[发明专利]基于机器学习的业务监控方法及系统在审
| 申请号： | 201711225245.4 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN107885642A | 公开（公告）日： | 2018-04-06 |
| 发明（设计）人： | 余振羊;黄凌鹏;官建辉;汪龙宝 | 申请（专利权）人： | 小花互联网金融服务（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30;G06F11/34;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京金蓄专利代理有限公司11544 | 代理人： | 孙巍 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的业务监控方法及系统。基于机器学习的业务监控方法包括第一步骤收集服务器的实时日志，存储到分布式搜索引擎平台；第二步骤从分布式搜索引擎平台上的海量的日志数据流中读取数据，进行日志预处理，并实时检索分析业务的异常日志；第三步骤利用预处理好的日志，提取特征，训练数据模型；第四步骤根据模型算法训练模块训练好的数据模型输出一个样本集，然后利用样本集进行算法回归判断，识别出业务监控异常的波动率并进行业务报警。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 业务 监控 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的业务监控方法，其特征在于包括：第一步骤：收集服务器的实时日志，存储到分布式搜索引擎平台；第二步骤：从分布式搜索引擎平台上的海量的日志数据流中读取数据，进行日志预处理，并实时检索分析业务的异常日志；第三步骤：利用预处理好的的日志，提取特征，训练数据模型；第四步骤：根据模型算法训练模块训练好的数据模型输出一个样本集，然后利用样本集进行算法回归判断，识别出业务监控异常的波动率并进行业务报警。
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