本发明专利技术公开了一种设备的异常分析方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：响应于设备的异常分析请求，获取多个设备的指标数据，根据指标数据，生成不少于一个降维指标；按照降维指标，对指标数据进行聚类处理，得到不少于一个聚类簇，每个聚类簇具有聚类中心，且每个聚类中心具有降维指标值；根据预设的设备指标阈值和各聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇，以及离群聚类簇对应的异常分析规则；基于异常分析规则，对离群聚类簇对应的设备进行异常分析，以生成各设备的异常分析结果。该实施方式能够降低对指标经验阈值的依赖性和异常分析的主观性，提高设备的异常分析的准确率。提高设备的异常分析的准确率。提高设备的异常分析的准确率。
【技术实现步骤摘要】
一种设备的异常分析方法和装置
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种设备的异常分析方法和装置。
技术介绍
[0002]应用设备异常分析，快速准确地定位异常设备及根因指标是保证业务可观测性很重要的一个环节。目前设备的异常分析的方案为对设备的CPU(中央处理器)、内存、负载等指标设定指标经验阈值，并根据指标经验阈值对设备进行异常分析。
[0003]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
[0004]对指标经验阈值的依赖性较强，异常分析的主观性大，导致设备的异常分析的准确率低。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种设备的异常分析方法和装置，通过对设备的指标数据进行降维处理和聚类分析，确定待异常分析的离群聚类簇，并对离群聚类簇对应的设备进行异常分析，能够降低对指标经验阈值的依赖性和异常分析的主观性，提高设备的异常分析的准确率。
[0006]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种设备的异常分析方法。
[0007]一种设备的异常分析方法，包括：响应于设备的异常分析请求，获取多个设备的指标数据，根据所述指标数据，生成不少于一个降维指标；按照所述降维指标，对所述指标数据进行聚类处理，得到不少于一个聚类簇，每个所述聚类簇具有聚类中心，且每个所述聚类中心具有降维指标值；根据预设的设备指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇，以及所述离群聚类簇对应的异常分析规则；基于所述异常分析规则，对所述离群聚类簇对应的设备进行异常分析，以生成各所述设备的异常分析结果。
[0008]可选地，每个所述指标数据包括多个设备指标和对应的设备指标值，所述根据所述指标数据，生成不少于一个降维指标，包括：根据所有指标数据中的设备指标和对应的设备指标值，通过主成分分析的方式进行主成分降维处理，生成所述降维指标。
[0009]可选地，所述根据预设的设备指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇，包括：根据预设的设备指标阈值，生成各所述降维指标对应的降维指标阈值；根据所述降维指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇。
[0010]可选地，在存在所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇的情况下，所述确定待异常分析的离群聚类簇，包括：从所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇中，选取降维指标值与所述降维指标阈值距离最近的聚类中心对应的聚类簇，作为离群聚类簇；并且，所述基于所述异常分析规则，对所述离群聚类簇对应的设
备进行异常分析，包括：根据所述离群聚类簇的聚类中心的降维指标值，计算所述离群聚类簇对应的设备指标值，并根据所述离群聚类簇对应的设备指标值，确定不少于一个根因指标；对于所述离群聚类簇对应的每个设备，获取预设时间段内的所述根因指标对应的统计数据，通过异常检测算法对所述统计数据进行异常检测处理，在异常检测结果为真的情况下，将所述设备标记为第一异常状态，在异常检测结果为假的情况下，将所述设备标记为第二异常状态。
[0011]可选地，在不存在所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇的情况下，所述确定待异常分析的离群聚类簇，包括：获取各所述聚类簇对应的设备数量，并根据各所述聚类簇对应的设备数量进行均衡检验；在所述检验结果为不均衡的情况下，将设备数量最小的聚类簇作为所述离群聚类簇；并且，所述基于所述异常分析规则，对所述离群聚类簇对应的设备进行异常分析，包括：将所述离群聚类簇对应的所有设备直接标记为第二异常状态。
[0012]可选地，在所有设备指标阈值均为预设值的情况下，所述确定待异常分析的离群聚类簇，包括：获取各所述聚类簇对应的设备数量，并根据各所述聚类簇对应的设备数量进行均衡检验；在所述检验结果为不均衡的情况下，将设备数量最小的聚类簇作为所述离群聚类簇；并且，所述基于所述异常分析规则，对所述离群聚类簇对应的设备进行异常分析，包括：根据所述离群聚类簇的聚类中心的降维指标值，计算所述离群聚类簇对应的设备指标值，并根据所述离群聚类簇对应的设备指标值，确定不少于一个根因指标；对于所述离群聚类簇对应的每个设备，获取预设时间段内的所述根因指标对应的统计数据，通过异常检测算法对所述统计数据进行异常检测处理，在异常检测结果为真的情况下，将所述设备标记为第二异常状态，在异常检测结果为假的情况下，将所述设备标记为正常状态。
[0013]可选地，所述根据预设的设备指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇之前，还包括：获取所述聚类簇的数量，并确定所述聚类簇的数量不是预设数量值。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种设备的异常分析装置。
[0015]一种设备的异常分析装置，包括：降维指标生成模块，用于响应于设备的异常分析请求，获取多个设备的指标数据，根据所述指标数据，生成不少于一个降维指标；聚类模块，用于按照所述降维指标，对所述指标数据进行聚类处理，得到不少于一个聚类簇，每个所述聚类簇具有聚类中心，且每个所述聚类中心具有降维指标值；离群聚类簇确定模块，用于根据预设的设备指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇，以及所述离群聚类簇对应的异常分析规则；异常分析模块，用于基于所述异常分析规则，对所述离群聚类簇对应的设备进行异常分析，以生成各所述设备的异常分析结果。
[0016]可选地，每个所述指标数据包括多个设备指标和对应的设备指标值，所述降维指标生成模块还用于：根据所有指标数据中的设备指标和对应的设备指标值，通过主成分分析的方式进行主成分降维处理，生成所述降维指标。
[0017]可选地，所述离群聚类簇确定模块还用于：根据预设的设备指标阈值，生成各所述降维指标对应的降维指标阈值；根据所述降维指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇。
[0018]可选地，在存在所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇的情
况下，所述离群聚类簇确定模块还用于：从所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇中，选取降维指标值与所述降维指标阈值距离最近的聚类中心对应的聚类簇，作为离群聚类簇；并且，所述异常分析模块还用于：根据所述离群聚类簇的聚类中心的降维指标值，计算所述离群聚类簇对应的设备指标值，并根据所述离群聚类簇对应的设备指标值，确定不少于一个根因指标；对于所述离群聚类簇对应的每个设备，获取预设时间段内的所述根因指标对应的统计数据，通过异常检测算法对所述统计数据进行异常检测处理，在异常检测结果为真的情况下，将所述设备标记为第一异常状态，在异常检测结果为假的情况下，将所述设备标记为第二异常状态。
[0019]可选地，在不存在所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇的情况下，所述离群聚类簇确定模块还用于：获取各所述聚类簇对应的设备数量，并根据各所述聚类簇对应的设备数量进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种设备的异常分析方法，其特征在于，包括：响应于设备的异常分析请求，获取多个设备的指标数据，根据所述指标数据，生成不少于一个降维指标；按照所述降维指标，对所述指标数据进行聚类处理，得到不少于一个聚类簇，每个所述聚类簇具有聚类中心，且每个所述聚类中心具有降维指标值；根据预设的设备指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇，以及所述离群聚类簇对应的异常分析规则；基于所述异常分析规则，对所述离群聚类簇对应的设备进行异常分析，以生成各所述设备的异常分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述指标数据包括多个设备指标和对应的设备指标值，所述根据所述指标数据，生成不少于一个降维指标，包括：根据所有指标数据中的设备指标和对应的设备指标值，通过主成分分析的方式进行主成分降维处理，生成所述降维指标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的设备指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇，包括：根据预设的设备指标阈值，生成各所述降维指标对应的降维指标阈值；根据所述降维指标阈值和各所述聚类簇的聚类中心的降维指标值，确定待异常分析的离群聚类簇。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在存在所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇的情况下，所述确定待异常分析的离群聚类簇，包括：从所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇中，选取降维指标值与所述降维指标阈值距离最近的聚类中心对应的聚类簇，作为离群聚类簇；并且，所述基于所述异常分析规则，对所述离群聚类簇对应的设备进行异常分析，包括：根据所述离群聚类簇的聚类中心的降维指标值，计算所述离群聚类簇对应的设备指标值，并根据所述离群聚类簇对应的设备指标值，确定不少于一个根因指标；对于所述离群聚类簇对应的每个设备，获取预设时间段内的所述根因指标对应的统计数据，通过异常检测算法对所述统计数据进行异常检测处理，在异常检测结果为真的情况下，将所述设备标记为第一异常状态，在异常检测结果为假的情况下，将所述设备标记为第二异常状态。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在不存在所述聚类中心的降维指标值大于所述降维指标阈值的聚类簇的情况下，所述确定待异常分析的离群聚类簇，包括：获取各所述聚类簇对应的设备数量，并根据各所述聚类簇对应的设备数量进行均衡检验；在所述检验结果为不均衡的情况下，将设备数量最小的聚类簇...
【专利技术属性】
技术研发人员：张静，张宪波，
申请(专利权)人：京东科技信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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