[发明专利]告警阈值确定方法、装置、设备及存储介质、告警系统

权利要求书

1.一种告警阈值确定方法，所述方法包括：

实时获取虚拟机系统的性能指标的连续监测数据；

基于所述性能指标的连续监测数据，确定所述虚拟机系统是否处于稳定状态的状态结果；

在所述状态结果指示所述虚拟机系统处于非稳定状态的情况下，基于预设方法分割所述性能指标的连续监测数据，得到目标连续监测数据；

将所述状态结果和所述目标连续监测数据输入预先训练的阈值确定模型，得到所述虚拟机系统的告警阈值，以使所述虚拟机系统在性能指标低于所述告警阈值的情况下，发出告警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述状态结果指示所述虚拟机系统处于稳定状态的情况下，将所述状态结果和所述性能指标的连续监测数据输入预先训练的阈值确定模型，得到所述虚拟机系统的告警阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设方法分割所述性能指标的连续监测数据，包括：

基于多组所述性能指标的连续监测数据，进行数据回归分析，得到分析结果；

在所述分析结果中的数据拟合误差大于预设阈值的情况下，分割所述性能指标的连续监测数据，以得到目标连续监测数据，所述目标连续监测数据为本次分割后至下一次分割前的连续监测数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述状态结果和所述目标连续监测数据输入预先训练的阈值确定模型之前，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本，每个所述训练样本包括性能指标数据及其对应的告警阈值的阈值标签；

利用所述训练样本训练预设的阈值确定模型，直至满足训练停止条件，得到训练后的阈值确定模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集，包括：

获取来自资源池的历史性能指标数据和历史阈值标签；

将相同时间的历史性能指标数据及其对应的历史阈值标签作为一个训练样本，以得到所述训练样本集；

获取告警系统的告警信息数据和虚拟机的性能指标数据；

基于所述告警信息数据和所述性能指标数据，剔除所述训练样本集中不满足预设条件的训练样本。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练样本训练预设的阈值确定模型之前，所述方法还包括：

获取来自资源池的历史性能指标数据和代理程序采集的性能指标数据；

基于所述来自资源池的历史性能指标数据和代理程序采集的性能指标数据，确定所述阈值确定模型中的初始阈值参数。

7.一种告警系统，包括：

告警阈值确定模块，用于应用权利要求1-6任一所述的告警阈值确定方法，确定告警阈值；

数据获取模块，用于获取虚拟机系统的性能数据；

告警模块，用于在所述性能数据低于所述告警阈值的情况下，发出告警信息。

8.一种告警阈值确定装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于实时获取虚拟机系统的性能指标的连续监测数据；

信息处理模块，用于基于所述性能指标的连续监测数据，确定所述虚拟机系统是否处于稳定状态的状态结果；

数据分割模块，用于在所述状态结果指示所述虚拟机系统处于非稳定状态的情况下，基于预设方法分割所述性能指标的连续监测数据，得到目标连续监测数据；

模型预测模块，用于将所述状态结果和所述目标连续监测数据输入预先训练的阈值确定模型，得到所述虚拟机系统的告警阈值，以使所述虚拟机系统在性能指标低于所述告警阈值的情况下，发出告警信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的告警阈值确定方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的告警阈值确定方法的步骤。