[发明专利]应用系统异常检测方法及系统

说明书

本发明提供一种应用系统异常检测方法及系统。该应用系统异常检测方法包括：获取每个分钟交易量对应的多种系统性能容量指标；对每种系统性能容量指标进行如下处理：根据系统性能容量指标得到对应的指标模型；将获取的多个当前分钟交易量输入指标模型中，得到多个拟合指标；根据多个当前分钟交易量对应的实际指标、多个拟合指标和预设的置信区间长度，得到该种系统性能容量指标对应的多个指标误差；根据多个指标误差生成报警信号；对报警信号进行上传。本发明可以提高应用系统性能容量管理的敏捷度和精细度，精准快速地排查系统异常指标。

技术领域

本发明涉及系统异常检测技术领域，具体地，涉及一种应用系统异常检测方法及系统。

背景技术

得益于互联网行业的快速发展，云计算(Iaas、Paas)、虚拟机(VM)、容器技术(Linux LXC为主)、微服务(Microservice)等新架构逐步发展落地，并逐步取代传统IT架构，并具有高伸缩性、平台计算资源分散化、分布式化、虚拟化、多地容灾等特点，传统行业也正悄然往这个方向发展。上述的IT架构转型又带来巨量的开放平台(Linux x86为主)设备，给传统运维专业带来不小的挑战，尤其是在系统性能容量指标(KPI)的管理及异常检测上，主要是：

1)传统运维专业的系统性能容量指标的管理相对滞后，主要以月报、季报为维度和周期进行线下KPI的收集和管理。企业IT基础设施大量虚拟化后，导致以操作系统计数的虚拟化设备数量激增，性能容量管理若以周、天、甚至小时的频率去管理难度大，成本高。一般发现系统性能容量指标出现异常，可能已过去数天的时间，在此期间可能会对业务体验造成一定的影响。

2)传统运维专业的系统性能容量指标的管理是一种相对被动的管理方式。由于KPI阈值一般固定或以固定为主，无法进行动态智能的管理，KPI到达阈值时产生监控报警时再触发运维人员进行干预，故无法对KPI指标进行趋势分析，无法主动管理。在某一次软件升级后，或发生专业条线的营销或者运营活动等事件时，各KPI指标会产生波动，而阈值可能就需要重新设定，运维人员也根据经验和图线预判断实际KPI值否存在异常，无法进行精确的判定。

3)传统运维专业的系统性能容量指标一般侧重单个指标判断，难以形成一个面进行多个KPI指标的智能检测，在目前大量分布式、微服务的IT架构下，产品线横跨多个应用，在发生问题时往往排查各类指标范围广，排查定位问题时间长。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种应用系统异常检测方法及系统，以提高应用系统性能容量管理的敏捷度和精细度，精准快速地排查系统异常指标。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种应用系统异常检测方法，包括：

获取每个分钟交易量对应的多种系统性能容量指标；

对每种系统性能容量指标进行如下处理：

根据系统性能容量指标得到对应的指标模型；

将获取的多个当前分钟交易量输入指标模型中，得到多个拟合指标；

根据多个当前分钟交易量对应的实际指标、多个拟合指标和预设的置信区间长度，得到该种系统性能容量指标对应的多个指标误差；

根据多个指标误差生成报警信号；

对报警信号进行上传。

本发明实施例还提供一种应用系统异常检测系统，包括：

获取单元，用于获取每个分钟交易量对应的多种系统性能容量指标；

指标模型单元，用于根据系统性能容量指标得到对应的指标模型；

拟合指标单元，用于将获取的多个当前分钟交易量输入指标模型中，得到多个拟合指标；