[发明专利]一种报警阈值的设置方法及装置

说明书

本说明书公开了一种报警阈值的设置方法，包括：获取监测系统中存储的时间序列数据，所述监测系统用于对服务器中的目标监测指标进行监测，所述时间序列数据中存储有所述目标监测指标的第一历史监测数据；从所述时间序列数据中提取所述第一历史监测数据；利用机器学习模型，对所述第一历史监测数据进行分析，获得所述目标监测指标在不同时间点和/或不同时间段内的报警阈值；其中，所述机器学习模型是基于预设训练样本训练得到的，所述预设训练样本中包含所述目标监测指标在不同时间点和/或不同间时段的第二历史监测数据、以及每个时间点或每个时间段对应的理想报警阈值。同时，本说明书还公开了一种报警阈值的设置装置。

技术领域

本说明书涉及互联网技术领域，尤其涉及一种报警阈值的设置方法及装置。

背景技术

为了保证服务器的正常运行，需要对服务器上的各种运行数据进行实时监测，由此，专用的服务器监测系统应运而生。例如，Xflush，是“蚂蚁金服”用于线上监测的一个系统，其可以监测服务器上的多种运行数据(例如：CPU使用率、硬盘使用率、等等)，针对不同的运行数据，还可以设置不同报警阈值，若某一运行数据达到其报警阈值，则进行报警。

目前在设置报警阈值时，主要是由人工设置，但是这种方式严重依赖设置人员的经验，若人员经验不足，容易出现设置的报警阈值不合理的情况(例如：设置的报警阈值过低或者过高，或者，针对某些特定业务，始终使用同一个报警阈值)。

发明内容

本申请实施例通过提供一种报警阈值的设置方法及装置，解决了现有技术中在对监测系统设置报警阈值时，存在设置的报警阈值不准确或不合理，导致监测系统的监测效果较差的技术问题，实现了提高监测系统中报警阈值的准确性及合理性，提高监测系统的监测效果的技术效果。

第一方面，本申请通过本申请的一实施例提供如下技术方案：

一种报警阈值的设置方法，包括：

获取监测系统中存储的时间序列数据，所述监测系统用于对服务器中的目标监测指标进行监测，所述时间序列数据中存储有所述目标监测指标的第一历史监测数据；

从所述时间序列数据中提取所述第一历史监测数据；

利用机器学习模型，对所述第一历史监测数据进行分析，获得所述目标监测指标在不同时间点和/或不同时间段内的报警阈值；其中，所述机器学习模型是基于预设训练样本训练得到的，所述预设训练样本中包含所述目标监测指标在不同时间点和/或不同间时段的第二历史监测数据、以及每个时间点或每个时间段对应的理想报警阈值。

第二方面，本申请通过本申请的一实施例，提供如下技术方案：

一种报警阈值的设置装置，包括：

获取单元，用于获取监测系统中存储的时间序列数据，所述监测系统用于对服务器中的目标监测指标进行监测，所述时间序列数据中存储有所述目标监测指标的第一历史监测数据；

提取单元，用于从所述时间序列数据中提取所述第一历史监测数据；

分析单元，用于利用机器学习模型，对所述第一历史监测数据进行分析，获得所述目标监测指标在不同时间点和/或不同时间段内的报警阈值；其中，所述机器学习模型是基于预设训练样本训练得到的，所述预设训练样本中包含所述目标监测指标在不同时间点和/或不同间时段的第二历史监测数据、以及每个时间点或每个时间段对应的理想报警阈值。

第三方面，本申请通过本申请的一实施例，提供如下技术方案：

一种报警阈值的设置装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面中一种报警阈值的设置方法的任一方法步骤。

第四方面，本申请通过本申请的一实施例，提供如下技术方案：