[发明专利]时间序列搜索引擎有效
| 申请号: | 201210293010.X | 申请日: | 2007-10-05 |
| 公开(公告)号: | CN102831214B | 公开(公告)日: | 2017-05-10 |
| 发明(设计)人: | M·鲍姆;D·卡拉索;R·达斯;R·格林;B·哈尔;N·米利;B·墨菲;S·索尔金;A·斯特克特;E·M·斯旺 | 申请(专利权)人: | 斯普兰克公司 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京市金杜律师事务所11256 | 代理人: | 王茂华 |
| 地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 时间 序列 搜索引擎 | ||
1.一种用于通过网络搜索时间序列数据的方法,包括:
从信息处理环境收集至少一个时间序列数据流;
通过确定所述至少一个时间序列数据流内的事件边界来根据所述至少一个时间序列数据流创建多个事件,其中所述多个事件中的每个事件包括所述至少一个时间序列数据流的一部分;
给所述多个事件中的每个事件标记时间戳;
基于所述时间戳给具有时间戳的所述多个事件编制时间索引以创建时间分段的索引;以及
采用计算设备基于接收到的时间序列数据搜索请求搜索所述时间分段的索引。
2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:使用用户提供的脚本进行收集、预处理以收集所述至少一个时间序列数据流,并且使所述至少一个时间序列数据流被递送到所述计算设备。
3.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:使用对重复且动态的机器数据的机器学习的结果,来标识所述至少一个时间序列数据流中的所述数据的源的域。
4.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:采用所述至少一个时间序列数据流的至少一个特征来确定所述事件边界中的至少一个边界。
5.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:响应于搜索请求而创建至少一个元事件,所述至少一个元事件表示平均、中值、计数或者基于模式的行为。
6.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:将所述至少一个时间序列数据流中的所述数据分类到相应的域中。
7.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:针对所述多个事件中不包含来自已知域的时间戳的每个事件,执行时间戳内插。
8.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:基于所述事件的时间戳和所述时间分段的索引的分段策略将每个具有时间戳的事件分配给时间分段的索引。
9.根据权利要求1所述的方法,其中所述至少一个时间序列数据流包括以下至少一个:服务器日志,事务记录,以及记录的测量。
10.一种用于通过网络搜索时间序列数据的装置,包括:
网络接口,所述网络接口支持通过所述网络的通信;
存储器,所述存储器存储有指令;
处理器,所述处理器执行所述指令以允许动作的执行,所述动作包括:
从信息处理环境收集至少一个时间序列数据流;
通过确定所述至少一个时间序列数据流内的事件边界来根据所述至少一个时间序列数据流创建多个事件,其中所述多个事件中的每个事件包括所述至少一个时间序列数据流的一部分;
给所述多个事件中的每个事件标记时间戳;
基于所述时间戳给具有时间戳的所述多个事件编制时间索引以创建时间分段的索引;
接收针对所述时间序列数据的搜索请求;以及
搜索所述时间分段的索引以提供针对所述搜索请求的结果。
11.根据权利要求10所述的装置,其中所述动作进一步包括:使用用户提供的脚本执行进行收集、预处理以收集所述至少一个时间序列数据流,并且使所述至少一个时间序列数据流被递送到计算设备。
12.根据权利要求10所述的装置,其中所述动作进一步包括:使用对重复且动态的机器数据的机器学习的结果,来标识与所述至少一个时间序列数据流中的所述数据的源的域。
13.根据权利要求10所述的装置,其中所述动作进一步包括:采用所述至少一个时间序列数据流的至少一个特征来确定所述事件边界中的至少一个边界。
14.根据权利要求10所述的装置,其中所述动作进一步包括:响应于所述搜索请求而创建至少一个元事件,所述至少一个元事件表示平均、中值、计数或者基于模式的行为。
15.根据权利要求10所述的装置,其中所述动作进一步包括:将所述至少一个时间序列数据流中的所述数据分类到相应的域中。
16.根据权利要求10所述的装置,其中所述动作进一步包括:针对所述多个事件中不包含来自已知域的时间戳的每个事件,执行时间戳内插。
17.根据权利要求10所述的装置,其中所述动作进一步包括:基于所述事件的时间戳和所述时间分段的索引的分段策略将每个具有时间戳的事件分配给时间分段的索引。
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