[发明专利]一种指标异常原因的识别方法及装置

权利要求书

1.一种指标异常原因的识别方法，包括：

根据每个监控指标在历史监控时间段内各指标检测节点的异常检测结果，确定所述监控指标的特征向量；

利用向量相似度算法并基于各所述监控指标的所述特征向量，构建各所述监控指标分别对应的指标规则树；其中，所述根据每个监控指标在历史监控时间段内各指标检测节点的异常检测结果，确定所述监控指标的特征向量，包括：

针对每个所述指标检测节点，若所述异常检测结果表征指标正常，则将第一数值确定为所述指标检测节点对应的特征值，若所述异常检测结果表征指标异常，则将第二数值确定为所述指标检测节点对应的特征值；

按照指标检测节点的先后顺序，将各所述指标检测节点对应的所述特征值进行排序得到行向量；

将所述行向量确定为所述监控指标的特征向量；

获取当前监控时间段目标监控指标的异常检测结果；

根据所述异常检测结果，判断所述目标监控指标是否存在异常；

若是，则获取与所述目标监控指标对应的指标规则树，其中，所述指标规则树是利用向量相似度算法并基于历史异常检测结果对应的特征向量构建的；

根据获取到的所述指标规则树，确定所述目标监控指标的异常原因。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据每个监控指标在历史监控时间段内各指标检测节点的异常检测结果，确定所述监控指标的特征向量之前，还包括：

针对监控指标集合中每个监控指标，获取该监控指标在历史监控时间段内各指标检测节点的异常检测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用向量相似度算法并基于各所述监控指标的所述特征向量，构建各所述监控指标分别对应的指标规则树，包括：

利用向量相似度算法并基于各所述监控指标的所述特征向量，确定两两所述监控指标之间的指标关联度；

根据各所述指标关联度，确定所述监控指标集合对应的指标关联图；

根据所述指标关联图，分别确定所述监控指标集合中各所述监控指标的指标规则树。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据各所述指标关联度，确定所述监控指标集合对应的指标关联图，包括：

根据各所述指标关联度，选取指标关联度满足预设条件的关联指标对；

针对每个所述关联指标对，根据该关联指标对包含的两个监控指标之间的层级关系，标记所述关联指标对之间的有向线段，其中，所述有向线段的指向方向为由层级高的监控指标指向层级低的监控指标；

根据所述关联指标对的所述指标关联度，标记所述有向线段的边信息；

将标记有各所述关联指标对的所述有向线段和所述边信息的关联图，确定为所述监控指标集合对应的指标关联图。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述指标关联图，分别确定所述监控指标集合中各所述监控指标的指标规则树，包括：

分别将所述指标关联图中的每个监控指标作为一个指标规则树的根节点；

利用相似度最大的反向搜索方式根据所述指标关联图中的所述有向线段和所述边信息，逐一确定所述根节点的分支节点；

针对每个所述根节点，依次标记所述根节点与分支节点之间以及分支节点之间的连接线段，并将对应的所述指标关联度作为所述连接线段的边信息，得到所述根节点对应的监控指标的指标规则树。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其中，所述获取与所述目标监控指标对应的指标规则树，包括：

获取预先确定的监控指标与指标规则树之间的对应关系；

根据所述对应关系，查找与所述目标监控指标对应的指标规则树。

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其中，所述根据获取到的所述指标规则树，确定所述目标监控指标的异常原因，包括：

确定位于所述目标监控指标对应的所述指标规则树中最末端叶子节点对应的监控指标；

将所述最末端叶子节点对应的监控指标确定为引起所述目标监控指标异常的根本原因。