【技术实现步骤摘要】
时序数据异常检测方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及时序数据检测
，尤其涉及一种时序数据异常检测方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]时序数据实时异常检测通过分析对比时间序列数据与预测基线数据，发现序列异常状态，触发异常点告警，提示故障信息，监控和保障各项业务正常运行。
[0003]由于银行业务场景丰富，全依赖于规则配置实现异常检测，逻辑复杂、功能变更等运维成本高，参数配置、调优工作繁琐，离散、波动、不规律等复杂类型序列难配置有效规则进行异常监测和发现。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种时序数据异常检测方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有时序数据异常监测效果较差的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种时序数据异常检测方法，所述时序数据异常检测方法包括以下步骤：
[0007]获取实时序列值；<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种时序数据异常检测方法，其特征在于，所述时序数据异常检测方法包括以下步骤：获取实时序列值；根据所述实时序列值的序列类型对应的异常检测策略以及所述序列类型对应的预定义数据，对实时序列值进行检测。2.如权利要求1所述的时序数据异常检测方法，其特征在于，所述序列类型包括：连续值且上升序列，所述预定义数据包括：第一预设数据，所述根据所述实时序列值的序列类型对应的异常检测策略以及所述序列类型对应的预定义数据，对实时序列值进行检测的步骤包括：当所述实时序列值的序列类型为连续值且上升序列时，获取第一预设数据，所述第一预设数据包括第一常量阈值、上升型异常宽松度倍数以及第一预测数值；执行所述连续值且上升序列对应的异常检测策略，以确实所述实时序列值是否大于第一常量阈值以及大于所述第一预测数值与所述上升型异常宽松度倍数的乘积，若是，则生成连续值且上升序列对应的异常点告警信息。3.如权利要求1所述的时序数据异常检测方法，其特征在于，所述序列类型包括：连续值且下降序列，所述预定义数据包括：第二预设数据，所述根据所述实时序列值的序列类型对应的异常检测策略以及所述序列类型对应的预定义数据，对实时序列值进行检测的步骤包括：当所述实时序列值的序列类型为连续值且下降序列时，获取第二预设数据，所述第二预设数据包括第二预测数值；执行所述连续值且下降序列对应的异常检测策略；所述执行所述连续值且下降序列对应的异常检测策略的步骤包括：根据预定义的阈值公式以及第二预测数值，确定所述阈值公式对应的异常范围调控参数；根据所述实时序列值以及所述第二预测数值，确定第一实际下降范围；根据所述第一实际下降范围、异常范围调控参数，确定所述实时序列值是否存在下降异常；若是，则根据动态阈值模型以及实时序列值，生成连续值且下降序列对应的告警信息。4.如权利要求3所述的时序数据异常检测方法，其特征在于，所述根据动态阈值模型以及实时序列值，生成连续值且下降序列对应的告警信息的步骤包括：根据动态阈值模型、第二预测数值以及预设的各个分级比例系数，确定各个分级比例系数对应的实时序列值的统计区间长度、异常点数量阈值以及下降百分比阈值，以获得告警分级的比例系数集合；通过遍历比例系数集合，确定异常点个数，并根据所述异常点个数以及所述比例系数集合，确定所述实时序列值是否达到异常点告警标准，若达到，则生成连续值且下降序列对应的告警信息。5.如权利要求1所述的时序数据异常检测方法，其特征在于，所述序列类型包括：离散型序列，所述预定义数据包括：第三预设数据，所述根据所述实时序列值的序列类型对应的异常检测策略以及所述序列类型对应的预定义数据，对实时序列值进行检测的步骤包括：
当所述实时序列值的序列类型为离散型序列时，获取第三预设数据，所述第三预设数据包括零值区间、第三预测数值、零值区间常量数据，所述零值区间为实时序列值在预定时刻向前包含的连续零值区域的长度；执行所述离散型序列对应的异常检测策略；所述执行所述离散型序列对应的异常检测策略的步骤包括：根据所述第三预测数值以及预设的动态阈值函数，确定零值区间异常阈值；当所述零值区间大于所述零值区间异常阈值，且所述零值区间小...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓颖，李苏璇，朱学彰，
申请(专利权)人：招商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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