[发明专利]用于监控主机系统的方法、装置、计算机系统和介质

权利要求书

1.一种用于监控主机系统的方法，包括：

监测所述主机系统在每个预定时间周期中的每个单位时间段内关于指定消息的报告数量，其中，所述预定时间周期包括多个所述单位时间段；

基于机器学习算法和多个在前预定时间周期内的所述报告数量，确定当前预定时间周期中第M个单位时间段的所述报告数量是否异常，其中，M是大于等于1的整数；以及

在所述第M个单位时间段的所述报告数量出现异常时，推送与所述指定消息对应的业务关于所述第M个单位时间段的报警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述指定消息包括：处于指定安全状态的指定业务的日志消息，其中指定安全状态包括：普通状态、警告状态、或报错状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于机器学习算法和多个在前预定时间周期的所述报告数量，确定当前预定时间周期中第M个单位时间段的所述报告数量是否异常包括：

基于多个在前预定时间周期的多个所述报告数量构建孤立森林模型；

将当前预定时间周期中第M个单位时间段的所述报告数量输入至所述孤立森林模型中，经由所述孤立森林模型计算所述第M个单位时间段的所述报告数量的评分；以及

如果所述第M个单位时间段的所述报告数量的评分小于等于预定阈值，确定所述第M个单位时间段所监测的报告数量出现异常。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：在所述第M个单位时间段的所述报告数量出现异常时，获取灵敏度阈值；

所述推送与所述指定消息对应的业务关于所述第M个单位时间段的报警信息包括：如果所述第M个单位时间段的所述报告数量大于所述灵敏度阈值，则向指定客户端推送与所述指定消息对应的业务关于所述第M个单位时间段的报警信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获取灵敏度阈值包括：

基于所述多个在前预定时间周期中的每个在前预定时间周期中第M个单位时间段的所述报告数量，计算所述报告数量的均值和方差；以及

基于所述均值和方差确定所述灵敏度阈值。

6.根据权利要求4所述的方法，还包括：确定初始灵敏度阈值；

所述获取灵敏度阈值包括：接收针对所述初始灵敏度阈值的调节信息，基于所述调节信息确定所述灵敏度阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在所述第M个单位时间段的所述报告数量出现异常时，基于所述多个在前预定时间周期中的每个在前预定时间周期中第M个单位时间段的所述报告数量以及当前预定时间周期中第M个单位时间段的所述报告数量，得到所述报告数量的第一变化曲线；

获取关于另一指定消息的报告数量的第二变化曲线；

计算所述第一变化曲线和所述第二变化曲线的相关性；以及

当所述相关性满足预定条件时，确定所述指定消息和所述另一指定消息相关联。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

在确定所述指定消息和所述另一指定消息相关联的情况下，在推送与所述指定消息对应的业务关于所述第M个单位时间段的报警信息时，关联地推送与所述另一指定消息对应的业务关于所述第M个单位时间段的报警信息。

9.一种用于监控主机系统的装置，包括：

监测模块，用于监测所述主机系统在每个预定时间周期中的每个单位时间段内关于指定消息的报告数量，其中，所述预定时间周期包括多个所述单位时间段；

异常挖掘模块，用于基于机器学习算法和多个在前预定时间周期内的所述报告数量，确定当前预定时间周期中第M个单位时间段的所述报告数量是否异常，其中，M是大于等于1的整数；以及

报警模块，用于在所述第M个单位时间段的所述报告数量出现异常时，推送与所述指定消息对应的业务关于所述第M个单位时间段的报警信息。