一种系统指标的检测方法、装置、电子设备及其存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种系统指标的检测方法、装置、电子设备及其存储介质。方法包括基于预测模型对目标系统中的指标项进行预测处理，得到指标项的预测结果，预测结果包括指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值；基于指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值，确定指标项在各时间点的动态阈值；获取目标系统在各时间点的实际指标数据，并基于对应时间点动态阈值对实际指标数据进行异常检测。通过自动设置不同系统的系统指标的阈值，而且阈值是会随着时间动态变化的，可以无需系统操作员进行任意阈值和参数的设置，使得系统预警更加精确和方便，提高了系统监控的准确性和适应性。提高了系统监控的准确性和适应性。提高了系统监控的准确性和适应性。

【技术实现步骤摘要】
一种系统指标的检测方法、装置、电子设备及其存储介质


[0001]本专利技术涉及系统检测
，尤其涉及一种系统指标的检测方法、装置、电子设备及其存储介质。

技术介绍

[0002]随着信息化建设的日趋完善及大数据技术的发展，对信息系统的运维监控也提出了更高的要求，需要监控系统查看系统中各个指标的过去和当前的状态，还需要对未来系统中的各个指标进行趋势分析。
[0003]目前的监控系统能够对系统中的各个指标的实时状态进行监控，能够查看各个指标过去一定时间的变化情况；并可以对各指标设置固定的阈值，当这些指标高于(或低于)固定阈值时，系统给出告警提示。
[0004]基于上述的现有技术方案，系统可以对过去的系统指标进行查看，并设置固定的阈值，判断系统各个指标是否出现异常，但是这种方法有一定的局限性，不同系统各个指标的阈值也不尽相同，只单单使用一个固定阈值，无法满足当前系统的监控需求。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种系统指标的检测方法、装置、电子设备及其存储介质，以解决无法对系统指标进行准确的趋势分析的问题。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种系统指标的检测方法，包括：
[0007]基于预测模型对目标系统中的指标项进行预测处理，得到指标项的预测结果，预测结果包括指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值；
[0008]基于指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值，确定指标项在各时间点的动态阈值；
[0009]获取目标系统在各时间点的实际指标数据，并基于对应时间点动态阈值对实际指标数据进行异常检测。
[0010]可选的，指标项的数量为多个；方法还包括：
[0011]获取目标系统在历史时间段内的各指标项的历史指标数据；
[0012]对于任一指标项，基于指标项的历史指标数据，创建指标项对应的预测模型。
[0013]可选的，基于指标项的历史指标数据，创建指标项对应的预测模型，包括：
[0014]根据历史指标数据的时间跨度，确定预测模型中包括的模型项，并基于确定的模型项形成初始预测模型，其中，模型项包括趋势项、季节项、节假日项和误差项；
[0015]基于指标项的历史指标数据对初始预测模型进行回归处理，得到指标项对应的预测模型。
[0016]可选的，动态阈值包括上限阈值和下限阈值；基于指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值，确定指标项在各时间点的动态阈值，包括：
[0017]基于指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值，绘制预测基线；基于预测基
线中的峰值点形成上区间线，并基于上区间线确定各时间点的上限阈值；基于预测基线中的谷值点形成下区间线，并基于下区间线确定各时间点的下限阈值；
[0018]或者，对于任一时间点的指标预测值，基于预设的正负误差，确定对应的上限阈值和下限阈值。
[0019]可选的，在基于预测模型对目标系统中的指标项进行预测处理，得到指标项的预测结果之后，还包括：
[0020]对预测时间段内各时间点的指标预测值进行如下的一项或多项的异常检测：数据缺失、数据异常波动。
[0021]可选的，系统指标的检测方法，还包括：
[0022]在检测到任一指标项异常的情况下，生成预警信息，并将预警信息进行可视化显示。
[0023]可选的，在基于预测模型对目标系统中的指标项进行预测处理，得到指标项的预测结果之后，还包括：
[0024]在检测到任一指标项异常的情况下，生成预警信息，并将预警信息进行可视化显示。
[0025]可选的，预警信息中包括异常时间信息和异常指标；将预警信息进行可视化显示，包括：
[0026]对于任一指标项，在确定指标项在当前时间点存在异常，且前一时间点存在异常的情况下，基于当前时间点调节已显示的预警信息中的时间信息，其中，调节后的时间信息为包括异常起始时间点和当前时间点的连续时间段。
[0027]根据本专利技术的另一方面，提供了一种系统指标的检测装置，包括：
[0028]预测结果确定模块，用于基于预测模型对目标系统中的指标项进行预测处理，得到指标项的预测结果，预测结果包括指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值；
[0029]动态阈值确定模块，用于基于指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值，确定指标项在各时间点的动态阈值；
[0030]异常检测模块，用于获取目标系统在各时间点的实际指标数据，并基于对应时间点动态阈值对实际指标数据进行异常检测。
[0031]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：
[0032]至少一个处理器；以及
[0033]与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0034]存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的系统指标的检测方法。
[0035]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例的系统指标的检测方法。
[0036]本专利技术实施例的技术方案，通过系统的检测方法，结合对历史指标数据的检测和分析，获得不同时间段的指标预测值，根据这些指标预测值确定动态阈值，并根据这些动态阈值对系统未来指标进行异常检测，将检测到的异常信息通过系统进行可视化展示，避免了阈值设定的局限性，即同一指标使用同一固定的告警阈值的情况，解决了无法准确对系
统指标进行趋势分析和异常检测的问题，使得系统能够对不同的系统指标进行趋势分析，进而得到适合当前系统指标的告警阈值，提高了系统预警的精确度，让告警阈值更加符合系统指标本身的特点。
[0037]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1是本专利技术实施例一提供的一种系统指标的检测方法的流程图；
[0040]图2是本专利技术实施例二提供的一种系统指标的检测方法的流程图；
[0041]图3是本专利技术实施例三提供的一种系统指标的检测装置的结构示意图；
[0042]图4是实现本专利技术实施例的系统指标的检测方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0043]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统指标的检测方法，其特征在于，包括：基于预测模型对目标系统中的指标项进行预测处理，得到所述指标项的预测结果，所述预测结果包括所述指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值；基于所述指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值，确定所述指标项在各所述时间点的动态阈值；获取所述目标系统在各所述时间点的实际指标数据，并基于对应时间点动态阈值对所述实际指标数据进行异常检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标项的数量为多个；所述方法还包括：获取所述目标系统在历史时间段内的各指标项的历史指标数据；对于任一所述指标项，基于所述指标项的历史指标数据，创建所述指标项对应的预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述指标项的历史指标数据，创建所述指标项对应的预测模型，包括：根据所述历史指标数据的时间跨度，确定所述预测模型中包括的模型项，并基于确定的模型项形成初始预测模型，其中，所述模型项包括趋势项、季节项、节假日项和误差项；基于所述指标项的历史指标数据对所述初始预测模型进行回归处理，得到所述指标项对应的预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态阈值包括上限阈值和下限阈值；基于所述指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值，确定所述指标项在各所述时间点的动态阈值，包括：基于所述指标项在预测时间段内各时间点的指标预测值，绘制预测基线；基于所述预测基线中的峰值点形成上区间线，并基于所述上区间线确定各所述时间点的上限阈值；基于所述预测基线中的谷值点形成下区间线，并基于所述下区间线确定各所述时间点的下限阈值；或者，对于任一时间点的指标预测值，基于预设的正负误差，确定对应的上限阈值和下限阈值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于预测模型对目标系统中的指标项进行预测处理，得到所述指标项的预测结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：张大发，李天昊，段立娜，
申请(专利权)人：中邮信息科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：