一种指标异常检测方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种指标异常检测方法、装置以及电子设备。所述方法包括：基于高斯模型和包含指标的多个监控点的窗口，对该指标进行异常检测。

【技术实现步骤摘要】
一种指标异常检测方法、装置以及电子设备
本说明书涉及计算机软件
，尤其涉及一种指标异常检测方法、装置以及电子设备。
技术介绍
随着计算机和互联网技术的迅速发展，很多业务都可以在网上进行，这给用户带来了便利，也对相应的各种业务系统的可靠性提出了较高的要求。一般地，可以对业务系统中的一些比较重要的指标进行监控。以第三方支付系统为例，被监控指标比如可以是：每分钟触发的支付账户盗用事件数量、每分钟的支付请求时延等。进而，可以基于监控数据，对被监控指标进行异常检测，若检测出异常，则可以由运营人员或者研发人员及时处理，以保证业务系统的可靠性。在现有技术中，通常针对单个监控点，使用被监控指标的历史均值和方差，以及抖动来检测异常。基于现有技术，需要更准确的指标异常检测方案。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种指标异常检测方法、装置以及电子设备，用以解决如下技术问题：需要更准确的指标异常检测方案。为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：本说明书实施例提供的一种指标异常检测方法，包括：获取被监控指标在一段时间包含的各监控点的数据；使用高斯模型提取所述监控点的数据的均值和方差；根据所述监控点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种指标异常检测方法，包括：获取被监控指标在一段时间包含的各监控点的数据；使用高斯模型提取所述监控点的数据的均值和方差；根据所述监控点的数据的均值和方差，分别计算各所述监控点的数据出现的概率；根据所述分别计算的概率，计算由所述一段时间划分出的窗口包含的各所述监控点的数据出现的联合概率；根据各所述窗口对应的所述联合概率，检测所述被监控指标是否异常。

【技术特征摘要】
1.一种指标异常检测方法，包括：获取被监控指标在一段时间包含的各监控点的数据；使用高斯模型提取所述监控点的数据的均值和方差；根据所述监控点的数据的均值和方差，分别计算各所述监控点的数据出现的概率；根据所述分别计算的概率，计算由所述一段时间划分出的窗口包含的各所述监控点的数据出现的联合概率；根据各所述窗口对应的所述联合概率，检测所述被监控指标是否异常。2.如权利要求1所述的方法，所述获取被监控指标在一段时间包含的各监控点的数据前，所述方法还包括：获取所述被监控指标在一段时间包含的各监控点的原始监控数据；对所述原始监控数据进行取对数处理后，作为所述被监控指标在所述一段时间包含的各监控点的数据，以用于所述指标异常检测。3.如权利要求1所述的方法，所述根据所述分别计算的概率，计算由所述一段时间划分出的窗口包含的各所述监控点的数据出现的联合概率，具体包括：确定由所述一段时间划分出的多个不同的窗口；分别针对每个窗口，根据所述分别计算的概率中对应于该窗口包含的各所述监控点的数据的概率，计算该窗口包含的各所述监控点的数据出现的联合概率。4.如权利要求3所述的方法，由所述一段时间划分出多个不同的窗口包括：根据设定的时间间隔和窗口长度，由所述一段时间划分出多个不同的窗口，其中，相邻窗口的起始时刻相差所述时间间隔。5.如权利要求1所述的方法，所述根据各所述窗口对应的所述联合概率，检测所述被监控指标是否异常，具体包括：对所述各所述窗口对应的所述联合概率使用高斯模型提取所述联合概率的均值和方差；根据所述联合概率的均值和方差，分别计算各所述窗口对应的所述联合概率出现的概率；根据所述窗口对应的所述联合概率出现的概率，检测所述被监控指标是否异常。6.如权利要求5所述的方法，所述根据所述窗口对应的所述联合概率出现的概率，检测所述被监控指标是否异常，具体包括：根据所述联合概率的均值和方差，以及所述根据所述窗口对应的所述联合概率出现的概率，利用3σ准则检测所述被监控指标在所述窗口内是否异常。7.如权利要求1～6任一项所述的方法，所述高斯模型包括高斯混合模型。8.一种指标异常检测装置，包括：获取模块，获取被监控指标在一段时间包含的各监控点的数据；提取模块，使用高斯模型提取所述监控点的数据的均值和方差；第一计算模块，根据所述监控点的数据的均值和方差，分别计算各所述监控点的数据出现的概率；第二计算模块，根据所述分别计算的概率，计算由所述一段时间划分出的窗口包含的各所述监控点的数据出现的联合概率；检测模...

【专利技术属性】
技术研发人员：李龙飞，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY