监控数据处理方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提供一种监控数据处理方法、电子设备及存储介质，包括：获取目标对象的监控数据以及监控上下限阈值范围，根据监控数据确定各时间段对应的监控实际值；获取基准曲线，基准曲线表征各时间段与基准值的对应关系；根据监控实际值、基准值和监控上下限阈值范围确定目标对象在各时间段上的状态。本发明专利技术提供的监控数据处理方法、电子设备及存储介质，通过对象的监控数据确定各时间段对应的监控实际值，并通过监控实际值、基准值和监控上下限阈值范围进行综合判断，确定对象在各时间段上的状态，实现从多角度对数据进行异常判断，提高异常告警的准确性。提高异常告警的准确性。提高异常告警的准确性。

【技术实现步骤摘要】
监控数据处理方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种监控数据处理方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]监控系统从一个封闭、专用、监看为主的系统向客户IT信息系统的核心业务部分转换，借鉴IT系统分层架构，面向客户需求的云监控整体架构包括云终端、云平台和云业务的三层架构，其核心是以多媒体数据中心为主要组成部分的云数据监控平台。
[0003]传统的云数据中心，在对监控数据进行采集时，采集的数据范围较广，并且告警方式单一，基本上是通过设定固定的阈值来判断并输出告警结果，人力投入多，告警不准确，不灵活，不及时。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种监控数据处理方法、电子设备及存储介质。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种监控数据处理方法，包括：
[0006]获取目标对象的监控数据以及监控上下限阈值范围，根据所述监控数据确定各时间段对应的监控实际值；
[0007]获取基准曲线，所述基准曲线表征各时间段与基准值的对应关系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监控数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标对象的监控数据以及监控上下限阈值范围，根据所述监控数据确定各时间段对应的监控实际值；获取基准曲线，所述基准曲线表征各时间段与基准值的对应关系；根据所述监控实际值、所述基准值和所述监控上下限阈值范围确定所述目标对象在各时间段上的状态。2.根据权利要求1所述的监控数据处理方法，其特征在于，根据所述监控实际值、所述基准值和所述监控上下限阈值范围确定所述目标对象在各时间段上的状态，包括：确定所述监控数据为时序数据，将所述各时间段对应的监控实际值与所述基准曲线上的基准值进行比较，确定监控实际值与基准值之间的差值的绝对值，在所述绝对值超出预设阈值时，判断所述监控实际值对应的监控数据为异常数据。3.根据权利要求1所述的监控数据处理方法，其特征在于，根据所述监控实际值、所述基准值和所述监控上下限阈值范围确定所述目标对象在各时间段上的状态，包括：确定所述监控数据为非时序数据，将所述各时间段对应的监控实际值与所述监控上下限阈值范围进行比较，筛选出超出所述监控上下限阈值范围的监控实际值对应的监控数据；提取所述监控数据的监控特征，根据根据所述监控特征确定所述监控数据是否异常。4.根据权利要求1所述的监控数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括所述基准曲线的获取步骤，包括：从样本数据集中筛选出时序样本数据，采样LSTM算法对时序样本数据进行训练，得出与时间段对应的基准值，基于时间段对应的基准值生成基准曲线。5.根据权利要求1所述的监控数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括所述监控上下限阈值的获取步骤，包括：从样本数据集中筛选出非时序样本数据，采用3
‑
sigma算法对非时序样本数据进行处理，得出均值、标准差，按照均值
±
3倍标准差的方式，得出第一监控上下限阈值范围；采样四分位算法对非时...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴亚林，邓小宁，李凯，蔡路阔，李翔宇，
申请(专利权)人：北方健康医疗大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：