网络数据异常告警方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:31705925 阅读:43 留言:0更新日期:2022-01-01 11:08
本公开提供了一种网络数据异常告警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及互联网技术领域。该方法包括:采集网络设备在预设时间段内的第一时序数据;将第一时序数据转换为对应的谱残差序列;将第一时序数据对应的谱残差序列输入至预先对时序卷积网络进行训练得到的异常数据分类模型中,输出第一时序数据的异常分类结果,其中,异常分类结果包括:异常时序数据;以及当第一时序数据的异常分类结果为异常时序数据的情况下,输出异常告警信息。本公开能够提高网络数据异常告警的准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
网络数据异常告警方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及互联网
,尤其涉及一种网络数据异常告警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]对各种网络设备的异常数据进行监控和告警,有助于运营商及时采取相关措施,提高运维服务。以IPTV(Interactive Personal TV,交互式网络电视)为例,通过对IPTV的在线播放用户数进行监控,进而对在线播放用户数的突降情况进行及时告警,对于IPTV设备运营商提高运维服务是十分重要的。
[0003]相关技术中,对于IPTV在线播放用户数的突降告警,通常依赖于使用动态阈值预测或统计分布检验等一些方法,将实时采集的在线播放用户数与正常在线播放用户数据进行比对,来找出不符合时序变动规律的异常突降点。但是,该方案可能存在误告警,从而需要人工参与来消除误告警,鲁棒性不高。
[0004]因而,如何提供一种能够降低误告警的网络数据异常告警方法,是目前亟待解决的技术问题。
[0005]需要说明的是,在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络数据异常告警方法,其特征在于,包括:采集网络设备在预设时间段内的第一时序数据;将所述第一时序数据转换为对应的谱残差序列;将所述第一时序数据对应的谱残差序列输入至预先训练好的异常数据分类模型中,输出所述第一时序数据的异常分类结果,其中,所述异常数据分类模型是对时序卷积网络进行训练得到的模型,所述异常分类结果包括:异常时序数据;以及当所述第一时序数据的异常分类结果为异常时序数据的情况下,输出异常告警信息。2.根据权利要求1所述的网络数据异常告警方法,其特征在于,在将所述第一时序数据对应的谱残差序列输入至预先训练好的异常数据分类模型中,输出所述第一时序数据的异常分类结果之前,所述方法还包括:采集网络设备在历史时间段内的多组第二时序数据,其中,每组第二时序数据的持续时长为一个预设时间段;在每组第二时序数据中,注入异常时序片段,得到每组第二时序数据对应的第三时序数据,其中,第三时序数据为注入异常时序片段的第二时序数据;将每组第三时序数据转换为对应的谱残差序列;利用多组第三时序数据的谱残差序列和对应的异常分类标签信息,对预先构建的时序卷积网络进行训练,得到所述异常数据分类模型。3.根据权利要求2所述的网络数据异常告警方法,其特征在于,在每组第二时序数据中,注入异常时序片段,得到每组第二时序数据对应的第三时序数据,包括:在每组第二时序数据中随机选取一个或多个异常数据时间点;遍历每组第二时序数据中的每个异常数据点,将该异常数据时间点之前的第一数据替换为第一等差序列片段,并该异常数据时间点之后的第二数据替换为第二等差序列片段,直到得到每组第二时序数据对应的第三时序数据,其中,每组第三时序数据中包含一个或多个异常时序片段。4.根据权利要求3所述的网络数据异常告警方法,其特征在于,所述方法还包括:根据每组第二时序数据中随机选取的每个异常数据...

【专利技术属性】
技术研发人员:陆顺明萌冯云喜王峰曹诗苑赵龙刚
申请(专利权)人:中国电信股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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