基于置信区间的互联网业务报警方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了基于置信区间的互联网业务报警方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取当前时段的互联网业务数据信息，互联网业务数据信息包括互联网业务量信息、互联网业务类型信息和时间特征信息；基于互联网业务类型信息和时间特征信息，确定与当前时段的互联网业务数据信息匹配的报警模型；判断互联网业务量信息所指示的互联网业务量是否满足至少一个预设条件；若不满足，则生成报警信息；其中，预设条件包括：互联网业务量信息所指示的互联网业务量处于与互联网业务量信息相对应的报警模型的置信区间内。该实施方式针对不同时段、不同时间特征的互联网业务设置针对性的报警模型和报警触发条件，使得报警更加准确。

Internet Service Alarm Method and Device Based on Confidence Interval

This application discloses an Internet service alarm method and device based on confidence interval. One specific implementation of the method includes: acquiring the information of Internet business data in the current period, which includes the information of Internet traffic, the information of Internet business types and the information of time characteristics; determining the alarm model matching the information of Internet business data in the current period based on the information of Internet business types and time characteristics; and judging each other. Whether the Internet traffic indicated by the Internet traffic information meets at least one preset condition or not; if not, the alarm information is generated; the presupposition condition includes that the Internet traffic indicated by the Internet traffic information is within the confidence interval of the alarm model corresponding to the Internet traffic information. According to different time periods and different time characteristics, the implementation of the method sets up a specific alarm model and triggering conditions for the Internet service, so as to make the alarm more accurate.

【技术实现步骤摘要】
基于置信区间的互联网业务报警方法和装置
本申请涉及计算机
，具体涉及互联网
，尤其涉及基于置信区间的互联网业务报警方法和装置。
技术介绍
由于网络、程序问题、误操作等原因，互联网系统有时会出现系统异常。在提高系统稳定性的同时，可以通过对互联网系统进行实时监控，对异常情况及时报警，从而提高故障响应速度、减少故障损失。现有技术中，在对互联网系统进行监控报警时，通常为互联网业务量设定固定的阈值。例如，针对“支付”这一互联网业务，通常而言，支付业务的业务量在一天中是一个连续变动过程，一般中午和傍晚较高，而早晨、下午和夜间相对较低，因此，业务量与时间的函数图形显示为两个高峰。若使用现有的固定阈值的办法，若阈值的范围设置得较宽，将容易出现漏报，报警的召回率低等问题；而若阈值的范围设置得较窄，将容易出现误报，报警的准确率低等问题。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种改进的基于置信区间的互联网业务报警方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请提供了一种基于置信区间的互联网业务报警方法，基于置信区间的互联网业务报警方法，包括：获取当前时段的互联网业务数据信息，互联网业务数据信息包括互联网业务量信息、互联网业务类型信息和时间特征信息；基于互联网业务类型信息和时间特征信息，确定与当前时段的互联网业务数据信息匹配的报警模型；判断互联网业务量信息所指示的互联网业务量是否满足至少一个预设条件；若不满足，则生成报警信息；其中，预设条件包括：互联网业务量信息所指示的互联网业务量处于与互联网业务量信息相对应的报警模型的置信区间内。在一些实施例中，基于置信区间的互联网业务报警方法还包括建立报警模型的步骤；建立报警模型的步骤包括：从历史互联网业务数据信息数据库中采集预定日期范围内，具有相同时间特征和互联网业务类型的历史互联网业务数据信息；确定历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的统计参数；基于统计参数，建立与该时段范围对应的报警模型。在一些实施例中，确定历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的统计参数，包括：确定历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的均值和标准差；基于统计参数，建立与该时段范围对应的报警模型，包括：基于均值和标准差确定历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的高斯分布；确定高斯分布的置信区间；以及将确定出置信区间的高斯分布作为历史互联网业务数据信息所指示的互联网业务类型的报警模型。在一些实施例中，基于置信区间的互联网业务报警方法还包括将当前时段的互联网业务数据信息添加至历史互联网业务数据信息数据库中。在一些实施例中，将当前时段的互联网业务数据信息添加至历史互联网业务数据信息数据库中还包括：响应于确定报警信息不属于误报警，将当前时段的互联网业务数据信息添加至历史互联网业务数据信息数据库中。在一些实施例中，时间特征包括以下至少一项：用于指示互联网业务的发生日是否为工作日的特征、用于指示互联网业务的发生日是否为节假日的特征以及用于指示互联网业务的发生日是否处于异常天气的特征。在一些实施例中，预设条件还包括：互联网业务量信息所指示的互联网业务量与预设的互联网业务量阈值相匹配。第二方面，本申请还提供了一种基于置信区间的互联网业务报警装置，包括：获取单元，用于获取当前时段的互联网业务数据信息，互联网业务数据信息包括互联网业务量信息、互联网业务类型信息和时间特征信息；确定单元，用于基于互联网业务类型信息和时间特征信息，确定与当前时段的互联网业务数据信息匹配的报警模型；判断单元，用于判断互联网业务量信息所指示的互联网业务量是否满足至少一个预设条件；报警信息生成单元，用于在不满足预设条件时生成报警信息；其中，预设条件包括：互联网业务量信息所指示的互联网业务量处于与互联网业务量信息相对应的报警模型的置信区间内。在一些实施例中，基于置信区间的互联网业务报警装置还包括报警模型建立单元；报警模型建立单元包括：采集模块，用于从历史互联网业务数据信息数据库中采集预定日期范围内，具有相同时间特征和互联网业务类型的历史互联网业务数据信息；统计参数确定模块，用于确定历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的统计参数；建立模块，用于基于统计参数，建立与该时段范围对应的报警模型。在一些实施例中，统计参数确定模块进一步用于确定历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的均值和标准差；建立模块进一步用于：基于均值和标准差确定历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的高斯分布；确定高斯分布的置信区间；以及将确定出置信区间的高斯分布作为历史互联网业务数据信息所指示的互联网业务类型的报警模型。在一些实施例中，基于置信区间的互联网业务报警装置还包括：添加单元，用于将当前时段的互联网业务数据信息添加至历史互联网业务数据信息数据库中。在一些实施例中，添加单元进一步用于：响应于确定报警信息不属于误报警，将当前时段的互联网业务数据信息添加至历史互联网业务数据信息数据库中。在一些实施例中，时间特征包括以下至少一项：用于指示互联网业务的发生日是否为工作日的特征、用于指示互联网业务的发生日是否为节假日的特征以及用于指示互联网业务的发生日是否处于异常天气的特征。在一些实施例中，预设条件还包括：互联网业务量信息所指示的互联网业务量与预设的互联网业务量阈值相匹配。第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上的基于置信区间的互联网业务报警方法。第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的基于置信区间的互联网业务报警方法。本申请提供的基于置信区间的互联网业务报警方法和装置，通过互联网业务数据的业务类型和时间特征来确定与之相应的报警模型，判断当前的互联网业务量是否满足至少一个预设条件，其中，预设条件包括：互联网业务量信息所指示的互联网业务量处于与互联网业务量信息相对应的报警模型的置信区间内。从而实现了针对不同时段、不同时间特征的互联网业务设置针对性的报警模型和报警触发条件，使得报警更加准确。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的基于置信区间的互联网业务报警方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的基于置信区间的互联网业务报警方法的又一个实施例的流程图；图4是图3中的建立报警模型的步骤的一个实施例的分解流程图；图5是根据本申请的基于置信区间的互联网业务报警装置的一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于置信区间的互联网业务报警方法，其特征在于，包括：获取当前时段的互联网业务数据信息，所述互联网业务数据信息包括互联网业务量信息、互联网业务类型信息和时间特征信息；基于所述互联网业务类型信息和所述时间特征信息，确定与所述当前时段的互联网业务数据信息匹配的报警模型；判断所述互联网业务量信息所指示的互联网业务量是否满足至少一个预设条件；若不满足，则生成报警信息；其中，所述预设条件包括：所述互联网业务量信息所指示的互联网业务量处于与所述互联网业务量信息相对应的报警模型的置信区间内。

【技术特征摘要】
1.一种基于置信区间的互联网业务报警方法，其特征在于，包括：获取当前时段的互联网业务数据信息，所述互联网业务数据信息包括互联网业务量信息、互联网业务类型信息和时间特征信息；基于所述互联网业务类型信息和所述时间特征信息，确定与所述当前时段的互联网业务数据信息匹配的报警模型；判断所述互联网业务量信息所指示的互联网业务量是否满足至少一个预设条件；若不满足，则生成报警信息；其中，所述预设条件包括：所述互联网业务量信息所指示的互联网业务量处于与所述互联网业务量信息相对应的报警模型的置信区间内。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括建立报警模型的步骤；所述建立报警模型的步骤包括：从历史互联网业务数据信息数据库中采集预定日期范围内，具有相同时间特征和互联网业务类型的历史互联网业务数据信息；确定所述历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的统计参数；基于所述统计参数，建立与该时段范围对应的报警模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的统计参数，包括：确定所述历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的均值和标准差；所述基于所述统计参数，建立与该时段范围对应的报警模型，包括：基于所述均值和标准差确定所述历史互联网业务数据信息所指示的历史互联网业务数据的高斯分布；确定所述高斯分布的置信区间；以及将确定出所述置信区间的高斯分布作为所述历史互联网业务数据信息所指示的互联网业务类型的报警模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：将所述当前时段的互联网业务数据信息添加至所述历史互联网业务数据信息数据库中。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述当前时段的互联网业务数据信息添加至所述历史互联网业务数据信息数据库中还包括：响应于确定报警信息不属于误报警，将所述当前时段的互联网业务数据信息添加至所述历史互联网业务数据信息数据库中。6.根据权利要求2-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述时间特征包括以下至少一项：用于指示互联网业务的发生日是否为工作日的特征、用于指示互联网业务的发生日是否为节假日的特征以及用于指示互联网业务的发生日是否处于异常天气的特征。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设条件还包括：所述互联网业务量信息所指示的互联网业务量与预设的互联网业务量阈值相匹配。8.一种基于置信区间的互联网业务报警装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取当前时段的互联网业务数据信息，所述互联网业务数据信息包括互联网业务量信息、互联网业务类型信息和时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海洪，黄俊，罗丽丽，冯刚，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11