发明/设计人：韩莉;

公开（公告）日：2022-09-27

代理机构：安徽思尔六知识产权代理事务所(普通合伙)

公开（公告）号：CN112114902B

代理人：王霞;

主分类号：G06F9/445

地址：230088 安徽省合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期J2区C座21层2112室

分类号：G06F9/445

优先权：

专利状态码：查看法律状态

法律状态：

2022.09.27#授权   2022.09.20#专利申请权的转移   2021.01.08#实质审查的生效   2020.12.22#公开   

摘要：本发明公开了一种基于android客户端的在线诊断分析方法，涉及配置在线诊断技术领域，包括获取客户端的从配置中心获取配置的过程数据；判断未获取到配置事件的总转化率是否超过第一阈值，如果超过第一阈值则发送第一警报，如果未超过第一阈值则进入下一步骤；判断获取到配置且配置错误事件的总转化率是否超过第二阈值，如果超过第二阈值则发送第二警报；判断获取到备份配置信息错误的总转化率是否超过第三阈值或获取到备份配置信息错误的上一步转化率超过第四阈值；本发明通过客户端的过程数据进行配置信息的错误判断，便结合数据推送等手段进行告警处理，及时让运营和运维人员及时检查配置问题，最终得以让问题得以及时发现并解决。

主权项：1.一种基于android客户端的在线诊断分析方法，其特征在于，包括：/n步骤100，获取客户端的从配置中心获取配置的过程数据；/n客户端从配置中心获取配置时获取一个新配置信息以及至少一个备份配置信息；其中新配置信息是开发人员修改后的配置信息，而备份配置信息是修改前的配置信息，配置信息至少包含配置项以及配置项的值；/n过程数据包括配置过程事件、配置过程事件发生次数、配置过程事件发生人数；/n配置过程事件至少包括请求配置、未获取到配置、获取到配置且配置正确、获取到配置且配置错误、备份配置信息正确、备份配置信息错误；/n创建事件漏斗模型对过程数据进行统计；/n在事件漏斗模型中统计事件发生次数、上一步转化率和总转化率；/n所述创建事件漏斗模型对过程数据进行统计创建四个以上的事件漏斗模型，其中，/n一个事件漏斗模型以请求配置为第一事件，以获取到配置且配置正确为第二事件；/n一个事件漏斗模型以请求配置为第一事件，未获取到配置为第二事件；/n一个事件漏斗模型以请求配置为第一事件，以获取到配置且配置错误为第二事件，备份配置信息正确为第三事件；/n一个事件漏斗模型以请求配置为第一事件，以获取到配置且配置错误为第二事件，备份配置信息错误为第三事件；/n步骤200，判断未获取到配置事件的总转化率是否超过第一阈值，如果超过第一阈值则发送第一警报，如果未超过第一阈值则进入下一步骤；/n步骤300，判断获取到配置且配置错误事件的总转化率是否超过第二阈值，如果超过第二阈值则发送第二警报，如果未超过第二阈值则进入下一步骤；/n步骤400，判断获取到备份配置信息错误的总转化率是否超过第三阈值或获取到备份配置信息错误的上一步转化率超过第四阈值，如果超过第三阈值或第四阈值则发送第三警报，如果未超过则结束步骤；/n备份配置信息正确指的是在新配置信息错误后替换备份配置信息时正确；/n备份配置信息错误指的是在新配置信息错误后替换备份配置信息时错误；/n上一步转化率指的是前一事件跳转到当前事件的比率，总转化率指的是第一事件跳转到当前事件的比率。/n