[发明专利]服务异常检测方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910817527.6 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110535864B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 张旭华 | 申请（专利权）人： | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 祝亚男 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开关于一种服务异常检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标历史时间段中多个时长间隔内目标服务的各个参考指标的指标值；根据指标值以及对应时长间隔内各个参考指标的预设告警阈值，确定各个参考指标的影响度；基于指标值以及参考指标的影响度，对机器学习模型进行训练，得到影响度预测模型；根据影响度预测模型，得到当前时刻参考指标对应的指标值区间；若当前时刻参考指标的指标值不属于指标值区间，对目标服务进行异常检测。通过影响度预测模型，来动态确定当前时刻的指标值对应的指标值区间，从而基于所处区间来确定是否发生异常，可以及时检测到目标服务的异常情况，提高了目标服务运行的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 服务 异常 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种服务异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标历史时间段中多个时长间隔内目标服务的各个参考指标的指标值；/n根据所述指标值以及对应时长间隔内各个所述参考指标的预设告警阈值，确定各个所述参考指标的影响度；/n基于所述指标值以及所述参考指标的影响度，对机器学习模型进行训练，得到影响度预测模型；/n根据所述影响度预测模型，得到当前时刻所述参考指标对应的指标值区间；/n若所述当前时刻所述参考指标的指标值不属于所述指标值区间，对所述目标服务进行异常检测。/n
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