【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及应用内存异常告警方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、随着软件服务及其系统架构逐渐复杂化，应用系统存在越来越多的性能隐患，例如，应用内存异常，异常的情况包括但不限于堆内存溢出、元空间溢出以及应用内存超限重启等，且上述应用内存异常在短周期的性能测试中无法彻底凸显，基于此，应用内存异常告警就显得尤为重要，目前，应用内存异常告警的常用方式是在应用内存已经表现异常时才会告警，此时就已经对业务造成了不可逆的影响，因此，上述方式进行应用内存异常告警不及时。
2、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种应用内存异常告警方法、装置、设备、存储介质及产品，旨在解决现有技术进行应用内存异常告警不及时的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种应用内存异常告警方法，所述方法包括：
3、获取应用内存的多维度内存数据的时间序列；
4、基于各目标时间点预测模型根据所述多维度内存数据的时间序列预测各内存区域达到内存区域阈值的时间点；
5、根据所述各内存区域达到内存区域阈值的时间点和当前时间点确定目标内存异常时间点；
6、根据所述目标内存异常时间点和目标内存异常数据进行异常告警。
7、在一实施例中，所述基于各目标时间点预测模型根据所述多维度内存数据的时间序列预测各内存区域达到内存区域阈值的时间点的步骤之前，还
8、获取应用内存异常时的历史多维度内存数据的时间序列集合以及时间点集合；
9、分别对所述时间序列集合以及所述时间点集合进行预处理，根据预处理后的时间序列集合以及所述时间点集合生成历史样本训练集；
10、确定所述历史样本训练集的维度，并根据所述历史样本训练集的维度确定当前线性回归模型；
11、根据所述当前线性回归模型和所述历史样本训练集分别确定各目标时间点预测模型。
12、在一实施例中，所述根据所述当前线性回归模型和所述历史样本训练集分别确定各目标时间点预测模型的步骤，包括：
13、基于所述当前线性回归模型对所述历史样本训练集进行拟合处理，得到各回归模型；
14、根据目标最小二乘算法和所述历史样本训练集估计回归系数；
15、根据所述各回归模型和所述回归系数分别确定各当前时间点预测模型；
16、根据历史样本测试集分别对所述各当前时间点预测模型进行测试；
17、在当前测试结果满足预设测试要求时，分别确定各目标时间点预测模型；
18、在当前测试结果不满足预设测试要求时，对所述不满足预设测试要求的当前时间点预测模型进行调参，并重新进行测试，直至满足预设测试要求。
19、在一实施例中，所述根据所述各内存区域达到内存区域阈值的时间点和当前时间点确定目标内存异常时间点的步骤，包括：
20、分别计算各内存区域达到内存区域阈值的时间点与当前时间点之间的时间点差值；
21、按照预设关系对多个所述时间点差值进行排序；
22、从时间点差值排序结果中选取最小时间点差值；
23、根据所述最小时间点差值从所述各内存区域达到内存区域阈值的时间点中选取特定时间点，并将所述特定时间点作为目标内存异常时间点。
24、在一实施例中，所述根据所述目标内存异常时间点和目标内存异常数据进行异常告警的步骤，包括：
25、计算所述目标异常时间点与当前时间点之间的目标时间点差值；
26、在所述目标时间点差值大于预设告警时间阈值时，确定目标内存异常数据；
27、根据所述目标内存异常时间点和所述目标内存异常数据进行异常告警；
28、相应地，所述计算所述目标异常时间点与当前时间点之间的目标时间点差值之后，还包括：
29、在所述目标时间点差值小于或等于预设告警时间阈值时，获取当前应用内存数据快照；
30、在根据所述当前应用内存数据快照确定需要再次获取多维度内存数据的时间序列时，继续执行基于各目标时间点预测模型根据下一时刻的多维度内存数据的时间序列预测各内存区域达到内存区域阈值的时间点的步骤。
31、在一实施例中，所述获取应用内存的多维度内存数据的时间序列的步骤，包括：
32、获取应用部署环境、软件包版本以及应用内存配置数据；
33、根据所述应用部署环境、所述软件包版本以及所述应用内存配置数据获取目标应用内存数据快照；
34、根据所述目标应用内存数据快照判断是否满足预设采集要求；
35、若是，则获取应用内存的多维度内存数据的时间序列。
36、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种应用内存异常告警装置，所述应用内存异常告警装置包括：
37、获取模块，用于获取应用内存的多维度内存数据的时间序列；
38、预测模块，用于基于各目标时间点预测模型根据所述多维度内存数据的时间序列预测各内存区域达到内存区域阈值的时间点；
39、确定模块，用于根据所述各内存区域达到内存区域阈值的时间点和当前时间点确定目标内存异常时间点；
40、告警模块，用于根据所述目标内存异常时间点和目标内存异常数据进行异常告警。
41、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种应用内存异常告警设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的应用内存异常告警方法的步骤。
42、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的应用内存异常告警方法的步骤。
43、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的应用内存异常告警方法的步骤。
44、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：通过获取应用内存的多维度内存数据的时间序列；基于各目标时间点预测模型根据所述多维度内存数据的时间序列预测各内存区域达到内存区域阈值的时间点；根据所述各内存区域达到内存区域阈值的时间点和当前时间点确定目标内存异常时间点；根据所述目标内存异常时间点和目标内存异常数据进行异常告警；通过上述方式，在获取到多维度内存数据的时间序列后，利用各目标时间点预测模型进行分析，并预测各内存区域达到内存区域阈值的时间点，在确定目标内存异常时间点后，结合目标内存异常数据进行异常告警，从而能够实现在应用内存异常前的告警，为运维预留出应急处理时间，降低生产环境中内存问题发生的概率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种应用内存异常告警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各目标时间点预测模型根据所述多维度内存数据的时间序列预测各内存区域达到内存区域阈值的时间点的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前线性回归模型和所述历史样本训练集分别确定各目标时间点预测模型的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各内存区域达到内存区域阈值的时间点和当前时间点确定目标内存异常时间点的步骤，包括：
5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标内存异常时间点和目标内存异常数据进行异常告警的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取应用内存的多维度内存数据的时间序列的步骤，包括：
7.一种应用内存异常告警装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种应用内存异常告警设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的应用内存异常告警方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的应用内存异常告警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种应用内存异常告警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各目标时间点预测模型根据所述多维度内存数据的时间序列预测各内存区域达到内存区域阈值的时间点的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前线性回归模型和所述历史样本训练集分别确定各目标时间点预测模型的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各内存区域达到内存区域阈值的时间点和当前时间点确定目标内存异常时间点的步骤，包括：
5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标内存异常时间点和目标内存异常数据进行异常告警的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚伟，陈运权，许治华，陈耿洲，
申请(专利权)人：招商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。