【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机,具体涉及一种大数据集成主机的异常检测方法及装置。
技术介绍
1、目前,大型主机(mainframe)系统凭借其高可靠性、高可用性的特点,在企业it架构中仍然发挥基础作用,承载着企业it核心业务,因此,对主机整体运行情况进行监测十分重要。
2、相关技术中,通常采用专家经验或者单一指标对主机整体运行情况进行评估,但仅凭专家经验无法提供准确结果,容易引起评估偏差,而使用单一的指标进行检测时的结果可靠性低,不能准确反映主机整体运行的实际情况。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种大数据集成主机的异常检测方法及装置,用以解决采用专家经验或者单一指标对主机整体运行情况进行评估时,无法提供准确结果,评估结果可靠性低,不能准确反映主机整体运行的实际情况的技术问题。
2、第一方面,本申请实施例提供一种大数据集成主机的异常检测方法,包括:
3、获取大数据集群主机的多指标数据;
4、对所述多指标数据分别进行异常值检测,得到指标异常信息;其中,所
...【技术保护点】
1.一种大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,在所述获取大数据集群主机的多指标数据之后,所述方法还包括:
3.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,所述对所述多指标数据分别进行异常值检测,得到指标异常信息,包括:
4.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,所述非参数核密度估计模型应用如下公式得到:
5.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,所述主机状态划分阈值通过如下步骤得
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【技术特征摘要】
1.一种大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,在所述获取大数据集群主机的多指标数据之后,所述方法还包括:
3.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,所述对所述多指标数据分别进行异常值检测,得到指标异常信息,包括:
4.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,所述非参数核密度估计模型应用如下公式得到:
5.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,所述主机状态划分阈值通过如下步骤得到:
6.根据权利要求1所述的大数据集成主机的异常检测方法,其特征在于,在所述确定所...
【专利技术属性】
技术研发人员:张瑞麒,张皓恒,王璇,于祥兵,周玙菡,翁乐怡,王恬,
申请(专利权)人:中国移动通信集团浙江有限公司,
类型:发明
国别省市:
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