[发明专利]一种告警信息获取的方法以及服务器

权利要求书

1.一种告警信息获取的方法，其特征在于，包括：

获取业务数据，其中，所述业务数据为服务器当前所监控的数据；

根据预置监控规则从所述业务数据中确定待告警业务数据，其中，所述预置监控规则为根据最优样本以及自定义经验样本学习得到的，所述最优样本为根据预设样本量确定的样本，所述最优样本中的每个样本序列趋势保持一致，代表当前监控点的总体水平，所述自定义经验样本为预先根据经验参与选择并指定的样本；

根据所述待告警业务数据生成告警信息，并向客户端发送所述告警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预置监控规则从所述业务数据中确定待告警业务数据之前，所述方法还包括：

获取样本集合，其中，所述样本集合中包含多个样本数据，每个所述样本数据为经过预处理的数据；

根据所述样本集合中所述样本数据的总量确定训练样本量以及所述预设样本量；

计算所述样本集合中每个所述样本数据的波动率差分序列；

按照所述样本集合中每个所述样本数据的所述波动率差分序列，从所述样本集合中选择所述训练样本量对应的待选择样本集合；

从所述待选择样本集合中选择所述预设样本量对应的所述最优样本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述样本集合中每个所述样本数据的波动率差分序列，包括：

按照如下方式计算所述每个所述样本数据的所述波动率差分序列：

其中，所述VolatySumCfseq_k表示所述样本数据的波动率差分序列；

所述k为大于或等于1，且小于或等于所述样本数据的总量的正整数；

所述i为采样点标识，所述n为所述采样点标识的最大值；

所述VolatySeq_k(i)表示所述采样点标识为i的波动率序列计算结果；

所述VolatySeq_k(i+1)表示所述采样点标识为i+1的波动率序列计算结果；

所述M₀表示采用的波动率间隔为M₀；

所述t表示所述M₀+i个所述采样点标识；

所述X_k(i)表示第k个所述采样点标识为i的所述样本数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述待选择样本集合中选择所述预设样本量对应的所述最优样本，包括：

采用排列组合的方式，根据所述训练样本量以及所述预设样本量确定至少一个数组子集；

计算所述数组子集对应的相关系数累积和以及极差；

根据所述数组子集对应的所述相关系数累积和以及所述极差，从所述至少一个数组子集中选择所述预设样本量对应的所述最优样本。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述数组子集对应的相关系数累积和以及极差，包括：

按照如下方式计算所述数组子集对应的所述相关系数累积和：

summr(j)＝SUM(R_u)；

R_u＝{r₁,r₂,…,r_P}；

其中，所述summr(j)表示第j个数组子集对应的所述相关系数累积和；

所述R_u表示每个所述数组子集对应的相关系数；

所述X表示第一数组子集，所述Y表示第二数组子集，所述第一数组子集与所述第二数组子集均属于所述数组子集；

所述r₁表示所述第一数组子集与所述第二数组子集的相关系数；

所述P表示计算次数；

所述A表示所述预设样本量；

按照如下方式计算所述数组子集的所述极差：

mmr(j)＝MAX(R_u)-MIN(R_u)；

其中，所述mmr(j)表示第j个数组子集对应的所述极差；

所述MAX(R_u)表示相关系数最大值；

所述MIN(R_u)表示相关系数最小值。