[发明专利]一种基于细粒度事件和KPIs分析的异常原因获得方法有效
| 申请号： | 202011299021.X | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112363891B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 李勋;陈立水;闫长江;唐亚哲;焦利彬;王斌 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30;G06F11/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 安彦彦 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于细粒度事件和KPIs分析的计算机异常原因获得方法。首先，输入的是原始的时间序列和细粒度事件序列。在有了输入之后，首先对KPIs特征进行提取组成新的时间序列数据。与此同时，将众多的原始的KPIs进行聚类，这样做的目的是将相似的KPIs找出来，为后续分析相关性节约处理时间做准备。没有必要对所有的时间序列和事件进行相关分析，而是根据快速聚类结果来处理部分数据即可，这样可以提高处理效率。最后，所有的结果进行关系分析生成直观的异常因果图，为相关人员异常排查提供有力保障。本方案异常识别中的F1‑score值可以达到0.79左右。此外，此方案法可以将细粒度事件与KPIs异常关联起来，并最终能分析异常背后的多种原因。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 细粒度 事件 kpis 分析 异常 原因 获得 方法 | ||
【主权项】：
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