[发明专利]一种云数据库中OLTP应用的在线异常检测方法和系统

权利要求书

1.一种云数据库中OLTP应用的在线异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)设置计数器count1＝1，count2＝1，count3＝1，i＝1，s＝1，并从第j个云数据库的监控系统获取多个关键指标信息序列构成的关键指标信息集合{K_j1，K_j2，...，K_jn}，其中j∈[1，M]，M表示云数据库的总数，n表示该关键指标信息集合中关键指标信息的个数；

(2)判断count1是否小于关键指标信息集合中关键指标信息的个数n，如果是则进入步骤(3)，否则进入步骤(6)；

(3)判断count2是否小于云数据库的总数M，如果是则进入步骤(4)，否则设置计数器count1＝count1+1，并返回步骤(2)。

(4)判断count3是否小于云数据库的总数M，如果是则进入步骤(5)，否则设置计数器count2＝count2+1，并返回步骤(3)；

(5)计算第j个云数据库对应的关键指标信息集合{K_j1，K_j2，...，K_jn}中的每个关键指标信息序列K_jq和第p个云数据库对应的关键指标信息集合{K_p1，K_p2，...，K_pn}中相同位置处的关键指标信息序列K_pq之间的相关性分数S_jpq，其中p∈[1，M]，且p≠j，q∈[1，n]，将该相关性分数S_jpq加入相关性系数矩阵Matrix的第count2*(M-1)+count3行、第count1列，设置计数器count3＝count3+1，并返回步骤(4)。

(6)设置矩阵Matrix1，其行数为M，列数为3，判断s是否大于关键指标信息集合中关键指标信息的个数n，如果是则进入步骤(7)，否则进入步骤(9)；

(7)判断i是否大于m*(m-1)/2，如果是则进入步骤(8)，否则设置s＝s+1，并返回步骤(6)；

(8)判断相关性系数矩阵Matrix的第s列中的第i个元素是否大于第一阈值，还是大于第二阈值且小于等于第一阈值，还是小于等于第二阈值，如果大于第一阈值则将矩阵Matrix1的第i行第1列的值加一，并返回步骤(7)，如果大于第二阈值且小于等于第一阈值则将矩阵Matrix1的第i行第2列的值加一，并返回步骤(7)，如果小于等于第二阈值则将矩阵Matrix1的第i行第3列的元素加一，然后设置计数器i＝i+1，并返回步骤(7)。

(9)设置计数器t＝1；

(10)判断t是否大于M，如果是则过程结束，否则进入步骤(11)；

(11)判断矩阵Matrix1的第t行第1列的元素是否等于关键指标信息集合中关键指标信息的个数n，如果是则将第t个数据库标记为正常状态，过程结束，否则进入步骤(12)；

(12)判断矩阵Matrix1的第t行第3列的元素是否大于0，如果是则将第t个数据库标记为异常状态，过程结束，否则进入步骤(13)；

(13)判断矩阵Matrix1的第t行第2列的元素是否大于等于第三阈值，如果是则将第t个数据库标记为异常状态，过程结束，否则进入步骤(14)；

(14)将第t个数据库标记为待观察状态，过程结束。

2.根据权利要求1所述的云数据库中OLTP应用的在线异常检测方法，其特征在于，

关键指标信息包括内存、CPU利用率、以及磁盘容量等。

关键指标信息集合中的每个关键指标信息序列具有相同的长度，长度范围是[12，24]，优选为18；

获取每个关键指标信息序列的总采样时间是[60秒，120秒]，采样的时间间隔是5秒。

3.根据权利要求1或2所述的云数据库中OLTP应用的在线异常检测方法，其特征在于，步骤(5)中相关性分数S_jpq是采用以下公式计算：

其中||.||表示括号内序列的模长。