[发明专利]基于时序数据的故障动态预测方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种基于时序数据的故障动态预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取负载均衡实例中时序指标的实时时序数据和关联的业务数据；

获取预设时间段内预设区间的历史时序数据；回溯预设天数d的所述历史时序数据；

根据所述预设区间的所述历史时序数据生成所述时序指标的动态阈值，包括：根据所述预设区间的所述历史时序数据计算所述时序指标的均值m与标准差δ；根据所述时序指标的所述均值m、所述标准差δ以及预设的突变系数ψ_cv应用以下关系式计算动态阈值Nv＝(δ+m)*ψ_cv，其中，i为正整数，i＝1,2,…n；

基于所述预设时间段内的所述历史时序数据根据经验设置所述时序指标的临界值；

基于所述时序指标的所述实时时序数据根据所述动态阈值、所述临界值以及关联的所述业务数据实时预测是否发生故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设时间段内预设区间的所述历史时序数据，包括：

回溯预设天数d的所述历史时序数据；

确定相邻两个历史时序数据的采集周期T；

确定所述历史时序数据每天的开始时间St与结束时间Et，得到所述时序指标的所述历史时序数据总量n＝d×(Et-St))÷T。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述时序指标的所述实时时序数据根据所述动态阈值、所述临界值以及关联的所述业务数据实时预测是否发生故障，包括：

根据所述业务数据获取对应的业务特征数据；

判断所述时序指标的所述实时时序数据是否大于所述动态阈值或所述临界值，如果是，则确定为异常状态；

进一步根据所述业务特征数据以及所述异常状态预测是否发生故障。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述业务特征数据包括持续时间、业务状态以及数据去重，

所述根据所述业务特征数据以及所述异常状态预测是否发生故障包括：

所述时序指标的峰值的持续时间小于所述持续时间，则确定所述峰值为瞬时峰值，过滤对应的异常状态；

根据所述业务状态对所述异常状态进行过滤；

去除重复的所述异常状态。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述时序指标的所述实时时序数据根据所述动态阈值、所述临界值以及关联的所述业务数据实时预测是否发生故障之后，包括：

确定发生故障时，获取关联业务的结构配置数据；

将异常状态与所述结构配置数据关联生成告警消息；

向预设平台发送所述告警消息。

6.一种基于时序数据的故障动态预测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取单元，用于获取负载均衡实例中时序指标的实时时序数据和关联的业务数据；

阈值生成单元，用于获取预设时间段内预设区间的历史时序数据；回溯预设天数d的所述历史时序数据；根据所述预设区间的所述历史时序数据生成所述时序指标的动态阈值，包括：根据所述预设区间的所述历史时序数据计算所述时序指标的均值m与标准差δ；根据所述时序指标的所述均值m、所述标准差δ以及预设的突变系数ψ_cv应用以下关系式计算动态阈值Nv＝(δ+m)*ψ_cv，其中，i为正整数，i＝1,2,…n；基于所述预设时间段内的所述历史时序数据根据经验设置所述时序指标的临界值；

故障预测单元，用于基于所述时序指标的所述实时时序数据根据所述动态阈值、所述临界值以及关联的所述业务数据实时预测是否发生故障。

7.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行根据权利要求1-5任一项所述基于时序数据的故障动态预测方法的步骤。

8.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行根据权利要求1-5任一项所述基于时序数据的故障动态预测方法的步骤。