针对CDN的异常检测方法、计算设备及存储介质技术

本申请实施例提供一种针对CDN的异常检测方法、计算设备及存储介质。在本申请实施例中，获取CDN网络中节点的预置格式的待检测数据，待检测数据包括不同类型的多个待检测数据；根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息；根据获取到的目标异常检测对象以及目标异常检测信息，通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。能够实现减少检测的响应时间、同时满足数据增长需求的异常检测。求的异常检测。求的异常检测。

【技术实现步骤摘要】
针对CDN的异常检测方法、计算设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据检测领域，尤其涉及一种针对CDN的异常检测方法、计算设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着服务需求的增多，数据格式的多样化，告警需求的定制及告警指标的增长，使得大数据处理系统的作业开发、维护成本也越来越高，作业的稳定性也不能保障。
[0003]而传统告警中的异常检测方式是通过让数据先入库、定时轮询数据库再检测，但这种方式已经满足不了持续增长的数据量，也渐渐满足不了日益增长的需求。

技术实现思路

[0004]本申请的多个方面提供一种针对CDN的异常检测方法、计算设备及存储介质，能够实现减少检测的响应时间、同时满足数据增长需求的异常检测。
[0005]本申请实施例提供一种针对CDN的异常检测方法，包括：获取CDN网络中节点的预置格式的待检测数据，所述待检测数据包括不同类型的多个待检测数据；根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息；根据获取到的目标异常检测对象以及目标异常检测信息，通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。
[0006]本申请实施例提供一种网路节点的异常检测方法，包括：获取网络中节点的预置格式的待检测数据，所述待检测数据包括不同类型的多个待检测数据；根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息；根据获取到的目标异常检测对象以及目标异常检测信息，通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。
[0007]本申请实施例还提供一种计算设备，包括：存储器、处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，执行所述计算机程序，以用于：获取CDN网络中节点的预置格式的待检测数据，所述待检测数据包括不同类型的多个待检测数据；根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息；根据获取到的目标异常检测对象以及目标异常检测信息，通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。
[0008]本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器实现上述方法中的步骤。
[0009]在本申请实施例中，获取CDN网络中节点的预置格式的待检测数据，待检测数据包括不同类型的多个待检测数据；根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息；根据获取到的目标异常检测对象以及目标异常检测信息，通过预置检测表达式确定对
应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。
[0010]其中，针对待检测数据，根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息，可以对不同类型的多种待检测数据进行标准化数据源的抽取，以便后续能统一检测处理，从而可以减少检测的响应时间，且有利于检测能力的水平扩展。
[0011]由于可方便水平扩展，当数据量持续增长，通过水平扩展即可解决可扩展性的问题。
附图说明
[0012]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0013]图1为本申请一示例性实施例的针对CDN的异常检测方法的流程示意图；
[0014]图2为本申请一示例性实施例的针对CDN的异常检测过程的示意图；
[0015]图3为本申请一示例性实施例的针对CDN的异常检测系统的结构示意图；
[0016]图4为本申请一示例性实施例提供的针对CDN的异常检测装置的结构示意图；
[0017]图5为本申请一示例性实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0019]根据前文可知，对于多源数据接入和定制化告警需求等，作业开发和维护成本越来越高，且传统的异常检测方式已经不能满足当前的需求，这些痛点带来了重大挑战。
[0020]针对上述问题，本申请实施例提供了一种针对CDN的异常检测方法、计算设备及存储介质，使得能够实现减少检测的响应时间、同时满足数据增长需求的异常检测。
[0021]下面结合方法实施例，针对CDN的异常检测过程进行详细说明。
[0022]图1为本申请一示例性实施例的一种针对CDN的异常检测方法的流程示意图。本申请实施例提供的该方法100由大数据处理系统中的处理节点执行，具体的可以是执行设备，如服务器。该方法100包括以下步骤：
[0023]101：获取CDN网络中节点的预置格式的待检测数据。
[0024]其中，待检测数据包括不同类型的多个待检测数据。
[0025]102：根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息。
[0026]103：根据获取到的目标异常检测对象以及目标异常检测信息，通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。
[0027]需要说明的是，大数据处理系统是指一种数据实时计算，实时处理的系统。大数据处理系统可以由多个处理节点(也可以称为作业节点)组成，多个处理节点可以通过调度中心进行调度。如图2所示，调度中心207负责多个处理节点之间的动态调度。
[0028]以下针对上述步骤进行详细地阐述：
[0029]101：获取CDN网络中节点的预置格式的待检测数据。
[0030]其中，待检测数据包括不同类型的多个待检测数据。该待检测数据可以来自CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)网络中边缘节点，也可以来自其它网络(如内容中心网络CCN，Content Centric Network)中网络节点的，此处不作具体限制，不同的数据来源会带来不同类型的数据。不同类型可以是指不同服务对应的类型数据，如可以是访问电商的商品数据、访问视频资源的数据、商品购买数据以及模型训练的记录数据等等。
[0031]其中预置格式可以是主流支持的格式，如JSON格式或者其它格式如XML格式。
[0032]例如，大数据系统中的处理节点可以实时获取CDN网络中多个边缘节点发送来的JSON格本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对CDN的异常检测方法，其特征在于，包括：获取CDN网络中节点的预置格式的待检测数据，所述待检测数据包括不同类型的多个待检测数据；根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息；根据获取到的目标异常检测对象以及目标异常检测信息，通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。2.一种网路节点的异常检测方法，其特征在于，包括：获取网络节点的预置格式的待检测数据，所述待检测数据包括不同类型的多个待检测数据；根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息；根据获取到的目标异常检测对象以及目标异常检测信息，通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取到目标异常检测对象以及目标异常检测信息后，所述方法还包括：针对多个待检测数据，基于目标异常检测对象字段，对目标异常检测对象以及目标异常检测信息进行汇聚；根据汇聚后的信息，确定多个待检测数据的目标异常检测信息的指标数值，所述指标数值可代表多个待检测数据的目标异常检测信息；根据汇聚后的目标异常检测对象对应的指标数值，通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象是否异常。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取网络节点的预置格式的待检测数据，包括：通过采集脚本采集CDN网络中多个边缘节点的待检测数据，发送至数据接入模块；通过数据接入模块对采集到待检测数据进行预置格式的转换，得到预置格式的待检测数据；通过数据接入模块，将预置格式的待检测数据发送至日志服务平台，并通过日志服务平台获取到预置格式的待检测数据。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：提供数据模型，所述数据模型用于提供预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段；根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息，包括：通过数据模型，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预置检测字段中的异常检测对象字段和对应的异常检测信息字段，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象以及对应的目标异常检测信息，包括：
根据异常检测对象的键以及对应的异常检测信息的键，从所述待检测数据中获取对应的目标异常检测对象的数值以及对应的目标异常检测信息的数值。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当通过预置检测表达式确定对应待检测数据中的目标异常检测对象异常，则通过告警模块发送异...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄威涵，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：