[发明专利]应用程序性能数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种应用程序性能数据处理方法，其特征在于，包括：

获取当前的监测时间范围内不同接口的性能指标数据，将当前时间作为所述性能指标数据的统计时间；

根据所述性能指标数据进行线性回归计算，得到每个所述接口的对应性能指标的线性回归直线；

获取所述线性回归直线的斜率以及所述性能指标数据的统计时间，作为所述接口在当前的监测时间范围内的趋势数据；

获取所述接口距离当前时间的第一预设时长内的多个趋势数据，根据所述趋势数据拟合生成所述接口的性能变化趋势曲线；

根据所述性能变化趋势曲线判断所述接口是否为异常接口。

2.根据权利要求1所述的应用程序性能数据处理方法，其特征在于，所述根据所述性能指标数据进行线性回归计算，得到每个所述接口的对应性能指标的线性回归直线，包括：

预设所述线性回归直线的表达函数为y(x)＝a₁*x+a₀，其中，x为采样时间，y(x)为x时刻采集的性能指标数据，a₁为线性回归直线的斜率，a₀为线性回归直线的截距；

计算所述性能指标数据中每个数据点到所述线性回归直线的最小距离；

对所述最小距离进行求和，得到求和损失；

根据所述求和损失计算平均损失；

根据所述平均损失和所述线性回归直线计算表达函数中斜率a₁和截距a₀，得到所述线性回归直线的表达函数。

3.根据权利要求1所述的应用程序性能数据处理方法，其特征在于，所述根据所述性能指标数据进行线性回归计算，得到每个所述接口的对应性能指标的线性回归直线之后，还包括：

若所述线性回归直线的斜率大于第一预设阈值，则生成对应性能指标的上升标签，将所述上升标签与对应的所述接口进行关联；

若所述线性回归直线的斜率小于第二预设阈值，则生成对应性能指标的下降标签，将所述下降标签与对应的所述接口进行关联；

若所述线性回归直线的斜率大于或等于第二预设阈值且小于或等于第一预设阈值，则生成对应性能指标的持平标签，将所述持平标签与对应的所述接口进行关联。

4.根据权利要求1所述的应用程序性能数据处理方法，其特征在于，所述根据所述性能变化趋势曲线判断所述接口是否为异常接口，包括：

将所述性能变化趋势曲线依次划分为多个对应第三预设时长的变化趋势曲线段，获取每个所述变化趋势曲线段中所述趋势数据的标准差；

根据每个所述变化趋势曲线段的标准差与预设标准差阈值计算所述性能变化趋势曲线的稳定概率；

若所述稳定概率大于或等于预设概率阈值，则判断对应所述接口为正常接口；

若所述稳定概率小于预设概率阈值，则判断对应所述接口为异常接口。

5.根据权利要求1所述的应用程序性能数据处理方法，其特征在于，所述获取当前的监测时间范围内不同接口的性能指标数据，将当前时间作为所述性能指标数据的统计时间之后，还包括：

根据所述性能指标数据获取每个所述接口在所述当前的监测时间范围内的性能指标数据均值；

将每个所述接口的性能指标数据均值按照从大到小进行排序，获取排序位于前预设数量的接口作为对应性能指标的热点接口；

相应地，所述根据所述性能指标数据进行线性回归计算，得到每个所述接口的对应性能指标的线性回归直线，包括：

根据所述性能指标数据进行线性回归计算，得到每个所述热点接口的对应性能指标的线性回归直线。

6.根据权利要求1所述的应用程序性能数据处理方法，其特征在于，所述获取当前的监测时间范围内不同接口的性能指标数据，将当前时间作为所述性能指标数据的统计时间之前，还包括：

获取当前的监测时间范围内不同接口的性能指标数据，根据所述性能指标数据中各数据点的数据值计算所述监测时间范围的数据均值；

利用所述数据均值对所述性能指标数据的空值进行填充，将当前时间作为填充后的所述性能指标数据的统计时间。