[发明专利]运营数据异常检测方法及其装置、设备、介质、产品

权利要求书

1.一种运营数据异常检测方法，其特征在于，包括：

获取运维日志文件，其中包含不同采样时刻相对应的运维指标数据；

根据预设时长对所述运维日志文件进行数据分帧，获得多个时间序列数据；

基于每个时间序列数据，自动估计出其中的运维指标数据相对应的上限阈值和下限阈值，检测所述时间序列数据中是否产生超出所述上限阈值和下限阈值的数据漂移事件，确定产生数据漂移事件相对应的采样时刻。

2.根据权利要求1所述的运营数据异常检测方法，其特征在于，根据预设时长对所述运维日志文件进行数据分帧，获得多个时间序列数据，包括：

根据预设步长应用预设时长相对应的滑动窗口对所述运维日志文件进行滑动分帧，获得多个数据帧相对应的时间序列数据；

根据预设步长应用预设时长相对应的滑动窗口对每个时间序列数据进行滑动滤波，过滤掉时间序列数据中构成离群点样本和/或脉冲点样本的运维指标数据。

3.根据权利要求2所述的运营数据异常检测方法，其特征在于，基于每个时间序列数据，自动估计出其中的运维指标数据相对应的上限阈值和下限阈值，检测所述时间序列数据中是否产生超出所述上限阈值和下限阈值的数据漂移事件，确定产生数据漂移事件相对应的采样时刻，包括：

应用滑动窗口从所述时间序列数据中读取该滑动窗口相应的一组运维指标数据，确定该组运维指标数据相对应的均值和标准差；

根据所述均值和标准差估计出该组运维指标数据相对应的上限阈值和下限阈值；

检测所述时间序列数据中的运维指标数据是否产生超出所述上限阈值和下限阈值的数据漂移事件，确定产生数据漂移事件相对应的采样时刻；

按照预设步长推进所述滑动窗口，迭代以上过程直至完成对所述时间序列数据的遍历。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的运营数据异常检测方法，其特征在于，确定产生数据漂移事件相对应的采样时刻之后，包括：

将每种运维指标数据相对应的各个时间序列数据的产生数据漂移事件相对应的采样时刻及该采样时刻相对应的运维指标数据，按照时间关系构造成漂移序列数据；

根据每种运维指标数据的全部时间序列数据生成表征采样时刻与运维指标数据相对应的图象，根据所述漂移序列数据在图象中标示出数据漂移事件相对应的位置，构成数据漂移曲线图表；

将所述数据漂移曲线图表输出显示。

5.根据权利要求1至3中任意一项所述的运营数据异常检测方法，其特征在于，根据每种运维指标数据的全部时间序列数据生成表征采样时刻与运维指标数据相对应的图象，根据所述漂移序列数据在图象中标示出数据漂移事件相对应的位置，构成数据漂移曲线图表之后，包括：

针对每种运维指标数据，根据其漂移序列数据确定存在运维异常相对应的可疑时刻；

在该种运维指标数据的图象的所述可疑时刻对应的位置添加提示控件；

将所述可疑时刻所在的时间序列数据构造为详情列表，建立所述提示控件到所述详情列表的超链接。

6.根据权利要求1至3中任意一项所述的运营数据异常检测方法，其特征在于，根据每种运维指标数据的全部时间序列数据生成表征采样时刻与运维指标数据相对应的图象，根据所述漂移序列数据在图象中标示出数据漂移事件相对应的位置，构成数据漂移曲线图表之后，包括：

针对各种运维指标数据，按时序对齐其彼此的漂移序列数据；

应用预设时长相对应的滑动窗口对各种运维指标数据的漂移序列数据进行同步检测，当两种或两种以上的运维指标数据中在滑动窗口中出现数据漂移事件时，确定该滑动窗口内的一个采样时刻为可疑时刻；

在各种运维指标数据的图象的所述可疑时刻对应的位置添加提示控件；

将各种运维指标数据中对应所述可疑时刻的时间序列数据构造为详情列表，建立所述提示控件到所述详情列表的超链接。

7.根据权利要求1至3中任意一项所述的运营数据异常检测方法，其特征在于，所述运维指标数据包括CPU利用率、响应时间、吞吐量中任意一种或任意多种。