[发明专利]异常检测方法和设备

说明书

本发明实施例提供一种异常检测方法和设备，通过获取待检测设备的性能参数的历史数据序列和近期趋势数据序列，根据历史数据序列计算得到当前检测点的观测值的第一动态阈值范围，以及根据近期趋势数据序列计算得到当前检测点的观测值的第二动态阈值范围，然后根据第一动态阈值范围、第二动态阈值范围和动态阈值选择策略确定当前检测点的动态阈值范围，最后判断当前检测点的观测值是否属于当前检测点的动态阈值范围。所述方法中，能够综合性能参数的历史数据和近期趋势的变化来确定当前检测点的动态阈值范围，并能够根据不同性能参数设置不同的动态阈值选择策略，避免待检测设备的性能参数异常的误判、漏报和虚警。

技术领域

本发明实施例涉及通信技术，尤其涉及一种异常检测方法和设备。

背景技术

随着云计算虚拟化技术的日益普及，基础虚拟化设施的管理与监控变得越来越重要。通过对虚拟化设施的各种性能指标进行实时监控，可以及时发现异常情况，并发出报警通知，以提醒运维人员采取措施保持虚拟化设施的正常运行。

现有的异常检测是通过各性能参数的历史数据计算动态阈值范围和当前检测点的判异决策值，然后判断当前检测点决策值是否属于动态阈值范围，如果当前检测点的决策值属于动态阈值范围，则存储当前检测点的观测值作为历史数据，如果当前检测点的决策值不属于动态阈值范围，则计算多点异常统计量，将当前检测点的观测值从历史数据中删除，并判断多点异常统计量是否大于报警阈值，如果多点异常统计量大于报警阈值，则报告异常发生，如果多点异常统计量小于报警阈值，则更新单点异常阈值，继续检测。

现有的方法，对于所有的性能参数都采用统一的处理方式判定是否出现异常，导致出现大量的虚警和漏判，例如，对于一些对参数波动不敏感的性能参数来说会产生大量的虚警，对于一些对参数波动敏感的性能参数来说会产生漏报。

发明内容

本发明实施例提供一种异常检测方法和设备，避免待检测设备的性能参数异常的误判、漏报和虚警。

本发明第一方面提供一种异常检测方法，异常检测设备通过获取待检测设备的性能参数的历史数据序列和近期趋势数据序列，根据历史数据序列计算得到当前检测点的第一动态阈值范围，以及根据近期趋势数据序列计算得到当前检测点的第二动态阈值范围，然后根据第一动态阈值范围、第二动态阈值范围和动态阈值选择策略确定当前检测点的动态阈值范围，当当前检测点的观测值属于当前检测点的动态阈值范围时，将当前检测点的观测值作为历史数据，继续检测下一个检查点，当当前检测点的观测值不属于当前检测点的动态阈值范围时，将当前检测点的观测值作为历史数据，并进行异常告警处理。其中，历史数据序列包括当前检测点的观测值和当前检测点所属的当前检测周期之前的N个检测周期内的同一检测点的观测值，近期趋势数据序列包括当前检测点的观测值和当前检测点前的N个检测点的观测值。所述方法中，能够综合性能参数的历史数据和近期趋势的变化来确定当前检测点的动态阈值范围，并能够根据不同性能参数设置不同的动态阈值选择策略，避免待检测设备的性能参数异常的误判、漏报和虚警。

在本发明第一方面的基础上，在一种可能的实现方式中，异常检测设备可以采用以下方法计算当前检测点的第一动态阈值范围和第二动态阈值范围：首先根据历史数据序列计算得到第一判异决策值序列，根据近期趋势数据序列计算得到第二判异决策值序列，然后，根据历史数据序列和第一判异决策值序列计算得到历史数据序列的阈值动态范围，根据近期趋势数据序列和第二判异决策值序列计算得到近期趋势数据序列的阈值动态范围，最后根据当前检测点的观测值和当前检测点的第一判异决策值的关系以及历史数据序列的阈值动态范围，确定当前检测点的观测值的第一动态阈值范围，根据当前检测点的观测值和当前检测点的第二判异决策值的关系以及近期趋势数据序列的阈值动态范围，确定当前检测点的观测值的第二动态阈值范围。