[发明专利]数据库集群异常检测方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本申请适用于大数据技术领域，提供了一种数据库集群异常检测方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：查询针对数据库集群的监控参数，根据监控参数确定数据变量参数；从数据库集群中采集携带数据变量参数的数据得到待检测数据；对数据变量参数进行配组得到至少一个变量组，分别确定变量组在待检测数据中的变量数据；将变量数据输入预训练后的异常检测模型进行异常检测，根据变量数据的检测结果生成数据库集群的异常检测结果。本申请通过对待检测数据中的数据变量参数进行配组，得到至少一个变量组，基于至少一个变量组能在多维度的情况下对待检测数据进行异常检测，基于待检测数据的异常检测结果能有效地生成数据库集群的异常检测结果。

技术领域

本申请涉及大数据领域，尤其涉及一种数据库集群异常检测方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

大数据的生命周期主要分为大数据的采集、大数据预处理、大数据存储以及大数据分析。目前大数据库集群可以根据业务需求采用不同组件，搭建出适应本地化的大数据平台。结合业务场景，将大数据库集群融入至数据中台的建设当中，实现去中心化，所有服务都将以“点对点”的方式进行交互。数据中台作为一个数据集成平台，其本质是数据仓库和数据服务中间件，服务灵活组合避免了重复建设的问题。同时，数据中台理论可以无限扩充平台的计算和存储能力，为了让数据中台具有更好计算能力以及存储能力，对数据中台中的大数据库集群的监控就尤为重要。

现有的大数据库集群监控过程中，只能进行单一功能的检测，进而导致大数据库集群异常检测准确性低下。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种数据库集群异常检测方法、装置、终端设备及存储介质，以解决现有技术中，只能进行单一功能检测，所导致大数据库集群异常检测准确性低下的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种数据库集群异常检测方法，包括：

查询针对数据库集群的监控参数，并根据所述监控参数确定数据变量参数；

从所述数据库集群中采集携带所述数据变量参数的数据，得到待检测数据；

对所述待检测数据中的所述数据变量参数进行配组，得到至少一个变量组，并分别确定所述变量组在所述待检测数据中的变量数据；

将所述变量数据输入预训练后的异常检测模型进行异常检测，并根据所述变量数据的检测结果生成所述数据库集群的异常检测结果。

进一步地，所述对所述待检测数据中的所述数据变量参数进行配组，得到至少一个变量组，包括：

根据预设选取规则对所述数据变量参数进行选取，并将同一批次选取到的所述数据变量参数组成所述变量组。

进一步地，所述将所述变量数据输入预训练后的异常检测模型进行异常检测之后，还包括：

若任一所述变量数据的检测结果是正常数据，则查询所述变量数据在除所述变量数据外的其他变量数据中的关联数据，并根据所述关联数据的检测结果确定所述变量数据的检测结果。

进一步地，所述分别确定所述变量组在所述待检测数据中的变量数据，包括：

获取所述待检测数据中各数据的数据类型，并根据各数据的数据类型进行数据分类，得到数据类别；

根据所述变量组分别获取对应所述数据变量参数，在各数据类别中对应的数据，得到所述变量数据。

进一步地，所述将所述变量数据输入预训练后的异常检测模型进行异常检测之后，还包括：

根据所述变量数据的检测结果，分别确定各数据类别的异常数量，所述异常数量为对应数据类别中，所述变量数据是异常数据的数量；

根据所述异常数量确定各数据类别中的异常类别，并根据所述异常类别生成类别异常提示。