【技术实现步骤摘要】
一种大规模不规则KPI时间序列异常检测方法
本专利技术涉及计算机、通信网络运行维护
，尤其涉及一种大规模不规则KPI时间序列异常检测方法。
技术介绍
大型计算机、通信网络环境下，为了保证向海量用户提供可靠、高效的服务，互联网服务的运维人员通常会使用一些关键性能指标来监测这些应用的服务性能。比如，一个应用服务在单位时间内被访问的次数，单位时间交易量，闪退、网络带宽、内存量等，这些指标被称为KPI指标，海量KPI指标数据以时间为序构成KPI时间序列。系统运维过程中需要对海量KPI数据进行分析，以监测系统的异常。理想情况下，采样的KPI时间序列为规则数据，但是在现有网络环境中，采样时往往会出现大规模不规则KPI时间序列的情况，而现有技术不能直接处理这些拥有不规则类型的KPI，在处理之前，需要进行各种预处理，如截断、补零等，这些处理或多或少的会使处理结果的精度下降。也即，常用的KPI异常检测方法无法很好的处理这一类KPI。另外来自不同服务器的KPI通常遵循不同的采样策略，而基于这些不同的策略，KPI之间可能会存在各种差异化，例...
【技术保护点】
1.一种大规模不规则KPI时间序列异常检测方法，其特征在于包括：步骤1.检测采样不规则的大规模KPI时间序列数据，判断其类型；步骤2.对采样不规则数据进行异常检测，判断是否出现数据异常。/n
【技术特征摘要】
1.一种大规模不规则KPI时间序列异常检测方法，其特征在于包括：步骤1.检测采样不规则的大规模KPI时间序列数据，判断其类型；步骤2.对采样不规则数据进行异常检测，判断是否出现数据异常。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于采用以下方式进行采样不规则数据的检测：
首先进行分段不规则KPI的判定：
对于一组N条KPI，若其中的任意一条KPI，①:如果其不满足则为...
【专利技术属性】
技术研发人员：何施茗，李卓宙，王进，王磊，张建明，杨博，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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