【技术实现步骤摘要】
本申请涉及系统运维，尤其涉及异常检测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、运维日志作为系统运行过程中产生的重要记录，对于确保系统稳定、及时发现问题以及保障业务连续性具有至关重要的作用。日志异常检测是通过分析以往的程序日志推理程序是否已经发生错误或者接下来程序是否会发生错误，目的是帮助运维人员定位问题、及时止损等。
2、目前，日志异常检测方案主要有以下方式：
3、第一种方式是获取原始日志数据并进行预处理，得到划分会话后的日志模板，对日志模板提取句向量，基于句向量预测未来可能出现的日志序列。
4、第二种方式是将日志解析为模板，之后提取日志模版频度向量集，然后基于日志模版频度向量集生成日志序列作为对未来的预测，基于预测判断日志是否出现异常。
5、第三种方式是使用分词工具对日志中词语进行词频统计，基于分词后不同词语的词频采用多种分类模型进行异常预测，并对各个分类模型的预测结果进行投票融合，从而得到异常检测结果。
6、然而，以上几种方法均需要对原始日志中的所有日志信...
【技术保护点】
1.一种异常检测方法，其特征在于，所述的方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测日志划分为多个日志模板序列的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用所述至少一个日志模板替换所述目标待测序列中的各条原始日志信息，得到日志模板序列的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向量转化模型包括编码器；
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型包括卷积块、激活函数、池化层、全连接层和归一化函数；
6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种异常检测方法，其特征在于，所述的方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测日志划分为多个日志模板序列的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用所述至少一个日志模板替换所述目标待测序列中的各条原始日志信息，得到日志模板序列的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向量转化模型包括编码器；
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型包括卷积块、激活函数、池化层、全连接层和归一化函数；
6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述异常定位模型包括特征提取层和预测层；
【专利技术属性】
技术研发人员：谢宇澄，冯凯，王颖，周世峰，张敏达，庄达，刘业雄，王烜，陈乐，陈卓，
申请(专利权)人：中移信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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