[发明专利]一种数据链路异常定位方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种数据链路异常定位方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据数据链路的传输方式，确定异常定位指标，并获取与各异常定位指标对应的异常定位数据；对各异常定位指标对应的异常定位数据进行处理，确定各异常定位指标对应的数据特征；将数据特征输入至预设机器学习分类模型中，得到异常分类结果。该方法可以确定数据链路的异常分类结果，从而便于确定异常定位，提升数据链路监测效率，便于数据链路的维护，并降低人工成本。

技术领域

本发明实施例涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种数据链路异常定位方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着大数据时代的来临，越来越多的数据被产生，数据链路在企业建设的过程中起着十分重要的作用。数据贯穿业务处理的各个环节，随着数据中台建设的不断推进，数据资源不断丰富，数据链路建设规模逐渐变得庞大和复杂。但是在数据集成链路上还存在异常环节难以定位等问题，如果不能及时有效地将异常环节进行定位，会导致链路无法正常运行，增加维护成本，影响企业的生产效益。

现有技术中，通过专家人工查看数据链路流转信息，凭借经验做出判断，对数据链路异常环节进行定位。但是，对着数据链路规模的复杂化，在面对高纬度、大批量的复杂数据时，现有技术的方法力不从心，难以达到异常定位精度的要求。为保证数据链路的高质高效运行，亟需研究一种数据链路异常定位的方法，对数据链路可能存在的异常环节进行定位和诊断，实现数据集成链路效率效能的提升。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据链路异常定位方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高数据链路监测效率，降低人工成本，便于数据链路维护，提高数据链路效能。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据链路异常定位方法，该方法包括：

根据数据链路的传输方式，确定异常定位指标，并获取与各所述异常定位指标对应的异常定位数据；

对各所述异常定位指标对应的异常定位数据进行处理，确定各所述异常定位指标对应的数据特征；

将所述数据特征输入至预设机器学习分类模型中，得到异常分类结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种数据链路异常定位装置，该装置包括：

异常定位数据获取模块，用于根据数据链路的传输方式，确定异常定位指标，并获取与各所述异常定位指标对应的异常定位数据；

数据特征确定模块，用于对各所述异常定位指标对应的异常定位数据进行处理，确定各所述异常定位指标对应的数据特征；

异常分类结果确定模块，用于将所述数据特征输入至预设机器学习分类模型中，得到异常分类结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所述的一种数据链路异常定位方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的一种数据链路异常定位方法。

本发明实施例的技术方案，通过根据数据链路的传输方式，确定异常定位指标，并获取与各异常定位指标对应的异常定位数据；对各异常定位指标对应的异常定位数据进行处理，确定各异常定位指标对应的数据特征；将数据特征输入至预设机器学习分类模型中，得到异常分类结果，解决了数据链路的异常定位问题，实现了提升数据链路监测效率，便于数据链路的维护，并降低人工成本，以及提高数据链路效能的效果。

附图说明