[发明专利]检测方法和装置

说明书

本公开提供了一种检测方法，该方法包括：获取数据中心当前的业务负载量；基于该业务负载量，预测关键指标的数值范围，该关键指标用于表征数据中心的资源开销状况；获取关键指标的实际值；确定实际值是否在数值范围内，以检测数据中心是否出现异常。本公开还提供了一种检测装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，特别是涉及一种检测方法和装置。

背景技术

数据中心是金融业经营的心脏，其正常运行与否，直接影响着业务运行成功率，甚至关系着整个企业的生死存亡。运维是数据中心最为重要的工作，通过监控和分析整个数据中心的运转情况，保障数据中心良好运转。

数据中心涉及的系统繁多，其系统指标也是成千上万，每个指标的异常情况，都可能影响着系统的正常运行。因此，如何快速监控并定位数据中心的异常情况，是运维工作人员的首要任务和重要挑战。

目前，数据中心各系统指标的监控与分析大多处于人工化、非智能化的状态，并呈现阈值固定、形式单一、覆盖不全面等特点，严重影响着监控的有效性和时效性。

发明内容

本公开的一个方面提供了一种检测方法方法，包括：获取数据中心当前的业务负载量；基于上述业务负载量，预测关键指标的数值范围，上述关键指标用于表征上述数据中心的资源开销状况；获取上述关键指标的实际值；以及确定上述实际值是否在上述数值范围内，以检测上述数据中心是否出现异常。

可选地，上述基于上述业务负载量，预测关键指标的数值范围，包括：获取预测模型；以及将上述业务负载量输入上述预测模型，以预测上述关键指标的上述数值范围。

可选地，上述方法还包括：训练上述预测模型，该操作包括：获取训练数据集，上述训练数据集中包含第一历史业务负载量以及对应的上述关键指标的第一历史值；以及利用上述第一历史业务负载量和上述第一历史值训练上述预测模型。

可选地，上述方法还包括：获取测试数据集，上述测试数据集中包含第二历史业务负载量以及对应的上述关键指标的第二历史值；将上述第二历史业务负载量输入上述预测模型得到输出值；以及比较上述输出值与上述第二历史值，以优化上述预测模型。

可选地，上述训练上述预测模型，包括：离线训练上述预测模型。

可选地，上述业务负载量包括以下中的至少之一：柜面交易量、ATM交易量、个人网银交易量和手机银行交易量。

可选地，上述基于上述业务负载量，预测关键指标的数值范围，包括：基于交易类型将上述业务负载量转换为交易率配比向量；以及基于上述交易率配比向量预测上述关键指标的数值范围。

本公开的另一个方面提供了一种检测装置，包括：第一获取模块，用于获取数据中心当前的业务负载量；预测模块，用于基于上述业务负载量，预测关键指标的数值范围，上述关键指标用于表征上述数据中心的资源开销状况；第二获取模块，用于获取上述关键指标的实际值；以及确定模块，用于确定上述实际值是否在上述数值范围内，以检测上述数据中心是否异常。

本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现上述根据本公开实施例的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，上述指令在被执行时用于实现根据本公开实施例上述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序，上述计算机程序包括计算机可执行指令，上述指令在被执行时用于实现根据本公开实施例上述的方法。

附图说明

为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：