[发明专利]一种异常数据的检测方法、系统及设备

说明书

本发明公开了一种异常数据的检测方法、系统及设备，其中，所述方法包括：获取指定时段的访问数据，并基于所述访问数据训练得到阈值模型，以及根据所述阈值模型，判断目标时间节点的访问数据是否为异常数据；若所述目标时间节点的访问数据为异常数据，确定检测区间，并统计所述检测区间内访问数据样本的分布，并再次判断所述目标时间节点的访问数据是否为异常数据；若再次判定所述目标时间节点的访问数据为异常数据，获取所述目标时间节点的访问数据对应的收敛规则和幅度阈值，并基于所述收敛规则和所述幅度阈值，判断所述目标时间节点的访问数据是否为待处理的异常数据。本申请提供的技术方案，能够提高异常数据检测的准确度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种异常数据的检测方法、系统及设备。

背景技术

在当前的CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)中，为了提高用户的体验，可以配置告警模块。当出现数据访问异常时，告警模块可以及时地发出告警信息，从而使得网络管理人员能够进行异常检测和修复，避免用户长时间处于数据不可访问的状态。

目前的数据告警手段，通常是预先设置多种类型的告警信息，如果实际的数据异常与其中的一种类型相匹配，就会发出对应的告警信息。但是，网络中的数据异常类型十分繁杂，并且数量相当多，其实有一部分的数据异常是在允许范围内发生的。按照现有的这种告警方式，会产生很多不必要的告警信息，一方面会耗费大量的人力物力进行异常排查，另一方面还可能使得真正严重的数据异常淹没在众多的告警信息中。因此，目前亟需一种准确的异常数据检测手段。

发明内容

本申请的目的在于提供一种异常数据的检测方法、系统及设备，能够提高异常数据检测的准确度。

为实现上述目的，本申请一方面提供一种异常数据的检测方法，所述方法包括：获取指定时段的访问数据，并基于所述访问数据训练得到阈值模型，以及根据所述阈值模型，判断目标时间节点的访问数据是否为异常数据；若判定所述目标时间节点的访问数据为异常数据，确定包含所述目标时间节点的检测区间，并统计所述检测区间内访问数据样本的分布，以及根据统计的所述分布，再次判断所述目标时间节点的访问数据是否为异常数据；若再次判定所述目标时间节点的访问数据为异常数据，获取所述目标时间节点的访问数据对应的收敛规则和幅度阈值，并基于所述收敛规则和所述幅度阈值，判断所述目标时间节点的访问数据是否为待处理的异常数据。

为实现上述目的，本申请另一方面还提供一种异常数据的检测系统，所述系统包括：阈值模型判断单元，用于获取指定时段的访问数据，并基于所述访问数据训练得到阈值模型，以及根据所述阈值模型，判断目标时间节点的访问数据是否为异常数据；分布判断单元，用于若判定所述目标时间节点的访问数据为异常数据，确定包含所述目标时间节点的检测区间，并统计所述检测区间内访问数据样本的分布，以及根据统计的所述分布，再次判断所述目标时间节点的访问数据是否为异常数据；筛选单元，用于若再次判定所述目标时间节点的访问数据为异常数据，获取所述目标时间节点的访问数据对应的收敛规则和幅度阈值，并基于所述收敛规则和所述幅度阈值，判断所述目标时间节点的访问数据是否为待处理的异常数据。

为实现上述目的，本申请另一方面还提供一种异常数据的检测设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述的异常数据的检测方法。