[發明專利]一種告警信息獲取的方法以及服務器

有效

• 申請號: 201710357997.X
• 申請日: 2017-05-19
• 公開（公告）號: CN108964951B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 陳愛明;藺紹祝
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L29/08
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

1.一種告警信息獲取的方法，其特征在于，包括：

獲取業務數據，其中，所述業務數據為服務器當前所監控的數據；

根據預置監控規則從所述業務數據中確定待告警業務數據，其中，所述預置監控規則為根據最優樣本以及自定義經驗樣本學習得到的，所述最優樣本為根據預設樣本量確定的樣本，所述最優樣本中的每個樣本序列趨勢保持一致，代表當前監控點的總體水平，所述自定義經驗樣本為預先根據經驗參與選擇并指定的樣本；

根據所述待告警業務數據生成告警信息，并向客戶端發送所述告警信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據預置監控規則從所述業務數據中確定待告警業務數據之前，所述方法還包括：

獲取樣本集合，其中，所述樣本集合中包含多個樣本數據，每個所述樣本數據為經過預處理的數據；

根據所述樣本集合中所述樣本數據的總量確定訓練樣本量以及所述預設樣本量；

計算所述樣本集合中每個所述樣本數據的波動率差分序列；

按照所述樣本集合中每個所述樣本數據的所述波動率差分序列，從所述樣本集合中選擇所述訓練樣本量對應的待選擇樣本集合；

從所述待選擇樣本集合中選擇所述預設樣本量對應的所述最優樣本。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述計算所述樣本集合中每個所述樣本數據的波動率差分序列，包括：

按照如下方式計算所述每個所述樣本數據的所述波動率差分序列：

其中，所述VolatySumCfseq_k表示所述樣本數據的波動率差分序列；

所述k為大于或等于1，且小于或等于所述樣本數據的總量的正整數；

所述i為采樣點標識，所述n為所述采樣點標識的最大值；

所述VolatySeq_k(i)表示所述采樣點標識為i的波動率序列計算結果；

所述VolatySeq_k(i+1)表示所述采樣點標識為i+1的波動率序列計算結果；

所述M₀表示采用的波動率間隔為M₀；

所述t表示所述M₀+i個所述采樣點標識；

所述X_k(i)表示第k個所述采樣點標識為i的所述樣本數據。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述從所述待選擇樣本集合中選擇所述預設樣本量對應的所述最優樣本，包括：

采用排列組合的方式，根據所述訓練樣本量以及所述預設樣本量確定至少一個數組子集；

計算所述數組子集對應的相關系數累積和以及極差；

根據所述數組子集對應的所述相關系數累積和以及所述極差，從所述至少一個數組子集中選擇所述預設樣本量對應的所述最優樣本。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述計算所述數組子集對應的相關系數累積和以及極差，包括：

按照如下方式計算所述數組子集對應的所述相關系數累積和：

summr(j)＝SUM(R_u)；

R_u＝{r₁,r₂,…,r_P}；

其中，所述summr(j)表示第j個數組子集對應的所述相關系數累積和；

所述R_u表示每個所述數組子集對應的相關系數；

所述X表示第一數組子集，所述Y表示第二數組子集，所述第一數組子集與所述第二數組子集均屬于所述數組子集；

所述r₁表示所述第一數組子集與所述第二數組子集的相關系數；

所述P表示計算次數；

所述A表示所述預設樣本量；

按照如下方式計算所述數組子集的所述極差：

mmr(j)＝MAX(R_u)-MIN(R_u)；

其中，所述mmr(j)表示第j個數組子集對應的所述極差；

所述MAX(R_u)表示相關系數最大值；

所述MIN(R_u)表示相關系數最小值。