[發明專利]日志異常監控方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202010520925.4
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111666198A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 王建華;田貴成
• 申請（專利權）人: 創新奇智（上海）科技有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06F11/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 蔣姍

1.一種日志異常監控方法，其特征在于，包括：

獲取指定時間段的監控日志數據；

將所述指定時間段的監控日志數據輸入日志異常檢測模型中進行檢測，以確定所述指定時間段是否存在異常；

若所述指定時間段內存在目標異常，則根據所述目標異常從預存的異常告警頻繁模式集確定出與所述目標異常關聯的關聯異常，所述異常告警頻繁模式集中存儲有各個異常，以及與所述各個異常關聯的異常集；

根據所述目標異常以及所述關聯異常輸出告警。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標異常以及所述關聯異常輸出告警的步驟，包括：

輸出所述目標異常對應的事件告警；

輸出可能產生所述關聯異常的概率告警。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標異常以及所述關聯異常輸出告警的步驟，包括：

輸出在所述指定時間段對應的未來一時間節點可能產生所述目標異常和所述關聯異常的事件告警。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標異常從預存的異常告警頻繁模式集確定出與所述目標異常關聯的關聯異常的步驟，包括：

查找所述預存的異常告警頻繁模式集中所述目標異常所在的目標異常集；

根據所述目標異常集確定出與所述目標異常關聯的關聯異常。

5.根據權利要求1-4任意一項所述的方法，其特征在于，所述日志異常檢測模型通過以下方式確定：

將歷史監控數據輸入異常檢測算法進行訓練，以得到所述日志異常檢測模型，所述異常檢測算法為可擴展的Python異常檢測算法、局部離群因子檢測算法、基于直方圖的異常值得分算法、孤立森林算法中的任意一種。

6.根據權利要求1-4任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取異常關聯信息；

根據所述異常關聯信息對所述異常告警頻繁模式集進行更新。

7.根據權利要求1-4任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

按照設定時間規律獲取更新的線上日志；

根據所述更新的線上日志對所述異常告警頻繁模式集進行更新。

8.一種日志異常監控裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取的指定時間段的監控日志數據；

檢測模塊，用于將所述指定時間段的監控日志數據輸入日志異常檢測模型中進行檢測，以得到所述指定時間段是否存在異常；

確定模塊，用于若所述指定時間段內存在目標異常，則根據所述目標異常從預存的異常告警頻繁模式集確定出與所述目標異常關聯的關聯異常，所述異常告警頻繁模式集中存儲有各個異常，以及各個異常關聯的異常集；

輸出模塊，用于根據所述目標異常以及所述關聯異常輸出告警。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器，所述存儲器存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當電子設備運行時，所述機器可讀指令被所述處理器執行時執行如權利要求1至7任一所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器運行時執行如權利要求1至7任一所述的方法的步驟。