[发明专利]比率类检测方法以及相关设备

说明书

本申请实施例公开了一种比率类检测方法。数据处理设备获取比率类数据和数量类数据后，根据比率类数据得到第一参数，并根据数量类数据修正第一参数得到第二参数，数据处理设备根据第二参数进行比率类检测，确定目标比率类是否异常，减少误判。

技术领域

本申请实施例涉及通信领域，尤其涉及业务处理方法以及业务服务器。

背景技术

数量类数据可以为可通过设备直接获得的数据，比率类数据可以为不能直接由设备获取，而是由数量类数据经过运算得到的，如对于一台服务器，中央处理器(centralprocessing unit，CPU)利用率、端口访问成功率等为比率类数据，端口请求量、端口请求失败量为数量类数据。

相对于数据类数据，比率类数据具有更加直观、更有利于分析的优点，但现有方案通常仅把作为比率类数据作为异常检测对象，并没有考虑到数量类数据的变化趋势，而许多数据量数据，如请求量的变化具有强周期、高噪声、波动较大等特征。

当待判断的比率类数据对应的数据量数据较少，如请求量较少，即样本较小时，仅结合比率类数据进行比率类检测容易出现误判。

发明内容

本申请实施例提供了一种比率类检测方法以及数据处理设备，能够减少比率类准确性的误判。

本申请实施例第一方面提供了一比率类检测方法，包括：

数据处理设备获取比率类数据和数量类数据，其中，比率类数据可以包括参考比率类数据和目标比率类数据，数量类数据可以包括参考数量类数据和目标数量类数据，其中，目标比率类数据和目标数量类数据为待判断的目标时间段的数据。数据处理设备计算第一参数，然后根据数量类数据修正第一参数得到第二参数，其中，第一参数根据比率类数据得到，数据处理设备根据第二参数确定目标比率类数据是否异常。

数据处理设备根据由数量类数据修正后的第二参数，判断目标比率类数据是否异常，减少当待判断的比率类数据对应的数据量数据较少，如请求量较少时，出现的误判。

基于本申请实施例第一方面，本申请实施例第一方面的第一种实施方式中，第一参数可以包括比率类分数和/或残差；

比率类分数的计算方式可以为：

其中，zscore(x_t)为比率类分数，[x_t-w，x_t-w+1，...x_t-1]为参考比率类数据，mean()为平均值函数，std()为标准差函数，x_t为目标比率类数据。

残差的计算方式可以为：

residual(x_t)＝mean([x_t-w，x_t-w+1，...x_t-1])-x_t；

其中，residual(x_t)为残差，[x_t-w，x_t-w+1，...x_t-1]为参考比率类数据，mean()为平均值函数，x_t为目标比率类数据。

本申请实施例中，提供了第一参数多种可能的情况，提高了方案的灵活性。

基于本申请实施例第一方面的第一种实施方式，本申请实施例第一方面的第二种实施方式中，当第一参数为比率类参数时，数据处理设备计算数量类分数，数据处理设备根据数量类分数修正第一参数得到第二参数，数量类分数的计算方式包括：