数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取各监控指标关联的日志数据，生成各监控指标的监控数据；提取属于第一类型的指标集合，筛选属于目标层级的监控指标，确定异常指标，获取异常指标关联的指标监控，以识别关联的异常指标；提取属于第二类型的指标集合，对指标集合的监控数据进行检测，确定对应的异常指标；提取待预测指标的预测指标数据，确定预测的异常指标，预测模型基于多个预设的数据选取策略训练完成；生成各异常指标对应的预警信息并发送。该实施方式能够解决通过监控指标的值和阈值比较来确定是否出现异常，消耗大量的时间成本，导致告警的误报和漏报的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

1、随着各行业信息化的迅猛发展，各大企业的信息系统也日趋庞大和复杂。为了保证系统的正常运行，企业的运维人员会通过相应的kpi（key performance indicator, 关键性能指标）对系统进行监控。当某些kpi发生异常时，能够及时发出告警。相关技术中，可以通过系统监控的方式，如采用人工设定规则或阈值，通过监控指标的值和阈值比较来确定是否出现异常，但是这种方式比较简单，对于中大型业务系统和复杂业务环境，需要监控的指标复杂，不仅会消耗大量的时间成本，而且容易导致告警的误报和漏报。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质，能够解决通过监控指标的值和阈值比较来确定是否出现异常，在中大型业务系统和复杂业务环境中，会消耗大量的时间成本，导致告警的误报和漏报的问题。

2、为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种数据处理的方法。

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【技术保护点】

1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述指标集合中获取所述异常指标关联的监控指标，以识别关联的异常指标，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结合所述监控指标序列对应的监控数据识别关联的异常指标，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输入预设的预测模型并得出预测结果之前，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据多个所述数据选取策略从所述待定预测结果中筛选对应的候选数据，获取各所述数据选取策略对应的模型参数更新所述样本数据，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述指标集合中获取所述异常指标关联的监控指标，以识别关联的异常指标，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结合所述监控指标序列对应的监控数据识别关联的异常指标，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输入预设的预测模型并得出预测结果之前，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据多个所述数据选取策略从所述待定预测结果中筛选对应的候选数据，获取各所述数据选取策略对应的模型参数更新所述样本数据，包括：

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴嘉伟，邹伟力，何洁珍，钟任涛，段航，方雯菁，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：

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