[发明专利]一种异常检测方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 202011027825.4 | 申请日: | 2020-09-25 |
公开(公告)号: | CN112256748B | 公开(公告)日: | 2023-06-30 |
发明(设计)人: | 郑智献;史忠伟 | 申请(专利权)人: | 北京五八信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/2458 | 分类号: | G06F16/2458 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 吕俊秀 |
地址: | 100080 北京市海淀区学清*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 异常 检测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种异常检测方法,其特征在于,包括:
针对预设的监控指标体系内包含的任一监控指标维度,获取每个时间单位内,所述监控指标维度在每个指标属性值时的数据量的真实值;
针对任一监控周期,根据所述监控周期之前预设时间段内的数据量的真实值,获取所述监控周期内数据量的预测值和警报阈值范围,所述预测值包括每个所述监控指标维度在每个指标属性值时的数据量的预测值,所述警报阈值范围包括所述监控周期内的全部数据量的警报阈值范围;
响应于所述监控周期内全部数据量的真实值超出所述警报阈值范围,根据所述监控周期内每个所述监控指标维度在每个指标属性值时的数据量的预测值和真实值,通过多维度根因分析算法,获取所述监控周期的多维度根因分析结果;
其中,所述监控周期为所述时间单位的整数倍,所述多维度根因分析结果包括至少一个指标维度组合,所述指标维度组合内包括多个指标属性值,且每个所述指标属性值所属的监控指标维度不完全相同。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述监控周期之前预设时间段内的数据量的真实值,获取所述监控周期内数据量的预测值和警报阈值范围的步骤,包括:
根据所述监控周期之前预设时间段内的数据量的真实值,通过时间序列模型Prophet,获取所述监控周期内数据量的预测值和警报阈值范围。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述时间序列模型Prophet的输入参数还包括所述监控周期的日期属性,所述日期属性包括所述监控周期是否属于节假日、所述监控周期所属的节假日类型中的至少一种。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述警报阈值范围还包括每个所述监控指标维度在每个指标属性值时的数据量的警报阈值范围,所述方法还包括:
针对任一所述监控指标维度,以及所述监控指标维度下的任一指标属性值,响应于所述监控指标维度在所述指标属性值时的数据量的真实值超出所述监控指标维度在所述指标属性值时的警报阈值范围,以所述指标属性值时的所述监控指标维度作为所述监控周期的单维度根因分析结果;
其中,所述单维度根因分析结果内包括至少一个监控指标维度下的至少一个指标属性值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据根因分析结果,调整所述监控指标体系内包含的监控指标维度、指标属性值中的至少一种;所述根因分析结果包括所述多维度根因分析结果、所述单维度根因分析结果中的至少一种。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据根因分析结果,调整所述监控指标体系内包含的监控指标维度、指标属性值中的至少一种的步骤,包括:
获取所述根因分析结果对应的数据明细;
根据所述数据明细对所述根因分析结果对应的各个监控指标维度和指标属性值进行评估,并根据评估结果调整所述监控指标体系内包含的监控指标维度、指标属性值中的至少一种。
7.根据权利要求权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述多维度根因分析算法包括HotSpot根因分析算法。
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