[發明專利]數據異常告警處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202110958114.7
• 申請日: 2021-08-20
• 公開（公告）號: CN113407422B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 彭俊;廖春生;王祥
• 申請（專利權）人: 太平金融科技服務（上海）有限公司深圳分公司
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06F11/32;G06F11/34
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 姜曉云

1.一種數據異常告警處理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收待告警業務的告警處理請求，所述告警處理請求中攜帶有待告警時間周期；

基于預先訓練的業務數據預測模型，生成對應所述待告警時間周期的預測數據；

對所述預測數據進行誤差預測，得到對應的預測誤差，包括：對所述預測數據進行拆分，生成對應各采樣周期的采樣預測數據，各所述采樣周期連續；獲取對應第一采樣周期的第一采樣數據以及第二采樣數據，并基于所述第一采樣數據和所述第二采樣數據得到第一數據組，所述第一采樣數據為所述第一采樣周期內采集的數據，所述第二采樣數據為時間順序位于所述第一采樣周期之后的連續預設數量個采樣周期內采集的數據；將時間順序位于所述第一采樣周期之后的第二采樣周期作為第一采樣周期，并繼續獲取對應的第一采樣數據以及第二采樣數據，得到第二數據組；遍歷所述預測數據拆分后所對應的各采樣周期，得到對應所述預測數據的多個數據組，各所述數據組包括多個連續采樣周期的多個采樣預測數據；對各所述數據組進行誤差預測，得到對應的預測誤差；

根據所述預測誤差以及所述預測數據，得到對應的目標預測數據；

對所述目標預測數據進行異常分類，并在確定所述目標預測數據異常時，對所述待告警業務進行告警處理。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標預測數據進行異常分類，并在確定所述目標預測數據異常時，對所述待告警業務進行告警處理，包括：

基于所述目標預測數據，確定對應各數據組的目標數據組；

對各所述目標數據組進行異常分類，判斷各所述目標數據組是否異常；

當至少一個所述目標數據組異常時，則對所述待告警業務進行告警處理。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對各所述數據組進行誤差預測，得到對應的預測誤差，包括：

根據各所述數據組，獲取對應的時間數據；

基于各所述時間數據以及對應的數據組，得到對應的各誤差預測數據；

對各所述誤差預測數據進行誤差預測，生成對應的預測誤差。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述告警處理請求中攜帶有所述待告警時間周期為活動日或非活動日的參數數據；

所述基于預先訓練的業務數據預測模型，生成對應所述待告警時間周期的預測數據，包括：

根據所述參數數據，對所述預先訓練的業務數據預測模型的活動日參數進行調整，得到活動日參數調整后的業務數據預測模型；

基于所述活動日參數調整后的業務數據預測模型進行業務數據預測，生成對應所述待告警時間周期的預測數據。

5.一種數據異常告警處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

告警處理請求接收模塊，用于接收待告警業務的告警處理請求，所述告警處理請求中攜帶有待告警時間周期；

預測數據生成模塊，用于基于預先訓練的業務數據預測模型，生成對應所述待告警時間周期的預測數據；

預測誤差確定模塊，用于對所述預測數據進行誤差預測，得到對應的預測誤差，包括：對所述預測數據進行拆分，生成對應各采樣周期的采樣預測數據，各所述采樣周期連續；獲取對應第一采樣周期的第一采樣數據以及第二采樣數據，并基于所述第一采樣數據和所述第二采樣數據得到第一數據組，所述第一采樣數據為所述第一采樣周期內采集的數據，所述第二采樣數據為時間順序位于所述第一采樣周期之后的連續預設數量個采樣周期內采集的數據；將時間順序位于所述第一采樣周期之后的第二采樣周期作為第一采樣周期，并繼續獲取對應的第一采樣數據以及第二采樣數據，得到第二數據組；遍歷所述預測數據拆分后所對應的各采樣周期，得到對應所述預測數據的多個數據組，各所述數據組包括多個連續采樣周期的多個采樣預測數據；對各所述數據組進行誤差預測，得到對應的預測誤差；

目標預測數據確定模塊，用于根據所述預測誤差以及所述預測數據，得到對應的目標預測數據；

告警處理模塊，用于對所述目標預測數據進行異常分類，并在確定所述目標預測數據異常時，對所述待告警業務進行告警處理。