[发明专利]监测多个系统指标

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，包括：

确定要在计算系统中监测的多个系统指标；

基于所述多个系统指标的历史数据来获得训练数据；

使用所述训练数据来训练长短期记忆LSTM模型；以及

基于所述LSTM模型，在所述计算系统中监测所述多个系统指标。

2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述多个系统指标中的第一系统指标与所述多个系统指标中的一个或多个第二系统指标相关。

3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，基于所述多个系统指标的历史数据来获得训练数据，包括：

确定历史时间段；以及

对于所述多个系统指标的每个特定系统指标：

收集所述历史时间段内的所述特定系统指标的历史数据；以及

将所述历史时间段内的所述特定系统指标的所述历史数据按时间顺序排列。

4.如权利要求3所述的计算机实现的方法，其中，所述历史时间段包括n个预定时间间隔，所述多个系统指标包括第一系统指标x和第二系统指标y，并且所述方法还包括：

对于所述历史时间段中的每个特定预定时间间隔，构建矩阵i：其中，

i是所述历史时间段中的所述特定预定时间间隔，

t是数据周期，

x_i是在所述特定预定时间间隔i的所述第一系统指标的历史数据，以及

y_i是在所述特定预定时间间隔i的所述第二系统指标的历史数据；以及

使用n个构建的矩阵来构建所述训练数据。

5.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，使用所述训练数据来训练所述LSTM模型，包括：

将所述矩阵i输入到所述LSTM模型中，

其中，作为标签数据集输入，并且

作为特征数据集输入。

6.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，基于所述LSTM模型，在所述计算系统中监测所述多个系统指标，包括：

获得所述多个系统指标的实时数据；

获得前一时间段内的所述多个系统指标的历史数据；

将所述前一时间段内的所述多个系统指标的所述历史数据输入至所述LSTM模型，以获得所述多个系统指标的预测数据；以及

将所述多个系统指标的所述实时数据与所述多个系统指标的所述预测数据进行比较。

7.如权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，将所述多个系统指标的所述实时数据与所述多个系统指标的所述预测数据进行比较，包括：

对于所述多个系统指标中的每个特定系统指标，计算所述特定系统指标的所述实时数据和所述特定系统指标的所述预测数据之间的差的绝对值；

将针对所述多个系统指标计算出的绝对值求和；以及

如果所述求出的绝对值之和超过预定阈值则确定异常。

8.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：

确定要对所述多个系统指标添加一个或多个系统指标或从所述多个系统指标中移除一个或多个系统指标；

基于更新的所述多个系统指标的历史数据来获得更新的训练数据；以及

使用所述更新的训练数据，重新训练所述LSTM模型。

9.一种非暂时性计算机可读介质，所述介质存储能够由计算机系统执行以执行包括以下操作的一个或多个指令：

确定要在计算系统中监测的多个系统指标；

基于所述多个系统指标的历史数据来获得训练数据；

使用所述训练数据来训练长短期记忆LSTM模型；以及

基于所述LSTM模型，在所述计算系统中监测所述多个系统指标。

10.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述多个系统指标中的第一系统指标与所述多个系统指标中的一个或多个第二系统指标相关。