[发明专利]数据异常检测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本公开的实施例提供一种数据异常检测方法、装置、设备和存储介质，异常检测方法包括：获取N个时刻的运行状态信息对应的异常概率；根据所述N个时刻的运行状态信息对应的异常概率，确定第N+1个时刻对应的异常阈值，所述异常阈值用于确定所述第N+1个时刻的运行状态信息是否异常。本公开的实施例的方法，根据前N个时刻的运行状态信息的异常概率来确定第N+1个时刻的异常阈值，基于数据的连续性和数据特征的稳定性，确定的异常阈值更加准确。并且每个时刻的异常阈值都是根据前N个时刻的运行状态信息实时确定的，可以适应数据特征的变化，提高准确率。更加准确的异常阈值可以降低异常数据的漏报、误报，提高异常检测效率和功能维护效率。

技术领域

本公开的实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种数据异常检测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着大数据时代的到来，数据分析处理成为众多行业内的基础性工作。通过对大量数据的分析处理，可以得到许多有效信息。

在软件、硬件的功能维护方面，运维人员难以直接获取维护对象的运行状态。一般会通过可以表征运行状态的数据，间接对运行状态进行分析和判断。判断逻辑一般是，对可能出现的异常设定一个异常阈值。当检测数据大于或等于此异常阈值时，视为运行出现异常。

然而，不同行业，甚至同行业的不同业务情境中的异常阈值的设置标准都不尽相同。即便在同一业务情境中，不同时段的数据特征也可能不同，对应的异常阈值也必定不同。因此，直接设定异常阈值的方式，经常会造成误判，导致功能维护效率较低。

发明内容

本公开的实施例提供一种数据异常检测方法、装置、设备和存储介质，通过实时更新异常阈值，来适应数据特征的变化，从而减少异常数据的误报、漏报，提高异常检测效率和功能维护效率。

第一方面，本公开的实施例提供一种数据异常检测方法，包括：

获取N个时刻的运行状态信息对应的异常概率；

根据所述N个时刻的运行状态信息对应的异常概率，确定第N+1个时刻对应的异常阈值，所述异常阈值用于确定所述第N+1个时刻的运行状态信息是否异常。

第二方面，本公开的实施例提供一种数据异常检测装置，包括：

获取模块，用于获取N个时刻的运行状态信息对应的异常概率；

处理模块，用于根据所述N个时刻的运行状态信息对应的异常概率，确定第N+1个时刻对应的异常阈值，所述异常阈值用于确定所述第N+1个时刻的运行状态信息是否异常。

第三方面，本公开的实施例提供一种数据异常检测设备，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用并执行所述存储器中的程序指令，执行如第一方面所述的方法。

第四方面，本公开的实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

第五方面，本公开的实施例提供一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，数据异常检测设备的处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序使得数据异常检测设备实施如第一方面所述的方法。