【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据、机器学习及异常检测,具体涉及一种应用系统关键指标异常检测方法及系统。
技术介绍
1、关键指标异常检测是指对企业或组织的关键业务指标进行监测,以发现异常情况并及时采取措施的过程。关键指标异常检测可以帮助企业或组织及时发现业务中的问题,减少业务风险,提高业务效率。
2、传统方法使用以下方法进行关键指标异常检测:(1)统计分析:使用统计方法对关键指标进行分析,例如计算平均值、中位数、标准差等,以确定正常的业务范围。如果关键指标的值超出了正常范围,就可以认为是异常情况。(2)阈值监测:设置关键指标的阈值,如果关键指标的值超过了阈值,就可以认为是异常情况。阈值可以根据历史数据或业务需求进行设置。(3)趋势分析:分析关键指标的趋势,如果关键指标的趋势发生了突然的变化,就可以认为是异常情况。可以使用图表或数据可视化工具来展示关键指标的趋势。
3、然而,在互联网金融业务中,由于业务本身的特点,关键指标有如下特征:1.强时间相关性,如每周特定时间的大促销。2.不规律的波动性,如政策发生变化时造成的交易量波动。
...【技术保护点】
1.一种应用系统关键指标异常检测方法,其特征在于,该方法包括:
2.根据权利要求1所述的一种应用系统关键指标异常检测方法,其特征在于,收集不同业务应用系统的关键指标日志并形成对应的关键指标日志文件,将各关键指标日志文件中的日志信息推送至收集平台;收集平台将清洗后的日志数据发送至消息系统,包括:
3.根据权利要求1或2所述的一种应用系统关键指标异常检测方法,其特征在于,所述关键指标日志的内容包括时间戳、业务应用名称、系统名称、子系统名称、业务类型、产品码、渠道码、事件码、接口名、应用程序IP地址、业务响应码和业务响应描述。
4.根据权
...【技术特征摘要】
1.一种应用系统关键指标异常检测方法,其特征在于,该方法包括:
2.根据权利要求1所述的一种应用系统关键指标异常检测方法,其特征在于,收集不同业务应用系统的关键指标日志并形成对应的关键指标日志文件,将各关键指标日志文件中的日志信息推送至收集平台;收集平台将清洗后的日志数据发送至消息系统,包括:
3.根据权利要求1或2所述的一种应用系统关键指标异常检测方法,其特征在于,所述关键指标日志的内容包括时间戳、业务应用名称、系统名称、子系统名称、业务类型、产品码、渠道码、事件码、接口名、应用程序ip地址、业务响应码和业务响应描述。
4.根据权利要求1所述的一种应用系统关键指标异常检测方法,其特征在于,所述业务关键指标包括每秒业务请求数量、每秒业务成功率和满足百分之九十九的业务请求所需的最低耗时tp99。
5.根据权利要求1所述的一种应用系统关键指标异常检测方法,其特征在于,构建基于lstm神经网络的异常检测模型,并采用所述时序数据对所述基于lstm神经网络的...
【专利技术属性】
技术研发人员:李佳明,白铖,蒋恩平,
申请(专利权)人:四川新网银行股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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