[发明专利]一种时间序列的异常识别方法、装置、及业务服务器

权利要求书

1.一种时间序列的异常识别方法，所述方法包括：

获取指定业务指标的历史时间序列，所述历史时间序列包括所述指定业务指标在多个历史时刻的业务指标值；

在所述历史时间序列中多个历史时刻的业务指标值中确定噪声值，所述噪声值为系统定时任务触发时刻的业务指标值；

将所述噪声值从所述历史时间序列中删除；

根据删除噪声值之后的历史时间序列与当前时刻的业务指标值，预测业务系统在当前时刻是否出现异常。

2.根据权利要求1所述的方法，所述在所述历史时间序列中多个历史时刻的业务指标值中确定噪声值，包括：

针对所述历史时间序列中多个历史时刻的业务指标值中的任一业务指标值进行如下处理：

计算出所述业务指标值的标准分数；

比较所述业务指标值的标准分数与预设阈值；

若比较得出所述标准分数大于所述预设阈值，则将所述业务指标值确定为噪声值。

3.根据权利要求2所述的方法，在所述将所述噪声值从所述历史时间序列中删除之后，所述方法还包括：

利用以下步骤进行迭代处理，直至满足预设的迭代停止条件：

在当前历史时间序列中多个历史时刻的业务指标值中确定噪声值；

将所确定的噪声值从所述当前历史时间序列中删除。

4.根据权利要求3所述的方法，所述迭代停止条件至少包括：

当前历史时间序列中多个历史时刻的业务指标值中不存在噪声值。

5.根据权利要求1所述的方法，所述根据删除噪声值之后的历史时间序列与当前时刻的业务指标值，预测业务系统在当前时刻是否出现异常，包括：

根据删除噪声值之后的历史时间序列与当前时刻的业务指标值，确定所述当前时刻的业务指标值是否满足设定的报警条件；

若满足，则确定业务系统在当前时刻出现异常。

6.根据权利要求5所述的方法，所述根据删除噪声值之后的历史时间序列与当前时刻的业务指标值确定所述当前时刻的业务指标值是否满足设定的报警条件，包括：

将所述当前时刻的业务指标值与删除噪声值之后的历史时间序列中的最末一个业务指标值作差，将差值的绝对值作为同比绝对值；

将所述同比绝对值与所述当前时刻的业务指标值作除，将商值的绝对值作为同比相对值；

计算出所述当前时刻的业务指标值的标准分数；

根据所述同比绝对值、所述同比相对值，以及所述当前时刻的业务指标值的标准分数确定所述当前时刻的业务指标值是否满足设定的报警条件；

所述报警条件为：

同比绝对值大于预设的同比绝对值阈值、同比相对值大于预设的同比相对值阈值，以及标准分数的绝对值大于预设的标准分数阈值。

7.一种时间序列的异常识别装置，所述装置包括：

时间序列获取模块，用于获取指定业务指标的历史时间序列，所述历史时间序列包括所述指定业务指标在多个历史时刻的业务指标值；

噪声值确定模块，用于在所述历史时间序列中多个历史时刻的业务指标值中确定噪声值，所述噪声值为系统定时任务触发时刻的业务指标值；

删除模块，用于将所述噪声值从所述历史时间序列中删除；

预测模块，用于根据删除噪声值之后的历史时间序列与当前时刻的业务指标值，预测业务系统在当前时刻是否出现异常。

8.根据权利要求7所述的装置，所述噪声值确定模块包括：

第一计算子模块，用于针对所述历史时间序列中多个历史时刻的业务指标值中的任一业务指标值，计算出所述业务指标值的标准分数；

比较子模块，用于比较所述业务指标值的标准分数与预设阈值；

第一确定子模块，用于若比较得出所述标准分数大于所述预设阈值，则将所述业务指标值确定为噪声值。