[發明專利]流量數據異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110117600.6
• 申請日: 2021-01-28
• 公開（公告）號: CN112770112A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 張劉;鄭偉平;朱錦雄;賈鴻豐;孔令山;李智
• 申請（專利權）人: 卓望數碼技術（深圳）有限公司
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00;H04N21/647;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 洪銘福

本發明公開了一種流量數據異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及互聯網技術領域，其中流量數據異常檢測方法包括：獲取消息隊列中的流量數據，流量數據包括：第一序列數據和第二序列數據；利用預測模型訓練第一序列數據，得到第一預測集；根據第一預測集和預設驗證集得到預設偏差條件；利用預測模型訓練第二序列數據，得到第二預測集；根據第二預測集和當前序列數據計算出目標偏差值；基于目標偏差值和預設偏差條件進行異常檢測，若目標偏差值不符合預設偏差條件，則確定流量數據異常。上述流量數據異常檢測方法，能夠準確、及時發現互聯網電視流量的故障，解決了異常檢測滯后問題，提升用戶體驗。

技術領域

本發明涉及互聯網技術領域，尤其是涉及一種流量數據異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

OTT互聯網電視業務中，質量監控是重要的一個環節，服務質量的好壞，嚴重影響了用戶的觀看視頻的體驗。在OTT互聯網電視業務質量監控中，常用的基于流量的監控手段有，基線、同比、環比基準閾值的比較判斷，如同比上升百分比，環比下降百分比等。其中，流量(互聯網電視用戶拉取服務器的字節數)指標是一種常見的監控手段，通過實時獲取服務器端的出流信息，通過對用戶、地域、時間等維度的流量分析，可以很好的了解OTT業務服務質量情況。但是常規的指標監控手段，都是基于閾值比較的方式來實現，閾值的定義主觀性比較大，依賴豐富的線上監控經驗。但這種方法對于不同維度的監控不能進行有效區分，實現起來也相對復雜，根據經驗來設置閾值整個過程復雜，且異常檢測有一定的滯后性，影響用戶體驗。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明實施例提出一種流量數據異常檢測方法，能夠準確、及時發現互聯網電視流量的故障，解決了異常檢測滯后問題，提升用戶體驗。

本發明實施例還提出一種流量數據異常檢測裝置。

本發明實施例還提出一種電子設備。

本發明實施例還提出一種計算機可讀存儲介質。

根據本發明的第一方面實施例的流量數據異常檢測方法，包括：

獲取消息隊列中的流量數據，所述流量數據包括：第一序列數據和第二序列數據；

利用預測模型訓練所述第一序列數據，得到第一預測集；

根據所述第一預測集和預設驗證集得到預設偏差條件；

利用所述預測模型訓練所述第二序列數據，得到第二預測集；

根據所述第二預測集和當前序列數據計算出目標偏差值；

基于所述目標偏差值和所述預設偏差條件進行異常檢測，若所述目標偏差值不符合所述預設偏差條件，則確定所述流量數據異常。

根據本發明第一方面實施例的流量數據異常檢測方法，至少具有如下有益效果：通過獲取消息隊列中的流量數據，流量數據包括：第一序列數據和第二序列數據；利用預測模型訓練第一序列數據，得到第一預測集；根據第一預測集和預設驗證集得到預設偏差條件；利用預測模型訓練第二序列數據，得到第二預測集；根據第二預測集和當前序列數據計算出目標偏差值；基于目標偏差值和預設偏差條件進行異常檢測，若目標偏差值不符合預設偏差條件，則確定流量數據異常，能夠準確、及時發現互聯網電視流量的故障，解決了異常檢測滯后問題，提升用戶體驗。

根據本發明的一些實施例，所述預設偏差條件包括：第一偏差極值和第二偏差極值；所述基于所述目標偏差值和所述預設偏差條件進行異常檢測，若所述目標偏差值不符合所述預設偏差條件，則確定所述流量數據異常，包括：若所述目標偏差值小于所述第一偏差極值，或所述目標偏差值大于所述第二偏差極值，則確定所述流量數據異常。