[發明專利]告警級別識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011026143.1
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112100037B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 曹臻;潘陳益;朱奎龍;施曉宇
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06F11/32
• 分類號: G06F11/32
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 呂俊秀

1.一種告警級別識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別告警事件中監控指標的實際數值和基準數值；

計算所述實際數值偏離所述基準數值的偏離距離，作為所述監控指標的第一偏離距離，以及計算所述實際數值在所述監控指標對應的歷史告警事件中的相對位置，作為所述監控指標的第一相對位置；

依據所述第一偏離距離和所述第一相對位置，計算所述待識別告警事件的概率特征參數；

基于所述概率特征參數，識別所述待識別告警事件的告警級別；

所述計算所述實際數值在所述監控指標對應的歷史告警事件中的相對位置，包括：將預先生成的單變量核密度估計模型中的核密度函數設置為高斯損失函數；將所述實際數值作為所述單變量核密度估計模型的輸入，得到所述單變量核密度估計模型輸出的，所述實際數值在所述歷史告警事件中的相對位置；

所述概率特征參數包括概率密度函數值和累計分布函數值；所述依據所述第一偏離距離和所述第一相對位置，計算所述待識別告警事件的概率特征參數，包括：將預先生成的多變量核密度估計模型中的核密度函數設置為高斯核函數，將所述第一偏離距離和所述第一相對位置作為所述多變量核密度估計模型的輸入，得到所述多變量核密度估計模型輸出的所述待識別告警事件的概率密度函數值；將預先生成的多變量核密度估計模型中的核密度函數設置為高斯損失函數，將所述第一偏離距離和所述第一相對位置作為所述多變量核密度估計模型的輸入，得到所述多變量核密度估計模型輸出的所述待識別告警事件的累計分布函數值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述單變量核密度估計模型通過如下方式生成：

針對每個歷史告警事件，獲取所述歷史告警事件中所述監控指標的歷史實際數值；

將全部歷史告警事件中所述監控指標的歷史實際數值，作為所述單變量核密度估計模型中的第一歷史參數；

依據全部歷史告警事件中所述監控指標的歷史實際數值，計算所述單變量核密度估計模型中的第一帶寬參數，得到所述單變量核密度估計模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多變量核密度估計模型通過如下方式生成：

針對每個歷史告警事件，獲取所述歷史告警事件中所述監控指標的歷史實際數值和歷史基準數值，并計算所述歷史實際數值偏離所述歷史基準數值的偏離距離，作為所述監控指標的第二偏離距離，以及計算所述歷史實際數值在所述歷史告警事件中的相對位置，作為所述監控指標的第二相對位置；

將全部歷史告警事件中所述監控指標的第二偏離距離和第二相對位置，作為所述多變量核密度估計模型中的第二歷史參數；

依據全部歷史告警事件中所述監控指標的第二偏離距離，計算所述多變量核密度估計模型中的第二帶寬參數，以及依據全部歷史告警事件中所述監控指標的第二相對位置，計算所述多變量核密度估計模型中的第三帶寬參數，得到所述多變量核密度估計模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述實際數值偏離所述基準數值的偏離距離，包括：

計算所述實際數值減去所述基準數值得到的差值的絕對值，并計算所述絕對值與所述基準數值的比值；

計算所述比值與數值1相加得到的和值，并計算所述和值的對數，將所述對數作為所述實際數值偏離所述基準數值的偏離距離。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述概率特征參數包括概率密度函數值和累計分布函數值；所述基于所述概率特征參數，識別所述待識別告警事件的告警級別，包括：

在所述概率密度函數值小于第一預設閾值，且所述累計分布函數值大于第二預設閾值時，確定所述待識別告警事件為高級別告警事件；

在所述概率密度函數值小于所述第一預設閾值，且所述累計分布函數值小于數值1減去所述第二預設閾值得到的差值時，確定所述待識別告警事件為中級別告警事件；

在所述概率密度函數值大于等于所述第一預設閾值時，確定所述待識別告警事件為低級別告警事件。