[发明专利]一种系统异常检测方法、装置及电子设备

说明书

本说明书公开了一种系统异常检测方法、装置及电子设备。该包括：获取系统当前时间周期内出现的业务请求的所有类别和所有类别的业务请求中每一类业务请求的量级及历史特征数据，并根据每一类业务请求的类别和历史特征数据，通过预先训练好的异常请求检测模型预测获得每一类业务请求的异常概率；进而根据所有类别的业务请求中每一类业务请求的异常概率和量级，计算获得当前时间周期内异常业务请求的占比；若当前时间周期内异常业务请求占比相对在前时间段内的异常业务请求的占比陡增，确定系统异常并报警。基于上述技术方案，系统异常检测不依赖于具体业务场景无需人工干预，解决了现有技术中系统异常检测时间成本和人工成本较高的技术问题。

技术领域

本说明书涉及软件技术领域，特别涉及一种系统异常检测方法、装置及电子设备。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，系统平台的负载越来越大，任何一个环节的疏忽、错误，都可能导致系统风险，给公司带来巨大损失。为了避免系统故障，通常需要进行异常检测，根据异常检测结果进行及时准确的报警，来帮助应急人员在最短的时间内发现问题，并且将系统恢复到正常的状态。异常检测一般检测异常业务请求。现有的异常业务请求定义为偏离整体分布较远的请求为异常请求，需要人工根据具体业务场景对异常请求进行定义，时间成本和人工成本较高，亟需一种新的异常检测方法来降低时间成本和人工成本。

发明内容

本说明书实施例提供一种系统异常检测方法、装置及电子设备，用于降低系统异常检测的时间成本和人工成本。

第一方面，本说明书实施例提供一种系统异常检测方法，所述方法包括：

获取系统当前时间周期内出现的业务请求的所有类别和所有类别的业务请求中每一类业务请求的数量信息；

根据历史业务请求记录，获取所述每一类业务请求的历史特征数据，其中，所述历史特征数据表征每一类业务请求出现的周期性信息；

根据所述每一类业务请求的类别和历史特征数据，通过预先训练好的异常请求检测模型预测获得所述每一类业务请求的异常概率；

根据所有类别的业务请求中每一类业务请求的异常概率和数量信息，计算获得所述当前时间周期内异常业务请求的占比；

根据所述当前时间周期内异常业务请求的占比和所述当前时间周期之前预设时间段内各个时间周期内的异常业务请求的占比，获得所述当前时间周期内异常业务请求的占比增长参数；

若所述占比增长参数大于设定阈值，确定所述系统异常并报警。

第二方面，本说明书实施例提供一种系统异常检测装置，包括：

获取单元，用于获取系统当前时间周期内出现的业务请求的所有类别和所有类别的业务请求中每一类业务请求的数量信息；根据历史业务请求记录，获取所述每一类业务请求的历史特征数据，其中，所述历史特征数据表征每一类业务请求出现的周期性信息；

预测单元，用于根据所述每一类业务请求的类别和历史特征数据，通过预先训练好的异常请求检测模型预测获得所述每一类业务请求的异常概率；

计算单元，用于根据所有类别的业务请求中每一类业务请求的异常概率和数量信息，计算获得所述当前时间周期内异常业务请求的占比；根据所述当前时间周期内异常业务请求的占比和所述当前时间周期之前预设时间段内各个时间周期内的异常业务请求的占比，获得所述当前时间周期内异常业务请求的占比增长参数；

报警单元，用于在所述占比增长参数大于设定阈值的情况下，确定所述系统异常并报警。

第三方面，本说明书实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取系统当前时间周期内出现的业务请求的所有类别和所有类别的业务请求中每一类业务请求的数量信息；