【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能(artificial intelligence，ai)、信息和通信技术(information communications technology，ict)运维等领域，尤其涉及一种运维数据的表征方法及相关装置。
技术介绍
1、由于网络运维需要跟踪的数据规模迅速上升，使得数据运维的难度剧增，人们期望使用人工智能技术以提高运维的自动化能力。其中，运维数据的数据表征是智能运维的重要一环，通过数据表征能够提炼出运维数据中的有效信息、剔除数据中的冗余信息，将复杂的业务数据化繁为简后传递给后续算法，数据表征的好坏可能会直接影响着后续运维模型、算法的效果。
2、然而，由于运维数据中包括各种各样结构复杂的多源数据，且多源数据的采样间隔不同，运维过程中部分数据在部分时间段内可能会出现数据缺失，从而使得运维数据的表征融合的准确率不高。因此，如何提高多源数据融合特征的表征效果，是我们亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种运维数据的表征方法及相关装置，能够有效提...
【技术保护点】
1.一种运维数据的表征方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将每个源数据对应的多个数据片段输入到数据表征模型中进行表征提取，得到所述每个源数据对应的子序列，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据描述包括如下一项或多项：
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将每个源数据对应的多个数据片段输入到数据表征模型中进行表征提取，得到所述每个源数据对应的子序列，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所...
【技术特征摘要】
1.一种运维数据的表征方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将每个源数据对应的多个数据片段输入到数据表征模型中进行表征提取，得到所述每个源数据对应的子序列，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据描述包括如下一项或多项：
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将每个源数据对应的多个数据片段输入到数据表征模型中进行表征提取，得到所述每个源数据对应的子序列，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述将多个周期信号和目标序列进行融合，得到所述多源数据的表征信息，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：
8.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述将周期信号和目标序列进行融合，得到所述多源数据的表征信息，包括：
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从时间维度将多源数据中的每个源数据分别切分为多个数据片段，包括：
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述将多个周期信号和目标序列进行融合，得到所述多源数据的表征信息，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述将所述多个源数据各自对应的多个数据片段的多个token进行综合排序，得到排序后的目标序列，包括：
12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述多个源数据中对所述多个源数据中其他源数据影响程度越大的源数据的排序越靠前。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于：
14.根据权利要求12或13所述的方法，其特征在于：
15.根据权利要求12-14任一项所述的方法，其特征在于：
16.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：
17.一种运维数据的表征装置，其特征在于，所述表征装置包括切分单元、输入单元和融合单元，其中：
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于：
19.根据权利要求17或18所述的装置，其特征在于，在所述将每个源数据对应...
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