[发明专利]数据异常告警处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据异常告警处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收待告警业务的告警处理请求，所述告警处理请求中携带有待告警时间周期；

基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应所述待告警时间周期的预测数据；

对所述预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差，包括：对所述预测数据进行拆分，生成对应各采样周期的采样预测数据，各所述采样周期连续；获取对应第一采样周期的第一采样数据以及第二采样数据，并基于所述第一采样数据和所述第二采样数据得到第一数据组，所述第一采样数据为所述第一采样周期内采集的数据，所述第二采样数据为时间顺序位于所述第一采样周期之后的连续预设数量个采样周期内采集的数据；将时间顺序位于所述第一采样周期之后的第二采样周期作为第一采样周期，并继续获取对应的第一采样数据以及第二采样数据，得到第二数据组；遍历所述预测数据拆分后所对应的各采样周期，得到对应所述预测数据的多个数据组，各所述数据组包括多个连续采样周期的多个采样预测数据；对各所述数据组进行误差预测，得到对应的预测误差；

根据所述预测误差以及所述预测数据，得到对应的目标预测数据；

对所述目标预测数据进行异常分类，并在确定所述目标预测数据异常时，对所述待告警业务进行告警处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标预测数据进行异常分类，并在确定所述目标预测数据异常时，对所述待告警业务进行告警处理，包括：

基于所述目标预测数据，确定对应各数据组的目标数据组；

对各所述目标数据组进行异常分类，判断各所述目标数据组是否异常；

当至少一个所述目标数据组异常时，则对所述待告警业务进行告警处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述数据组进行误差预测，得到对应的预测误差，包括：

根据各所述数据组，获取对应的时间数据；

基于各所述时间数据以及对应的数据组，得到对应的各误差预测数据；

对各所述误差预测数据进行误差预测，生成对应的预测误差。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述告警处理请求中携带有所述待告警时间周期为活动日或非活动日的参数数据；

所述基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应所述待告警时间周期的预测数据，包括：

根据所述参数数据，对所述预先训练的业务数据预测模型的活动日参数进行调整，得到活动日参数调整后的业务数据预测模型；

基于所述活动日参数调整后的业务数据预测模型进行业务数据预测，生成对应所述待告警时间周期的预测数据。

5.一种数据异常告警处理装置，其特征在于，所述装置包括：

告警处理请求接收模块，用于接收待告警业务的告警处理请求，所述告警处理请求中携带有待告警时间周期；

预测数据生成模块，用于基于预先训练的业务数据预测模型，生成对应所述待告警时间周期的预测数据；

预测误差确定模块，用于对所述预测数据进行误差预测，得到对应的预测误差，包括：对所述预测数据进行拆分，生成对应各采样周期的采样预测数据，各所述采样周期连续；获取对应第一采样周期的第一采样数据以及第二采样数据，并基于所述第一采样数据和所述第二采样数据得到第一数据组，所述第一采样数据为所述第一采样周期内采集的数据，所述第二采样数据为时间顺序位于所述第一采样周期之后的连续预设数量个采样周期内采集的数据；将时间顺序位于所述第一采样周期之后的第二采样周期作为第一采样周期，并继续获取对应的第一采样数据以及第二采样数据，得到第二数据组；遍历所述预测数据拆分后所对应的各采样周期，得到对应所述预测数据的多个数据组，各所述数据组包括多个连续采样周期的多个采样预测数据；对各所述数据组进行误差预测，得到对应的预测误差；

目标预测数据确定模块，用于根据所述预测误差以及所述预测数据，得到对应的目标预测数据；

告警处理模块，用于对所述目标预测数据进行异常分类，并在确定所述目标预测数据异常时，对所述待告警业务进行告警处理。