[发明专利]异常识别方法、设备及计算机可读介质有效

专利信息
申请号: 201911056854.0 申请日: 2019-10-31
公开(公告)号: CN110991241B 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 赵文龙 申请(专利权)人: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
主分类号: G06V20/52 分类号: G06V20/52
代理公司: 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 代理人: 王戈
地址: 310012 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 异常 识别 方法 设备 计算机 可读 介质
【说明书】:

本申请提供了一种异常识别方案,该方案首先获取场景码字段范围配置信息,所述场景码字段范围配置信息中包括了场景字段和监控字段,其中场景字段用于作为过滤条件,而监控字段用于标识需要监控的数据,通过组合所述场景字段和监控字段,并结合所述场景字段的字段值来获得监控场景,而后在各个监控场景下,以所述监控场景的场景字段作为过滤条件,获取对应监控字段的实际数据,进而计算各个监控场景下的统计指标,并根据所述统计指标识别出异常的监控场景。由于监控场景是通过组合场景字段和监控字段,并结合字段值来获得的,不需要依赖专家的专业知识进行人工配置,即可组合出任意可能的监控场景,不会遗漏隐藏的业务场景。

技术领域

本申请涉及信息技术领域,尤其涉及一种异常识别方法、设备及计算机可读介质。

背景技术

由于业务数据的规模越来越大,不可避免地会导致数据管理的难度提升。在业务平台中,随着数据迁移、新增业务越来越多,数据异常也会随之时有发生。

传统的异常监控方案依赖人工配置数据监控策略,实现对有限场景的异常监控,该方案的处理过程如图1所示,包括以下主要步骤:

步骤S101,依赖专家的业务知识,人工配置需要的监控场景。

步骤S102,获取该监控场景下的实际数据,在单个场景范围内计算出该监控场景下的单个统计指标。

步骤S103,根据计算出的统计指标和历史统计指标,计算出该监控场景下的单个异常指标。

步骤S104,根据异常指标判定该监控场景是否异常,并在异常时进行告警。

步骤S105,通过人工的方式进行归因分析,确定告警原因。

上述方案的主要缺点在于:由于监控场景需要依赖于专家的业务知识进行人工配置,能够监控的场景有限,无法覆盖一些隐藏业务场景。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种监控场景异常识别的方案,用以解决现有方案中监控场景需要依赖于人工配置,无法覆盖一些隐藏的业务场景的问题。

本申请实施例提供了一种异常识别方法,该方法包括:

获取场景码字段范围配置信息,其中,所述场景码字段范围配置信息包括场景字段和监控字段;

组合所述场景字段和监控字段,并结合所述场景字段的字段值,生成至少一个监控场景;

在各个监控场景下,以所述监控场景的场景字段作为过滤条件,获取对应监控字段的实际数据;

根据所述实际数据,计算各个监控场景下的统计指标,并根据所述统计指标识别出异常的监控场景。

本申请实施例还提供了一种异常识别设备,该设备包括:

配置模块,用于获取场景码字段范围配置信息,其中,所述场景码字段范围配置信息包括场景字段和监控字段;

场景获取模块,用于组合所述场景字段和监控字段,并结合所述场景字段的字段值,生成至少一个监控场景;

数据监控模块,用于在各个监控场景下,以所述监控场景的场景字段作为过滤条件,获取对应监控字段的实际数据;

识别模块,用于根据所述实际数据,计算各个监控场景下的统计指标,并根据所述统计指标识别出异常的监控场景。

此外,本申请的一些实施例还提供了一种计算设备,该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器,其中,当该计算机程序指令被该处理器执行时,触发所述设备执行所述异常识别方法。

本申请的另一些实施例还提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机可读指令可被处理器执行以实现所述异常识别方法。

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