本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种数据异常告警处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收待告警业务的告警处理请求，告警处理请求中携带有待告警时间周期；基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应待告警时间周期的预测数据；对预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差；根据预测误差以及预测数据，得到对应的目标预测数据；对目标预测数据进行异常分类，并在确定目标预测数据异常时，对待告警业务进行告警处理。采用本方法能够提升业务系统告警处理准确性。本方法能够提升业务系统告警处理准确性。本方法能够提升业务系统告警处理准确性。
【技术实现步骤摘要】
数据异常告警处理方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种数据异常告警处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的高速发展，监控系统在保证应用系统安全、高可用性、高性能方面起着至关重要的作用。对于应用系统中的关键性指标，不仅需要实时监控，还需确定监控数据是否符合预测，对于偏离预测的指标做异常告警。
[0003]在传统方式中，系统异常告警只能通过预测函数进行线性短期预测，只能预测短期内的数据，不能满足预测真实业务的非线性数据的预测需求，进而使得业务系统告警准确性不高。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升业务系统告警处理准确性的数据异常告警处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种数据异常告警处理方法，所述方法包括：接收待告警业务的告警处理请求，告警处理请求中携带有待告警时间周期；基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应待告警时间周期的预测数据；对预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差；根据预测误差以及预测数据，得到对应的目标预测数据；对目标预测数据进行异常分类，并在确定目标预测数据异常时，对待告警业务进行告警处理。
[0006]在其中一个实施例中，对预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差，包括：对预测数据进行拆分，生成对应各采样周期的采样预测数据，各采样周期连续；按照各采样周期的时间顺序，生成对应预测数据的多个数据组，各数据组包括多个连续采样周期的多个采样预测数据；对各数据组进行误差预测，得到对应的预测误差。
[0007]在其中一个实施例中，对目标预测数据进行异常分类，并在确定目标预测数据异常时，对待告警业务进行告警处理，包括：基于目标预测数据，确定对应各数据组的目标数据组；对各目标数据组进行异常分类，判断各目标数据组是否异常；当至少一个目标数据组异常时，则对待告警业务进行告警处理。
[0008]在其中一个实施例中，按照各采样周期的时间顺序，生成对应预测数据的多个数据组，包括：获取对应第一采样周期的第一采样数据以及第二采样数据，并基于第一采样数据和第二采样数据得到第一数据组，第一采样数据为第一采样周期内采集的数据，第二采样
数据为时间顺序位于第一采样周期之后的连续预设数量个采样周期内采集的数据；将时间顺序位于第一采样周期之后的第二采样周期作为第一采样周期，并继续获取对应的第一采样数据以及第二采样数据，得到第二数据组；遍历预测数据拆分后所对应的各采样周期，得到对应预测数据的多个数据组。
[0009]在其中一个实施例中，对各数据组进行误差预测，得到对应的预测误差，包括：根据各数据组，获取对应的时间数据；基于各时间数据以及对应的数据组，得到对应的各误差预测数据；对各误差预测数据进行误差预测，生成对应的预测误差。
[0010]在其中一个实施例中，告警处理请求中携带有待告警时间周期为活动日或非活动日的参数数据；基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应待告警时间周期的预测数据，包括：根据参数数据，对预先训练的业务数据预测模型的活动日参数进行调整，得到活动日参数调整后的业务数据预测模型；基于活动日参数调整后的业务数据预测模型进行业务数据预测，生成对应待告警时间周期的预测数据。
[0011]一种数据异常告警处理装置，所述装置包括：告警处理请求接收模块，用于接收待告警业务的告警处理请求，告警处理请求中携带有待告警时间周期；预测数据生成模块，用于基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应待告警时间周期的预测数据；预测误差确定模块，用于对预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差；目标预测数据确定模块，用于根据预测误差以及预测数据，得到对应的目标预测数据；告警处理模块，用于对目标预测数据进行异常分类，并在确定目标预测数据异常时，对待告警业务进行告警处理。
[0012]在其中一个实施例中，预测误差确定模块，包括：拆分子模块，用于对预测数据进行拆分，生成对应各采样周期的采样预测数据，各采样周期连续；数据组确定子模块，用于按照各采样周期的时间顺序，生成对应预测数据的多个数据组，各数据组包括多个连续采样周期的多个采样预测数据；误差预测子模块，用于对各数据组进行误差预测，得到对应的预测误差。
[0013]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述方法的步骤。
[0014]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法的步骤。
[0015]上述数据异常告警处理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过接收待告警业务的告警处理请求，告警处理请求中携带有待告警时间周期，然后基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应待告警时间周期的预测数据，并对预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差，进一步，根据预测误差以及预测数据，得到对应的目标预测数据，并对目标预测
数据进行异常分类，并在确定目标预测数据异常时，对待告警业务进行告警处理。从而，在进行业务系统告警处理的时候，可以基于业务数据预测模型，对任意时间区间的数据进行预存，并进行误差处理以及异常分类，使得预测处理可以针对任意时间区间，提升告警处理的智能化水平。并且，用于进行异常分类的目标预测数据集合了预测误差，可以使得得到的目标预测数据更加准确，可以提升异常分类的准确性，进而可以提升后续告警处理的准确性。
附图说明
[0016]图1为一个实施例中数据异常告警处理方法的应用场景图；图2为一个实施例中数据异常告警处理方法的流程示意图；图3为一个实施例中数据异常告警处理装置的结构框图；图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0017]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0018]本申请提供的数据异常告警处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。具体地，终端102可以基于用户的触发，生成告警处理请求，并发送至服务器104，告警处理请求中携带有待告警时间周期。服务器104在接收到待告警业务的告警处理请求之后，可以基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应待告警时间周期的预测数据。后服务器104可以对预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差，并根据预测误差以及预测数据，得到对应的目标预测数据。进一步，服务器104可以对目标预测数据进行异常分类，并在确定目标预测数据异常时，对待告警业务进行告警处理。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0019]在一个实施例中，如图2所示，提供了一种数据异常告警处理方法，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据异常告警处理方法，其特征在于，所述方法包括：接收待告警业务的告警处理请求，所述告警处理请求中携带有待告警时间周期；基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应所述待告警时间周期的预测数据；对所述预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差；根据所述预测误差以及所述预测数据，得到对应的目标预测数据；对所述目标预测数据进行异常分类，并在确定所述目标预测数据异常时，对所述待告警业务进行告警处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差，包括：对所述预测数据进行拆分，生成对应各采样周期的采样预测数据，各所述采样周期连续；按照各所述采样周期的时间顺序，生成对应所述预测数据的多个数据组，各所述数据组包括多个连续采样周期的多个采样预测数据；对各所述数据组进行误差预测，得到对应的预测误差。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标预测数据进行异常分类，并在确定所述目标预测数据异常时，对所述待告警业务进行告警处理，包括：基于所述目标预测数据，确定对应各数据组的目标数据组；对各所述目标数据组进行异常分类，判断各所述目标数据组是否异常；当至少一个所述目标数据组异常时，则对所述待告警业务进行告警处理。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照各所述采样周期的时间顺序，生成对应所述预测数据的多个数据组，包括：获取对应第一采样周期的第一采样数据以及第二采样数据，并基于所述第一采样数据和所述第二采样数据得到第一数据组，所述第一采样数据为所述第一采样周期内采集的数据，所述第二采样数据为时间顺序位于所述第一采样周期之后的连续预设数量个采样周期内采集的数据；将时间顺序位于所述第一采样周期之后的第二采样周期作为第一采样周期，并继续获取对应的第一采样数据以及第二采样数据，得到第二数据组；遍历所述预测数据拆分后所对应的各采样周期，得到对应所述预测数据的多个数据组。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各所述数据组进行误差预测，得到对应的预测误差，包括：根据各所述数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭俊，廖春生，王祥，
申请(专利权)人：太平金融科技服务上海有限公司深圳分公司，
类型：发明
国别省市：
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