wù)優(yōu)先級生成任務(wù)調(diào)度隊(duì)列； 構(gòu)建增量式日志數(shù)據(jù)采集通道，基于所述任務(wù)調(diào)度隊(duì)列在所述管理終端與各個(gè)待監(jiān)控服務(wù)器之間建立websocket長連接池，創(chuàng)建日志文件讀取位置記錄表，所述日志文件讀取位置記錄表包含日志文件路徑、文件大小、最后讀取時(shí)間戳及讀取位置偏移量字段，每次讀取日志文件前從所述日志文件讀取位置記錄表獲取上次讀取位置的偏移量，將所述偏移量作為新一輪讀取的起始位置，讀取完成后更新所述日志文件讀取位置記錄表中的時(shí)間戳與偏移量，從所述日志文件讀取位置記錄表獲取偏移量，將所述偏移量作為文件指針位置讀取新增日志數(shù)據(jù)，對采集的日志數(shù)據(jù)執(zhí)行實(shí)時(shí)壓縮編碼，基于滑動(dòng)時(shí)間窗口檢測重復(fù)數(shù)據(jù)，剔除所述重復(fù)數(shù)據(jù)后將壓縮編碼數(shù)據(jù)傳輸至管理終端，在所述管理終端對接收的壓縮編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓與還原； 構(gòu)建智能日志分析模型，采用深度學(xué)習(xí)方法對歷史日志數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建包含異常檢測模型、模式識(shí)別模型及事件關(guān)聯(lián)分析模型的分析引擎，將還原后的日志數(shù)據(jù)輸入所述分析引擎，所述異常檢測模型基于日志特征向量計(jì)算異常評分，所述模式識(shí)別模型對日志內(nèi)容進(jìn)行分類標(biāo)注，所述事件關(guān)聯(lián)分析模型挖掘多維度日志之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成異常事件預(yù)警信息，將所述異常事件預(yù)警信息、日志分類標(biāo)注結(jié)果及關(guān)聯(lián)分析結(jié)果在所述管理終端界面中進(jìn)行可視化展示，當(dāng)檢測到用戶觸發(fā)下載操作時(shí)，將指定時(shí)間范圍內(nèi)的分析結(jié)果數(shù)據(jù)打包壓縮后下載至本地存儲(chǔ)。

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