一种针对实时数据流进行异常检测的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种针对实时数据流进行异常检测的方法及装置，对待检测项的实时数据信息进行指标计算，得到待检测项中各指标的实时结果；从历史数据中获取待检测项的第一时段历史数据信息；将第一时段历史数据信息输入预设模型，得到待检测项中各指标的预测结果；根据各指标的实时结果和预测结果，确定实时数据信息是否异常。该方案通过解耦数据计算和算法预测，有助于快速确定待检测的指标是否发生异常，提升了异常检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种针对实时数据流进行异常检测的方法及装置
本专利技术实施例涉及异常检测领域，尤其涉及一种针对实时数据流进行异常检测的方法及装置。
技术介绍
目前，通过异常检测的技术手段以确定待检测指标是否发生异常，从而可以及时地做出响应，规避待检测指标发生异常时所带来的风险。因此，异常检测的技术手段普遍受到各行各业的热切关注。然而，现有的用于异常检测的技术手段存在以下问题：在对待检测的指标进行异常检测的过程中，通常将数据计算的环节和算法预测环节耦合在一起，从而导致难以将待检测的指标接入算法预测环节，并带来耗时很久的问题。综上，现有技术无法提供一种快速检测异常指标的方法。
技术实现思路
本专利技术提供一种针对实时数据流进行异常检测的方法及装置，用以解决现有技术无法快速检测出异常指标的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种针对实时数据流进行异常检测的方法，该方法包括：对待检测项的实时数据信息进行指标计算，得到所述待检测项中各指标的实时结果；从历史数据中获取所述待检测项的第一时段历史数据信息；将所述第一时段历史本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对实时数据流进行异常检测的方法，其特征在于，包括：/n对待检测项的实时数据信息进行指标计算，得到所述待检测项中各指标的实时结果；/n从历史数据中获取所述待检测项的第一时段历史数据信息；/n将所述第一时段历史数据信息输入预设模型，得到所述待检测项中各指标的预测结果；/n根据所述实时结果和所述预测结果，确定所述实时数据信息是否异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种针对实时数据流进行异常检测的方法，其特征在于，包括：
对待检测项的实时数据信息进行指标计算，得到所述待检测项中各指标的实时结果；
从历史数据中获取所述待检测项的第一时段历史数据信息；
将所述第一时段历史数据信息输入预设模型，得到所述待检测项中各指标的预测结果；
根据所述实时结果和所述预测结果，确定所述实时数据信息是否异常。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述待检测项的实时数据信息的获取，包括：
接收用户输入的搜索语句，所述搜索语句用于设定所述待检测项；
根据所述搜索语句，从实时数据流中获取所述待检测项的实时数据信息。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
对待检测项的实时数据信息进行指标计算，得到所述待检测项中各指标的实时结果，包括：
确定所述待检测项的各指标的计算因子；
调用计算平台的所述计算因子，对所述实时数据信息进行指标计算，得到所述各指标的实时结果。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
将所述第一时段历史数据信息输入预设模型之前，还包括确定所述待检测项的预设模型；其中，通过以下方式确定所述待检测项的预设模型：
从所述历史数据中获取所述待检测项的第二时段历史数据信息；
确定所述第二时段历史数据信息的数据特性；
根据所述第二时段历史数据信息的数据特性，从多个预设模型中确定所述待检测项的预设模型。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
确定所述第二时段历史数据信息的数据特性，包括：
对所述第二时段历史数据信息进行聚类；
根据聚类结果确定所述第二时段历史数据信息的数据特性。


6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
根据所述第二时段历史数据信息的数据特性，从多个预设模型中确定所述待检测项的预设模型，包括：
若所述第二时段历史数据信息的数据特性符合光滑曲线型，则确定所述待检测项的预设模型为数值型模型；
若所述第二时段历史数据信息的数据特性符合平稳直线型，则确定所述待检测项的预设模型为比例型模型。


7.如权利要求4所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄静扬，李万强，
申请(专利权)人：网宿科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31