[發明專利]異常數據檢測方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010901199.0
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN111931860B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 董善東;姚華寧;黃小龍;梁曉聰;張加浪;黃榮庚;高傳澤;李雄政
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N20/00;G06F17/18
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 劉暉銘;張穎玲

本申請實施例提供了一種異常數據檢測方法、裝置、設備及存儲介質；所述方法包括：獲取待監控對象在預設歷史時長內的歷史狀態數據；基于歷史狀態數據，預測當前狀態數據的走勢基線；基于走勢基線和歷史狀態數據，預測走勢基線的第一邊界值和第二邊界值；在同一時刻上，第一邊界值大于走勢基線中的數據值，第二邊界值小于走勢基線中的數據值；基于第一邊界值和第二邊界值，對當前狀態數據進行檢測，得到檢測結果；在檢測結果表明當前狀態數據為異常數據的情況下，輸出用于提示出現異常數據的告警信息；如此，采用實時確定的走勢基線的兩個邊界值，對當前狀態數據進行檢測，以確定當前狀態數據是否為異常數據；如此，能夠提高異常檢測的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機領域，尤其涉及異常數據檢測方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在相關技術中，通過對時間序列進行特征提取，加載已經訓練好的有監督模型，利用有監督算法進行異常檢測，最終檢測出異常數據；這樣，由于時間序列可能是按照分鐘量級來收集數據的，因此數據量非常龐大。而且針對不同場景的時間序列需要挖掘出不同的特征或者規則；所以，隨著業務的不斷拓展和時間序列種類的增加，所需的特征也越來越大，需要花費巨大的人力進行特征挖掘，維護系統等工作。

發明內容

本申請實施例提供一種異常數據檢測方法、裝置、設備及存儲介質，通過采用實時確定的走勢基線的兩個邊界值，對當前狀態數據進行檢測，以確定當前狀態數據是否為異常數據；如此，能夠提高異常檢測的準確性。

本申請實施例的技術方案是這樣實現的：

第一方面，本申請實施例提供一種異常數據檢測方法，包括：獲取所述待監控對象在預設歷史時長內的歷史狀態數據；基于所述歷史狀態數據，預測當前狀態數據的走勢基線；基于所述走勢基線和所述歷史狀態數據，預測所述走勢基線的第一邊界值和第二邊界值；其中，在同一時刻上，所述第一邊界值大于所述走勢基線中的數據值，所述第二邊界值小于所述走勢基線中的數據值；基于所述第一邊界值和所述第二邊界值，對所述當前狀態數據進行檢測，得到檢測結果；在所述檢測結果表明所述當前狀態數據為異常數據的情況下，輸出用于提示出現異常數據的告警信息。

在一些實施例中，所述基于所述走勢基線和所述歷史狀態數據，預測所述走勢基線的第一邊界值和第二邊界值之后，所述方法還包括：確定所述歷史狀態數據的狀態特性；根據所述狀態特性對所述第一邊界值和第二邊界值進行調整，得到調整的第一邊界值和調整的第二邊界值；

所述基于所述第一邊界值和所述第二邊界值，對所述當前狀態數據進行檢測，得到檢測結果，包括：基于所述調整的第一邊界值和調整的第二邊界值，對所述當前狀態數據進行檢測，得到所述檢測結果。

在一些實施例中，所述在所述檢測結果表明所述當前狀態數據為異常數據的情況下，輸出用于提示出現異常數據的告警信息，包括：在所述檢測結果表明所述當前狀態數據為異常數據的情況下，確定所述異常數據的持續時長；在所述持續時長大于等于預設時長的情況下，生成并輸出所述告警信息。

第二方面，本申請實施例提供一種異常數據檢測裝置，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取所述待監控對象在預設歷史時長內的歷史狀態數據；第一預測模塊，用于基于所述歷史狀態數據，預測當前狀態數據的走勢基線；第二預測模塊，用于基于所述走勢基線和所述歷史狀態數據，預測所述走勢基線的第一邊界值和第二邊界值；其中，在同一時刻上，所述第一邊界值大于所述走勢基線中的數據值，所述第二邊界值小于所述走勢基線中的數據值；第一檢測模塊，用于基于所述第一邊界值和所述第二邊界值，對所述當前狀態數據進行檢測，得到檢測結果；第一告警模塊，用于在所述檢測結果表明所述當前狀態數據為異常數據的情況下，輸出用于提示出現異常數據的告警信息。

在一些實施例中，所述第二預測模塊，還用于確定所述歷史狀態數據的狀態特性；根據所述狀態特性對所述第一邊界值和第二邊界值進行調整，得到調整的第一邊界值和調整的第二邊界值；