[发明专利]异常检测方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本申请适用于计算机技术领域，提供了异常检测方法、装置、终端及存储介质，方法包括：获取当前时刻的监控指标的指标数据；从与各个历史时刻分别对应的周期分量中，获取当前时刻对应的周期分量；根据周期分量，计算指标数据的残差值；当残差值不在残差阈值范围时，判定当前时刻的监控指标存在异常；与各个历史时刻分别对应的周期分量的获取过程包括：通过卷积降噪自编码器对过去预设时间段内的监控指标的第一时序数据进行降噪，输出过去预设时间段内的第二时序数据；对第二时序数据进行分解，获得与各个历史时刻分别对应的周期分量。对第一时序数据进行降噪，改善周期分量分解过程中受到噪声干扰的问题，提高异常检测的检测精度。

技术领域

本申请属于计算机技术领域，尤其涉及异常检测方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

异常检测设备用于检测运维监控指标中偏离正常监控数值的异常数据，以提示运维人员进行故障预防排查。目前，异常检测大多数基于S-H-ESD算法或统计算法为主，在多数场景下具有较高的鲁棒性，但是，对于存在大量噪声的运维监控指标，这类模型的置信区间的计算会受到不良干扰，导致异常检测模型的检测精度降低。

申请内容

本申请实施例提供了异常检测方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决现有异常检测模型的检测精度低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种异常检测方法，包括：

获取当前时刻的监控指标的指标数据；

从与各个历史时刻分别对应的周期分量中，获取与所述当前时刻对应的历史时刻的周期分量；

根据所述周期分量，计算所述指标数据的残差值；

当所述残差值不在残差阈值范围内时，判定当前时刻的所述监控指标存在异常；

其中，所述与各个历史时刻分别对应的周期分量的获取过程，包括：

通过卷积降噪自编码器对过去预设时间段内的监控指标的第一时序数据进行降噪，输出所述过去预设时间段内的第二时序数据，所述预设时间段内包含多个所述历史时刻；

对所述预设时间段内各个所述历史时刻的所述第二时序数据进行分解，获得所述与各个历史时刻分别对应的周期分量。

本申请实施例通过实时获取监控指标的指标数据，并结合对应历史时刻下的周期分量计算出残差，再根据残差阈值区间确定异常情况，从而实现在线实时异常检测；通过卷积降噪自编码器对第一时序数据进行降噪，改善周期分量分解过程中受到噪声干扰的问题，使得周期分量和残差阈值范围更加准确，从而使得指标数据与周期分量计算得到的残差值以及残差值与残差阈值范围的比对结果更加准确，进而提高异常检测的检测精度。

第二方面，本申请实施例提供了一种异常检测装置，包括：

第一获取模块，用于获取当前时刻的监控指标的指标数据；

第二获取模块，用于从与各个历史时刻分别对应的周期分量中，获取与所述当前时刻对应的历史时刻的周期分量；

计算模块，用于根据所述周期分量，计算所述指标数据的残差值；

判定模块，用于当所述残差值不在残差阈值范围内时，判定当前时刻的所述监控指标存在异常；

所述装置还包括：

降噪模块，用于通过卷积降噪自编码器对过去预设时间段内的监控指标的第一时序数据进行降噪，输出所述过去预设时间段内的第二时序数据，所述预设时间段内包含多个所述历史时刻；

分解模块，用于对所述预设时间段内各个所述历史时刻的所述第二时序数据进行分解，获得所述与各个历史时刻分别对应的周期分量。