数据量异常的检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据量异常的检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于互联网技术领域。方法包括：获取待检测时间段的数据量和至少一个相关时间段的数据量，任一个相关时间段和待检测时间段为不同数据量轮回周期的相同子周期；基于至少一个相关时间段的数据量确定待检测时间段的参考数据量范围；基于参考数据量范围对待检测时间段的数据量进行异常检测，得到待检测时间段的异常检测结果。由于不同数据量轮回周期的相同子周期的数据量差别较小，因此，参考数据量范围的准确性较高，使得基于参考数据量范围对待检测时间段的数据量进行异常检测时，异常检测结果的准确性较高。异常检测结果的准确性较高。异常检测结果的准确性较高。

【技术实现步骤摘要】
数据量异常的检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及互联网
，特别涉及一种数据量异常的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的不断发展，数据中心的建设也越来越广泛。通常情况下，数据中心会不断地接收数据并对这些数据进行管理。基于此，需要确定数据中心接收数据的数据量是否异常，以确保数据的稳定传输。
[0003]相关技术中，可以人工根据经验配置好参考数据量，获取待检测时间段的数据量，并基于参考数据量对待检测时间段的数据量进行异常检测。若检测出待检测时间段的数据量与参考数据量之间的差值在设定范围内，则确定待检测时间段的数据量正常；若检测出待检测时间段的数据量与参考数据量之间的差值在设定范围外，则确定待检测时间段的数据量异常。
[0004]由于参考数据量是根据经验人工配置的，导致参考数据量的准确性低，从而使得数据量异常的检测结果不准确性。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种数据量异常的检测方法、装置、电子设备及存储介质，可用于解决相关技术中的问题，所述技术方案包括如下内容。
[0006]一方面，提供了一种数据量异常的检测方法，所述方法包括：
[0007]获取待检测时间段的数据量和至少一个相关时间段的数据量，任一个相关时间段和所述待检测时间段为不同数据量轮回周期的相同子周期；
[0008]基于所述至少一个相关时间段的数据量确定所述待检测时间段的参考数据量范围；
[0009]基于所述参考数据量范围对所述待检测时间段的数据量进行异常检测，得到所述待检测时间段的异常检测结果。
[0010]另一方面，提供了一种数据量异常的检测装置，所述装置包括：
[0011]获取模块，用于获取待检测时间段的数据量和至少一个相关时间段的数据量，任一个相关时间段和所述待检测时间段为不同数据量轮回周期的相同子周期；
[0012]确定模块，用于基于所述至少一个相关时间段的数据量确定所述待检测时间段的参考数据量范围；
[0013]检测模块，用于基于所述参考数据量范围对所述待检测时间段的数据量进行异常检测，得到所述待检测时间段的异常检测结果。
[0014]在一种可能的实现方式中，所述获取模块，用于获取第一数据和配置的子周期参数；基于所述子周期参数将所述第一数据划分为各个子周期的数据；基于任一个子周期的数据确定所述待检测时间段的数据量。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
[0016]所述获取模块，还用于获取配置的数据同步时间；
[0017]所述确定模块，还用于响应于达到当前次同步的数据同步时间，将至少一个数据采集设备在目标时间段内采集的医疗数据确定为所述第一数据，所述目标时间段是从上一次同步的数据同步时间至所述当前次同步的数据同步时间的时间段；
[0018]同步模块，用于将所述第一数据同步存储至所述目标存储区域。
[0019]在一种可能的实现方式中，所述获取模块，用于获取配置的参考信息，所述参考信息包括参考数据类型和参考结构中的至少一项，所述参考结构是对组织机构进行至少一个层级的划分后得到的任一个层级的结构；从所述第一数据中提取与所述参考信息匹配的待划分数据；基于所述子周期参数将所述待划分数据划分为各个子周期的数据。
[0020]在一种可能的实现方式中，所述获取模块，用于获取配置的时间窗口、数据量轮回周期参数和子周期参数；获取所述时间窗口对应的第二数据；基于所述数据量轮回周期参数和所述子周期参数，从所述第二数据中提取至少一个相关时间段的数据；基于各个相关时间段的数据，确定各个相关时间段的数据量。
[0021]在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于对所述至少一个相关时间段的数据量进行排序，得到排序后的各个数据量；基于所述相关时间段的数量从所述排序后的各个数据量中选择目标数据量；基于所述目标数据量确定所述待检测时间段的参考数据量范围。
[0022]在一种可能的实现方式中，所述任一个相关时间段为历史的时间段；
[0023]所述确定模块，用于将所述至少一个相关时间段的数据量输入数据量确定模型，通过所述数据量确定模型确定至少一个关联时间段的数据量，任一个关联时间段和所述待检测时间段为不同数据量轮回周期的相同子周期，且所述任一个关联时间段为未来的时间段；基于所述至少一个相关时间段的数据量和所述至少一个关联时间段的数据量，确定所述待检测时间段的参考数据量范围。
[0024]在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于基于所述至少一个相关时间段的数据量，确定所述待检测时间段的第一数据量范围；基于所述至少一个关联时间段的数据量，确定所述待检测时间段的第二数据量范围；根据所述数据量确定模型的准确度确定所述第二数据量范围的权重；基于所述第一数据量范围、所述第二数据量范围和所述第二数据量范围的权重，确定所述待检测时间段的参考数据量范围。
[0025]在一种可能的实现方式中，所述检测模块，用于响应于所述待检测时间段的数据量在所述参考数据量范围之内，则确定所述待检测时间段的异常检测结果为所述待检测时间段的数据量正常；响应于所述待检测时间段的数据量在所述参考数据量范围之外，则确定所述待检测时间段的异常检测结果为所述待检测时间段的数据量异常。
[0026]在一种可能的实现方式中，所述检测模块，用于确定第二参考阈值和第一参考阈值之间的差值，所述参考数据量范围包括所述第一参考阈值和所述第二参考阈值；基于所述差值、所述第二参考阈值和所述第一参考阈值，确定多个第三参考阈值；基于所述多个第三参考阈值对所述待检测时间段的数据量进行异常检测，得到所述待检测时间段的异常检测结果。
[0027]在一种可能的实现方式中，所述检测模块，用于基于所述待检测时间段的数据量，
从所述多个第三参考阈值中确定目标区间，所述目标区间包括第一目标阈值和第二目标阈值中的至少一个，所述第一目标阈值是小于所述待检测时间段的数据量的至少一个第三参考阈值中最大的第三参考阈值，所述第二目标阈值是大于所述待检测时间段的数据量的至少一个第三参考阈值中最小的第三参考阈值；响应于所述目标区间被配置对应数据量正常，则确定所述待检测时间段的异常检测结果为所述待检测时间段的数据量正常；响应于所述目标区间被配置对应数据量异常，则确定所述待检测时间段的异常检测结果为所述待检测时间段的数据量异常。
[0028]在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
[0029]所述确定模块，还用于基于至少一个待检测时间段的异常检测结果，确定各个待检测时间段的提示信息，任一个待检测时间段的提示信息用于提示所述任一个待检测时间段的数据量正常或者用于提示所述任一个待检测时间段的数据量异常；
[0030]生成模块，用于基于所述各个待检测时间段的数据量、所述各个待检测时间段的提示信息、所述各个待检测时间段对应的第一参考阈值和第二参考阈值，生成统计报告图。
[0031]另一方面，提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据量异常的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测时间段的数据量和至少一个相关时间段的数据量，任一个相关时间段和所述待检测时间段为不同数据量轮回周期的相同子周期；基于所述至少一个相关时间段的数据量确定所述待检测时间段的参考数据量范围；基于所述参考数据量范围对所述待检测时间段的数据量进行异常检测，得到所述待检测时间段的异常检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测时间段的数据量，包括：获取第一数据和配置的子周期参数；基于所述子周期参数将所述第一数据划分为各个子周期的数据；基于任一个子周期的数据确定所述待检测时间段的数据量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第一数据之前，还包括：获取配置的数据同步时间；响应于达到当前次同步的数据同步时间，将至少一个数据采集设备在目标时间段内采集的医疗数据确定为所述第一数据，所述目标时间段是从上一次同步的数据同步时间至所述当前次同步的数据同步时间的时间段；将所述第一数据同步存储至所述目标存储区域。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述子周期参数将所述第一数据划分为各个子周期的数据，包括：获取配置的参考信息，所述参考信息包括参考数据类型和参考结构中的至少一项，所述参考结构是对组织机构进行至少一个层级的划分后得到的任一个层级的结构；从所述第一数据中提取与所述参考信息匹配的待划分数据；基于所述子周期参数将所述待划分数据划分为各个子周期的数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取至少一个相关时间段的数据量，包括：获取配置的时间窗口、数据量轮回周期参数和子周期参数；获取所述时间窗口对应的第二数据；基于所述数据量轮回周期参数和所述子周期参数，从所述第二数据中提取至少一个相关时间段的数据；基于各个相关时间段的数据，确定各个相关时间段的数据量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个相关时间段的数据量确定所述待检测时间段的参考数据量范围，包括：对所述至少一个相关时间段的数据量进行排序，得到排序后的各个数据量；基于所述相关时间段的数量从所述排序后的各个数据量中选择目标数据量；基于所述目标数据量确定所述待检测时间段的参考数据量范围。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考数据量范围对所述待检测时间段的数据量进行异常检测，得到所述待检测时间段的异常检测结果，包括：响应于所述待检测时间段的数据量在所述参考数据量范围之内，则确定所述待检测时间段的异常检测结果为所述待检测时间段的数据量正常；响应于所述待检测时间段的数据量在所述参考数据量范围之外，则确定所述待检测时间段的异常检测结果为所述待检测时间段的数据量异常。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考数据量范围对所述待检测时间段的数据量进行异常检测，得到所述待检测时间段的异常检测结果，包括：确定第二参考阈值和第一参考阈值之间的差值，所述参考数据量范围包括所述第一参考阈值和所述第二参考阈值；基于所述差值、所述第二参考阈值和所述第一参考阈值，确定多个第三参考阈值；基于所述多个第三参考阈值对所述待检测时间段的数据量进行异常检测，得到所述待检测时间段的异常检测结果。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个第三参考阈值对...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪哲宇，史忠贤，王玮，罗源，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：