本申请实施例提供了一种异常检测方法、装置、存储介质以及电子设备，其中，该方法包括：获取数据采集器中采集到的异常数据，确定异常数据在服务器上对应的节点，得到第一节点；在服务器中确定与第一节点关联的节点，得到至少一个第二节点，获取数据存储器反馈的运行数据集合，其中，运行数据集合中包括第一节点的运行数据和至少一个第二节点的运行数据；根据运行数据集合确定异常数据的异常等级，并将异常等级与运行数据集合发送至控制器中；接收控制器根据异常等级和运行数据返回的异常检测结果。通过本申请，解决了相关技术中由于上报的异常数据不完整、不及时，导致根据异常数据人工对服务器故障原因进行排查的效率和准确率低的问题。低的问题。低的问题。
【技术实现步骤摘要】
异常检测方法、装置、存储介质以及电子设备
[0001]本申请实施例涉及计算机领域，具体而言，涉及一种异常检测方法、装置、存储介质以及电子设备。
技术介绍
[0002]当前大数据云计算时代，随着数据中心的规模和部署密度越来越大，单个数据中心都能达到千万台级别的服务器规模，服务器故障率不变的情况下，故障数量随着规模的提升越来越多，给运维工作带来巨大的挑战，而运维人员并没有增加。当前智能运维系统越来越多的投入使用。
[0003]当前对于服务器的故障监控还处于初级的故障监控阶段，基本是BMC侦测到相关状态后上报运维服务器，然后人工进行相关处理和分析，甚至最小化环境复现定位，或者各种更换部件，造成运维时间和成本的开支，同时也造成一些部件的故障率升高。
[0004]服务器异常故障具有突然性、不可预知性、难以复现性和强破坏性，问题出现后定位较为复杂，问题定位和解决时间长，运维人力投入大效益低，由于故障发生时各路信号状态位置，且难以复现，造成定位和排障周期长，难度大，导致无法快速的修复服务器，进而影响正常生产的运行。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种异常检测方法、装置、存储介质以及电子设备，以至少解决相关技术中由于上报的异常数据不完整、不及时，导致根据异常数据人工对服务器故障原因进行排查的效率和准确率低的问题。
[0006]根据本申请的一个实施例，提供了一种异常检测方法，包括：
[0007]在一个示例性实施例中，获取数据采集器中采集到的异常数据，确定异常数据在服务器上对应的节点，得到第一节点；在服务器中确定与第一节点关联的节点，得到至少一个第二节点，获取数据存储器反馈的运行数据集合，其中，运行数据集合中包括第一节点的运行数据和至少一个第二节点的运行数据；根据运行数据集合确定异常数据的异常等级，并将异常等级与运行数据集合发送至控制器中；接收控制器根据异常等级和运行数据返回的异常检测结果。
[0008]可选地，获取数据采集器中采集到的异常数据包括：获取数据采集器的采集模式；在采集模式为连续采集的情况下，按照第一预设频率获取数据采集器中的当前数据，从当前数据中获取异常数据；在采集模式为单次采集的情况下，判断是否接收到控制器发送的采集指令，并在接收到采集指令的情况下，获取数据采集器中的历史数据，其中，历史数据为数据采集器在当前时刻与上一次接收采集指令的时刻之间采集的运行数据；检测历史数据中是否存在异常数据，并在存在异常数据的情况下，从历史数据中获取异常数据。
[0009]可选地，在从当前数据中获取异常数据之后，该方法还包括：在当前数据中不存在异常数据的情况下，将当前数据存储至数据存储器中；在检测历史数据中是否存在异常数
据之后，方法还包括：在历史数据中不存在异常数据的情况下，将历史数据存储至数据存储器中。
[0010]可选地，在获取数据存储器反馈的运行数据集合之前，该方法还包括：确定与当前时刻的时间差小于预设时间差的时刻，得到多个时刻信息；将多个时刻信息和节点信息发送至数据存储器，其中，节点信息中包括第一节点的节点信息和至少一个第二节点的节点信息。
[0011]可选地，根据运行数据集合确定异常数据的异常等级包括：获取第一节点的初始等级；根据运行数据确定异常数据的发生频率；判断发生频率是否大于预设频率；在发生频率大于预设频率的情况下，调整初始等级，将调整后的初始等级作为异常数据的异常等级；在发生频率小于等于预设频率的情况下，将初始等级确定为异常数据的异常等级。
[0012]可选地，在获取数据存储器反馈的运行数据集合之后，该方法还包括：按照预设时间间隔获取数据存储器的数据存储量；判断数据存储量是否大于等于预设存储量；在数据存储量大于等于预设存储量的情况下，删除数据存储器中与当前时刻的时间差最大的目标时刻下的运行数据。
[0013]可选地，在删除数据存储器中与当前时刻的时间差最大的目标时刻下的运行数据之前，该方法还包括：判断目标时刻下的运行数据中是否携带预设标识，其中，预设标识表征在预设时间间隔内未接收到运行数据集合；在目标时刻下的运行数据中携带预设标识的情况下，保留目标时刻下的运行数据，并在数据存储器的剩余运行数据中重新执行删除数据存储器中与当前时刻的时间差最大的目标时刻下的运行数据的步骤，直至数据存储量小于预设存储量。
[0014]根据本申请的另一个实施例，提供了一种异常检测装置，包括：第一获取单元，用于获取数据采集器中采集到的异常数据，确定异常数据在服务器上对应的节点，得到第一节点；第二获取单元，用于在服务器中确定与第一节点关联的节点，得到至少一个第二节点，获取数据存储器反馈的运行数据集合，其中，运行数据集合中包括第一节点的运行数据和至少一个第二节点的运行数据；第一确定单元，用于根据运行数据集合确定异常数据的异常等级，并将异常等级与运行数据集合发送至控制器中；接收单元，用于接收控制器根据异常等级和运行数据返回的异常检测结果。
[0015]根据本申请的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0016]根据本申请的又一个实施例，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0017]通过本申请，通过数据采集器采集服务器中的异常数据，并根据异常数据确定服务器中产生该异常数据的异常节点，并同时获取与该异常节点相关联的多个节点的节点信息，并将上述多个节点的信息同时发送至数据存储器中，从数据存储器中获取到上述多个节点的运行数据，从而达到保证分析异常原因所需的数据的完整性，同时，在得到多个运行数据后，需要根据运行数据中的信息确定此次异常的异常等级，并将异常等级与运行数据发送至控制器中，从而可以通过控制器根据异常等级与运行数据确定此次异常的发生原
因。因此，可以解决相关技术中由于上报的异常数据不完整、不及时，导致根据异常数据人工对服务器故障原因进行排查的效率和准确率低的问题，达到快速准确的检测服务器的异常，并确定服务器的异常原因的效果。
附图说明
[0018]图1是本申请实施例的一种异常检测方法的移动终端的硬件结构框图；
[0019]图2是根据本申请实施例的异常检测系统的示意图；
[0020]图3是根据本申请实施例的异常检测方法的流程图；
[0021]图4是根据本申请实施例提供的确定异常等级的流程图；
[0022]图5是根据本申请实施例的一种异常检测装置的示意图。
具体实施方式
[0023]下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请的实施例。
[0024]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0025]本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端(电本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：获取数据采集器中采集到的异常数据，确定所述异常数据在服务器上对应的节点，得到第一节点；在所述服务器中确定与所述第一节点关联的节点，得到至少一个第二节点，获取数据存储器反馈的运行数据集合，其中，所述运行数据集合中包括所述第一节点的运行数据和所述至少一个第二节点的运行数据；根据所述运行数据集合确定所述异常数据的异常等级，并将所述异常等级与所述运行数据集合发送至控制器中；接收所述控制器根据所述异常等级和所述运行数据返回的异常检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取数据采集器中采集到的异常数据包括：获取所述数据采集器的采集模式；在所述采集模式为连续采集的情况下，按照第一预设频率获取所述数据采集器中的当前数据，从所述当前数据中获取异常数据；在所述采集模式为单次采集的情况下，判断是否接收到所述控制器发送的采集指令，并在接收到所述采集指令的情况下，获取所述数据采集器中的历史数据，其中，所述历史数据为所述数据采集器在当前时刻与上一次接收采集指令的时刻之间采集的运行数据；检测所述历史数据中是否存在异常数据，并在存在所述异常数据的情况下，从所述历史数据中获取所述异常数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在从所述当前数据中获取异常数据之后，所述方法还包括：在所述当前数据中不存在异常数据的情况下，将所述当前数据存储至所述数据存储器中；在检测所述历史数据中是否存在异常数据之后，所述方法还包括：在所述历史数据中不存在所述异常数据的情况下，将所述历史数据存储至所述数据存储器中。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取数据存储器反馈的运行数据集合之前，所述方法还包括：确定与当前时刻的时间差小于预设时间差的时刻，得到多个时刻信息；将所述多个时刻信息和节点信息发送至所述数据存储器，其中，所述节点信息中包括所述第一节点的节点信息和所述至少一个第二节点的节点信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述运行数据集合确定所述异常数据的异常等级包括：获取所述第一节点的初始等级；根据所述运行数据确定所述异常数据的发生频率；判断所述发生频率是否大于预设频率；在所述发生频率大于所述预设频率的情...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩红瑞，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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