[发明专利]应用故障检测方法及装置

权利要求书

1.一种应用故障检测方法，其特征在于，包括：

获取目标金融应用的指标数据集，该指标数据集包括：所述目标金融应用中的各个节点的指标数据；

根据各个节点的指标数据、指标数据的数据类型和预设的判别方法，确定所述指标数据集中是否存在异常指标数据；

若所述指标数据集中存在异常指标数据，则将所述异常指标数据对应的节点作为异常节点，以完成所述目标金融应用的故障检测。

2.根据权利要求1所述的应用故障检测方法，其特征在于，所述根据各个节点的指标数据、指标数据的数据类型和预设的判别方法，确定所述指标数据集中是否存在异常指标数据，包括：

若所述指标数据集中存在平稳类型的第一指标数据，则对该第一指标数据进行归一化处理；

根据归一化处理后的第一指标数据的标准差，确定各个第一指标数据的偏离度；

根据动态标准差阈值和各个第一指标数据的偏离度，确定所述指标数据集中是否存在异常指标数据。

3.根据权利要求2所述的应用故障检测方法，其特征在于，所述若所述指标数据集中存在异常指标数据，则将所述异常指标数据对应的节点作为异常节点，以完成所述目标金融应用的故障检测，包括：

若存在偏离度大于所述动态标准差阈值的第一指标数据，则将该第一指标数据对应的节点作为异常节点，以完成所述目标金融应用的故障检测。

4.根据权利要求1所述的应用故障检测方法，其特征在于，所述根据各个节点的指标数据、指标数据的数据类型和预设的判别方法，确定所述指标数据集中是否存在异常指标数据，包括：

若所述指标数据集中存在突刺类型的第二指标数据，则应用秩和检验法以及箱型图算法，检测所述第二指标数据；

根据显著水平阈值和各个第二指标数据的检测结果，确定所述指标数据集中是否存在异常指标数据。

5.根据权利要求4所述的应用故障检测方法，其特征在于，所述若所述指标数据集中存在异常指标数据，则将所述异常指标数据对应的节点作为异常节点，以完成所述目标金融应用的故障检测，包括：

若存在检测结果大于所述显著水平阈值的第二指标数据，则将该第二指标数据对应的节点作为异常节点，以完成所述目标金融应用的故障检测。

6.根据权利要求1所述的应用故障检测方法，其特征在于，所述根据各个节点的指标数据、指标数据的数据类型和预设的判别方法，确定所述指标数据集中是否存在异常指标数据，包括：

若所述指标数据集中存在波动类型的第三指标数据，则对该第三指标数据进行归一化处理；

应用滑动窗口和第三指标数据，得到波动值；

应用时间序列异常检测算法和波动值进行异常检测；

根据所述异常检测的结果，确定所述指标数据集中是否存在异常指标数据。

7.根据权利要求6所述的应用故障检测方法，其特征在于，所述若所述指标数据集中存在异常指标数据，则将所述异常指标数据对应的节点作为异常节点，以完成所述目标金融应用的故障检测，包括：

若存在异常检测的结果为1的第三指标数据，则将该第三指标数据对应的节点作为异常节点，以完成所述目标金融应用的故障检测。

8.根据权利要求1所述的应用故障检测方法，其特征在于，在所述获取目标金融应用的指标数据集，该指标数据集包括：所述目标金融应用中的各个节点的指标数据之后，还包括：

应用预设的时间序列预测模型，得到叶子节点对应的指标数据的预测值，所述节点包括：叶子节点和非叶子节点；

根据所述叶子节点的指标数据和预测值之间的偏离度，得到该叶子节点的健康度；

对所述非叶子节点对应的各个子节点的健康度进行加权求和，得到该非叶子节点的健康度；

根据健康度阈值和各个节点的健康度，确定所述目标金融应用中是否存在异常节点，以完成所述目标金融应用的故障检测。