[發(fā)明專利]一種基于流數(shù)據(jù)多點(diǎn)組合監(jiān)測分析方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110054227.4
• 申請日: 2021-01-15
• 公開（公告）號: CN112988438B
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張才俊;江帆;樊濤;余錦河;張波;戴振龍;程飛飛;朱紅林;郭源;焦子榮
• 申請（專利權(quán)）人: 國家電網(wǎng)有限公司客戶服務(wù)中心;江蘇瑞中數(shù)據(jù)股份有限公司;南瑞集團(tuán)有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06N7/00;G06F16/2455;G06F16/25;G06F16/28;G06F9/54
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發(fā)明公開了一種基于流數(shù)據(jù)多點(diǎn)組合監(jiān)測分析方法及系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：使用樸素貝葉斯模型得出的單點(diǎn)監(jiān)測預(yù)警結(jié)果；將單點(diǎn)監(jiān)測預(yù)警結(jié)果作為已知的當(dāng)前狀態(tài)，對Metropolis?Hasting算法進(jìn)行迭代，得到多層級聯(lián)合監(jiān)測預(yù)警計(jì)算出的業(yè)務(wù)系統(tǒng)停頓概率；通過計(jì)算得出的多層級聯(lián)合監(jiān)測預(yù)警計(jì)算出的核心業(yè)務(wù)異常概率，與業(yè)務(wù)監(jiān)測系統(tǒng)中設(shè)定的閾值進(jìn)行比較來決定是否進(jìn)行預(yù)警，并提供一種基于流數(shù)據(jù)多點(diǎn)組合監(jiān)測分析系統(tǒng)。本發(fā)明的方法及系統(tǒng)縮減了數(shù)據(jù)獲取鏈路，提高監(jiān)測數(shù)據(jù)計(jì)算性能、減短計(jì)算時(shí)間、減輕對oracle數(shù)據(jù)庫的壓力，達(dá)到數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)時(shí)性的要求，為數(shù)據(jù)運(yùn)營專員制定多種場景的個性化分析場景提供有力支撐。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種多點(diǎn)組合監(jiān)測分析方法及系統(tǒng)，尤其涉及一種基于流數(shù)據(jù)多點(diǎn)組合監(jiān)測分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前網(wǎng)上業(yè)務(wù)運(yùn)營實(shí)時(shí)監(jiān)測主要從APP業(yè)務(wù)運(yùn)營和在線客服現(xiàn)場管控兩大模塊進(jìn)行綜合監(jiān)測分析，根據(jù)不同監(jiān)測分析需求設(shè)計(jì)各業(yè)務(wù)模塊的監(jiān)測場景，隨著業(yè)務(wù)的不斷推廣及深化，監(jiān)測場景覆蓋的監(jiān)測點(diǎn)不斷增加，現(xiàn)有的監(jiān)測運(yùn)營體系未能完全支撐新增的監(jiān)測點(diǎn)擴(kuò)展范圍，并且對自動識別預(yù)警和可是視化展示完成度尚不夠成熟，未達(dá)到針對監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理等效果，無法有效支撐業(yè)務(wù)運(yùn)營工作的開展。

在現(xiàn)有運(yùn)行的網(wǎng)上業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)測技術(shù)架構(gòu)主要采用的是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、消息隊(duì)列集群等技術(shù)形式的架構(gòu)體系。系統(tǒng)的監(jiān)測計(jì)算的數(shù)據(jù)來源是網(wǎng)上APP用戶的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如用戶行為日志、用戶辦電工單等數(shù)據(jù)。但是，隨著網(wǎng)上APP的推廣，使用客戶數(shù)量的激增，監(jiān)測系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理能力及維分析上缺乏手段，無法自主識別，自助處理異常監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明的第一目的為提供一種縮減了數(shù)據(jù)獲取鏈路，提高監(jiān)測數(shù)據(jù)計(jì)算性能、減短計(jì)算時(shí)間、減輕對oracle數(shù)據(jù)庫的壓力的基于流數(shù)據(jù)多點(diǎn)組合監(jiān)測分析方法，本發(fā)明的第二目的為提供一種基于流數(shù)據(jù)多點(diǎn)組合監(jiān)測分析系統(tǒng)。

技術(shù)方案：本發(fā)明的基于流數(shù)據(jù)多點(diǎn)組合監(jiān)測分析方法，包括如下步驟：

(1)使用樸素貝葉斯模型得出的單點(diǎn)監(jiān)測預(yù)警結(jié)果；

(2)將單點(diǎn)監(jiān)測預(yù)警結(jié)果作為已知的當(dāng)前狀態(tài)xt，對Metropolis-Hasting算法進(jìn)行迭代，得到多層級聯(lián)合監(jiān)測預(yù)警計(jì)算出的業(yè)務(wù)系統(tǒng)停頓概率；

(3)通過計(jì)算得出的多層級聯(lián)合監(jiān)測預(yù)警計(jì)算出的核心業(yè)務(wù)異常概率，與業(yè)務(wù)監(jiān)測系統(tǒng)中設(shè)定的閾值進(jìn)行比較來決定是否進(jìn)行預(yù)警。

進(jìn)一步地，步驟(1)具體包括如下步驟：

(a)根據(jù)貝葉斯定理確定核心業(yè)務(wù)異常和某監(jiān)測對象異常之間的關(guān)系；

(b)對單點(diǎn)或人員在異常時(shí)的對該單點(diǎn)或人員對應(yīng)的核心業(yè)務(wù)異常進(jìn)行分類；

(c)使用最大后驗(yàn)概率估計(jì)單點(diǎn)或人員在異常時(shí)的對該單點(diǎn)或人員對應(yīng)的核心業(yè)務(wù)異常概率，得到單點(diǎn)監(jiān)測預(yù)警結(jié)果。

步驟(a)中，核心業(yè)務(wù)異常和某監(jiān)測對象異常之間的關(guān)系表達(dá)式如下：

其中，y為核心業(yè)務(wù)異常集合，從x₁到x_n為某監(jiān)測對象集合，n為監(jiān)測對象故障變量，P(y|x₁，…x_n)為監(jiān)測對象故障發(fā)生后核心業(yè)務(wù)異常發(fā)生的概率，P(y)為核心業(yè)務(wù)異常發(fā)生的概率，P(x_i|y)為核心業(yè)務(wù)異常發(fā)生后監(jiān)測對象故障的發(fā)生概率，P(x_i，...，x_n)為一個已知的常量集合。

步驟(b)中，分類規(guī)則如下：