[发明专利]一种针对指标异常的处理方法及系统有效
申请号: | 202011364120.1 | 申请日: | 2020-11-27 |
公开(公告)号: | CN112526905B | 公开(公告)日: | 2022-09-27 |
发明(设计)人: | 曾德强 | 申请(专利权)人: | 杭州萤石软件有限公司 |
主分类号: | G05B19/042 | 分类号: | G05B19/042 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 许振新 |
地址: | 310051 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 针对 指标 异常 处理 方法 系统 | ||
1.一种针对指标异常的处理方法,其特征在于,包括:
根据预先定义的指标,采集所述指标对应的指标数据,所述指标包含对指标数据采集方式的定义、以及对应的节点;
从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的指标异常识别方式,识别出异常指标;
基于预先建立的、以节点间依赖关系为基础的指标关联关系,根据所述异常指标、以及对应的异常节点,确定出导致所述异常指标出现的异常路径,所述异常路径中包括与所述异常节点具有依赖关系的依赖节点、以及与所述异常指标具有关联关系的关联指标;
以确定出的所述异常路径进行异常通知;
所述从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的指标异常识别方式,识别出异常指标,包括:从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的、基于时间窗的指标异常识别方式,识别出异常指标;和\或从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的、基于数据预测的指标异常识别方式,识别出异常指标;和\或从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的、基于神经网络的指标异常识别方式,识别出异常指标。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于预先建立的、以节点间依赖关系为基础的指标关联关系,根据所述异常指标、以及对应的异常节点,确定出导致所述异常指标出现的异常路径,包括:
基于预先建立的、以节点间依赖关系为基础的指标关联关系,根据所述异常指标、以及对应的异常节点,确定出导致所述异常指标出现的候选异常路径,所述候选异常路径中包括与所述异常节点具有依赖关系的候选依赖节点、以及与所述异常指标具有关联关系的候选关联指标;
根据为指标预设的正常条件,对所述候选关联指标、以及对应的候选依赖节点进行筛选,确定出导致所述异常指标出现的异常路径。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据为指标预设的正常条件,对所述候选关联指标、以及对应的候选依赖节点进行筛选,确定出导致所述异常指标出现的异常路径,包括:
根据为所述异常指标预设的指标间正常联动关系,对所述候选关联指标、以及对应的候选依赖节点进行筛选,确定出导致所述异常指标出现的异常路径。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述指标包括业务指标和\或系统指标,所述节点包括业务节点和\或系统节点。
5.一种针对指标异常的处理系统,其特征在于,包括:指标采集模块、异常识别模块、路径确定模块、以及异常通知模块,其中,
所述指标采集模块,用于根据预先定义的指标,采集所述指标对应的指标数据,所述指标包含对指标数据采集方式的定义、以及对应的节点;
所述异常识别模块,用于从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的指标异常识别方式,识别出异常指标;
所述路径确定模块,用于基于预先建立的、以节点间依赖关系为基础的指标关联关系,根据所述异常指标、以及对应的异常节点,确定出导致所述异常指标出现的异常路径,所述异常路径中包括与所述异常节点具有依赖关系的依赖节点、以及与所述异常指标具有关联关系的关联指标;
所述异常通知模块,用于以确定出的所述异常路径进行异常通知;
所述异常识别模块,用于:从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的、基于时间窗的指标异常识别方式,识别出异常指标;和\或从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的、基于数据预测的指标异常识别方式,识别出异常指标;和\或从采集到的指标数据中,以适应于所述指标数据的、基于神经网络的指标异常识别方式,识别出异常指标。
6.如权利要求5所述的系统,其特征在于,所述路径确定模块,用于:
基于预先建立的、以节点间依赖关系为基础的指标关联关系,根据所述异常指标、以及对应的异常节点,确定出导致所述异常指标出现的候选异常路径,所述候选异常路径中包括与所述异常节点具有依赖关系的候选依赖节点、以及与所述异常指标具有关联关系的候选关联指标;
根据为指标预设的正常条件,对所述候选关联指标、以及对应的候选依赖节点进行筛选,确定出导致所述异常指标出现的异常路径。
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