一种异常根因定位方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种异常根因定位方法、装置、设备及介质，涉及数据处理领域，旨在解决现有异常指标定位方法无法准确的对异常指标根因进行定位的技术问题。所述异常根因定位方法，包括以下步骤：获取目标系统的异常指标；基于所述异常指标，获得数据项集；根据所述数据项集中数据项的数据波动信息，确定异常数据项；根据所述异常数据项，获取所述异常数据项对应的异常字段；根据所述异常字段，对所述目标系统的异常根因进行定位。本发明专利技术能够实现异常根因的自动定位，提高了异常根因定位的准确度和效率。度和效率。度和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种异常根因定位方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及智能运维
，尤其涉及一种异常根因定位方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着数据价值的逐步体现，各行业对数据应用不断深入，将数据可视化以反映业务运行的现状、趋势等。通过指标数据变化反映当前的业务问题逐步成为了数据应用的重点之一。通过结合业务经验和历史数据可以为指标设置一个正常区间，并对指标值进行监控判断，反映指标是否有异常，或者通过统计类算法、机器学习类算法等识别异常点，针对异常数据在指标上通过颜色等方式进行标识，以提示使用者尽快发现异常指标，然而现有的异常指标定位方法无法准确的对异常指标根因进行定位，需要人工进行参与，费时费力。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的是提供一种异常根因定位方法，旨在解决现有异常指标定位方法无法准确的对异常指标根因进行定位的技术问题。
[0004]为解决上述技术问题，本申请提出了：一种异常根因定位方法，包括以下步骤：获取目标系统的异常指标；基于所述异常指标，获得数据项集；根据所述数据项集中数据项的数据波动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常根因定位方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标系统的异常指标；基于所述异常指标，获得数据项集；根据所述数据项集中数据项的数据波动信息，确定异常数据项；根据所述异常数据项，获取所述异常数据项对应的异常字段；根据所述异常字段，对所述目标系统的异常根因进行定位。2.根据权利要求1所述的异常根因定位方法，其特征在于，所述基于所述异常指标，获得数据项集包括：判断所述异常指标是否为衍生指标；若所述异常指标是衍生指标，根据所述异常指标的计算规则拆解所述异常指标，得到所述数据项集；若所述异常指标不是衍生指标，将所述异常指标作为数据项集。3.根据权利要求1所述的异常根因定位方法，其特征在于，所述根据所述数据项集中数据项的数据波动信息，确定异常数据项包括：根据所述异常指标出现的时间节点，获取与所述数据项集中每一所述数据项对应的第一样本和第二样本；其中，所述第一样本为所述时间节点前预设时间段内与所述数据项对应的数据项集合，所述第二样本为所述时间节点以及所述时间节点后预设时间段内与所述数据项对应的数据项集合；根据每一所述第一样本和每一所述第二样本的数据波动信息，确定异常数据项。4.根据权利要求3所述的异常根因定位方法，其特征在于，所述根据每一所述第一样本和每一所述第二样本的数据波动信息，确定异常数据项包括：计算所述第一样本的数据项平均值；计算所述第一样本和所述第二样本相对于所述数据项平均值的离散度，得到第一样本离散度和第二样本离散度；当所述第一样本离散度大于等于所述第二样本离散度时，则所述数据项为非异常数据项；当所述第一样本离散度小于所述第二样本离散度时，根据所述第一样本的最大离散度和所述第二样本的数据项平均差判断所述数据项是否为异常数据项。5.根据权利要求4所述的异常根因定位方法，其特征在于，所述当所述第一样本离散度小于所述第二样本离散度时，根据所述第一样本的最大离散度和所述第二样本的数据项平均差判断所述数据项是否为异常数据项包括：当所述最大离散度大于等于所述数据项平...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋敏，雷霭荻，刘翔，欧阳森山，王尚超，陈琛，谭丽娟，卢浩田，邱权，孙健庭，范东皖，罗佳丽，刘翔锋，张历记，赵炜煜，
申请(专利权)人：成都飞机工业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：