[发明专利]一种异常事件检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明是关于数据中心数据处理技术，具体地，是关于一种异常事件检测方法及系统。

背景技术

在数据中心的日常生产、维护过程中，经常出现各类异常事件，这些事件会严重影响数据中心各个系统的稳定运行，使得数据中心无法对各类事件加以预测。在数据中心运行过程中出现的大量异常事件之间，利用统计原理和方法数据进行分析，所得出的数据结果有时带有一定的规律性。在分析时，由于数据量庞大，一般可能只是通过样本进行分析。一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值，也就是说样本量越大越能反映真实的情况。因此，要得到比较精确的数据，需要统计的异常事件数量非常多。但是，目前一般采用的人工统计异常事件的方式，效率低下，不能进行较大数据的处理，不能及时的监控异常事件。往往当系统故障发生，严重影响了系统的稳定性，会造成了重大损失。因此，如何提高对数据中心异常事件检测的效率及准确性，是亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种异常事件检测方法及系统，以提高对数据中心的异常事件进行检测的效率及准确性。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种异常事件检测方法，所述异常事件检测方法包括：根据调度时间表读取事件信息；对所述事件信息对应的事件进行汇总分类，将同一类事件汇总成一个事件集合；对各个所述的事件集合进行字段采集，生成采集结果；对所述采集结果依次进行时间断点处理、换算处理及均方差计算处理，生成均方差计算结果；根据预先存储的基线数据从所述均方差计算结果中筛选出均方差计算结果小于所述基线数据的事件集合；根据一报警阈值判断筛选出的所述事件集合中的事件是否为非偶发性事件；如果是，提取所述非偶发性事件的集中发生时间区间，并将所述非偶发性事件进行封装。

在一实施例中，上述的异常事件检测方法还包括：根据历史数据判断筛选出的所述事件集合是否为第一次出现；如果是，则将筛选出的所述事件集合的均方差计算结果设置为筛选出的事件集合对应的基线数据，否则根据筛选出的所述事件集合的均方差计算结果更新筛选出的所述事件集合对应的基线数据。

在一实施例中，上述的异常事件检测方法还包括：如果筛选出的所述事件集合中的事件是偶发性事件，则将所述偶发性事件存储到历史数据中。

在一实施例中，上述的异常事件检测方法还包括：判断所述采集结果是否符合预先存储的事件指标信息所规定的表达式；如果是，对所述采集结果依次进行时间断点处理、换算处理及均方差计算处理，生成均方差计算结果，否则存储所述采集结果至异常作业列表。

具体地，上述的采集结果包括：所述事件集合对应的IP地址、对象名称、对象位置及发生时间点；上述的事件指标信息为所述IP地址、对象名称、对象位置及发生时间点分别对应的标准表达式。

在一实施例中，上述的对所述事件信息对应的事件进行汇总分类，将同一类事件汇总成一个事件集合，包括：获取所述事件信息中的事件标记，所述事件标记包括：所述事件对应的IP地址、主机名，所述事件标记用于标记不同类型的事件；根据所述事件标记对所述事件进行汇总分类，将所述事件标记相同的事件汇总成一个所述事件集合。

在一实施例中，上述的时间断点处理包括：判断所述事件集合中的事件发生的时间点是否大于12点；如果是，用24点减去所述时间点所得的差值替换所述时间点，否则保留所述时间点。

进一步地，上述的换算处理包括：将经过所述时间断点处理的事件发生的时间点进行单位换算，生成单位统一的时间数据。

进一步地，上述的均方差计算处理包括：根据所述时间数据进行均方差计算，生成所述均方差结果。

在一实施例中，上述的根据一报警阈值判断所述事件集合中的事件是否为非偶发性事件，包括：判断所述事件集合的均方差计算结果是否小于所述报警阈值；如果是，所述事件集合中的事件为非偶发性事件；否则所述事件集合中的事件为偶发性事件。