[发明专利]异常检测方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种异常检测方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取目标服务的多个状态数据序列；对于多个状态数据序列按照所述状态指标之间的相关性进行分组，以将具有相关性的状态指标的状态数据序列分在同一组中；对每一组中的状态数据序列分别使用至少两种异常检测模型分别计算异常分数，以获得所述目标服务的整体异常检测分数；根据该整体异常检测分数确定所述目标服务的状态是否异常。本申请实施例能够基于彼此具有相关性的指标来计算异常检测分数，提高了异常检测结果的准确性，由于将彼此之间具有相关性的指标的数据分在一组，因此可以更准确地确定异常检测结果中主要导致异常的根因指标。

技术领域

本申请涉及异常检测技术领域，尤其涉及一种异常检测方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着云技术的发展，越来越多的工作都从线下改变为线上执行。那么随着线上服务的增加，用户对于线上服务的质量要求也越来越高，尤其是对于线上服务的持续性和稳定性方面，用户希望及时了解各种异常事件，尤其是突发的影响线上服务运行的异常事件。特别是在线上服务越来越复杂的情况下，各种事件之间或多或少地具有各种相关性，也就是说提供云服务的系统在执行监测时需要采集多维度的指标来进行实时监测，例如系统指标、性能指标、任务指标等等，以便于满足用户对于故障上报的全面性以及准确性的要求。但是这样的多维度的指标由于彼此之间还具有相当复杂的相关性，从而导致异常事件的模式也非常复杂，而用户则希望得到更直接或更明晰的异常汇报，尤其是希望在系统发送报警的同时还能够提供引起该异常事件的关键性的指标或指标的组合，或者是导致异常的根因指标，从而用户能够根据系统的警报对受到影响的任务进行快速的故障定位和响应的处理。

发明内容

本申请实施例提供一种异常检测方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中对于包含多维度指标的服务的异常检测准确性低实时性差的缺陷。

为达到上述目的，本申请实施例提供了一种异常检测方法，包括：

获取目标服务的多个状态数据序列，其中，所述目标服务具有多个状态指标，并且每个状态数据序列包含针对对应状态指标采集的状态数据；

对于所述多个状态数据序列按照所述状态指标之间的相关性进行分组，以将具有相关性的状态指标的状态数据序列分在同一组中；

对每一组中的状态数据序列分别使用至少两种异常检测模型分别计算异常分数，以获得所述目标服务的整体异常检测分数；

根据该整体异常检测分数确定所述目标服务的状态是否异常。

本申请实施例还提供了一种异常检测装置，包括：

获取模块，用于获取目标服务的多个状态数据序列，其中，所述目标服务具有多个状态指标，并且每个状态数据序列包含同一时间段内按时间顺序针对一个状态指标采集的多个状态数据；

分组模块，用于对于所述多个状态数据序列按照所述状态指标之间的相关性进行分组，以将具有相关性的服务指标的状态数据序列分在同一组中；

计算模块，用于对每一组中的状态数据序列分别使用至少两种异常检测模型分别计算异常分数，以获得所述目标服务的整体异常检测分数；

确定模块，用于根据该整体异常检测分数确定所述目标服务的状态是否异常。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于运行所述存储器中存储的所述程序，所述程序运行时执行本申请实施例提供的异常检测方法。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可被处理器执行的计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例提供的异常检测方法。