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[发明专利]一种基于KPI指标的根因定位方法、装置及存储介质-CN202010551260.3有效
发明人：程博;成逸然;张文池;李则言;隋楷心;刘大鹏 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于KPI指标的根因定位方法、装置及存储介质，其中方法包括如下步骤：通过异常检测得到所有维度组合的异常贡献；将所述异常贡献聚类确定搜索的排序；结合初剪枝，信息熵搜索规则和后剪枝找出根因候选集；在根因候选集中进行相似性组合得到最终结果。由于异常贡献数可加和的特性，使得我们的算法可以在先聚合后搜索和边聚合边搜索之间灵活的适配，针对不同大小的数据集可以在时间和空间之间找到最佳的均衡。
一种基于 kpi 指标定位方法装置存储介质

[发明专利]一种流量异常检测与DNS信道异常检测系统及方法-CN202010029959.3有效
发明人：周彦倜;裴丹;李晋晋;黄玮尧;孙思远;隋楷心;黄成;汤汝鸣 -专利权人：交通银行股份有限公司
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种流量异常检测与DNS信道异常检测系统及方法，系统包括预处理模块：用于对历史训练数据进行预处理；异常检测模块：黑名单过滤单元，用于已知的异常日志，并对过滤的异常数据及保留的正常数据各自进行相应的标注；特征提取单元，用于对异常数据集、正常数据集分别进行特征提取；威胁检测单元，用于根据需要检测的异常威胁类型，对异常数据集、正常数据集提取的特征选定不同的检测器模型组合训练并生成对应的模型，并对训练后的模型输入测试数据进行威胁检测；核查反馈模块：用于对威胁检测的结果进行核查反馈。与现有技术相比，本发明具有检测准确、灵活性强、易于调整和改进等优点。
一种流量异常检测 dns 信道系统方法

[发明专利]一种离群机器检测方法和装置-CN202111212495.0有效
发明人：程博;曹立;隋楷心;刘大鹏 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种离群机器检测方法和装置。本发明的技术方案中包含了缺失检测、突变检测、时序相似性判断、分布相似性判断、特征相似性判断、形状相似性判断等检测模块和算法。每个检测模块都对大量的金融数据分析，做出了针对性的优化。同时还支持对不同指标自由调整模块参数、执行顺序及模块功能，可以有效的检测出缺失离群、水位线离群、周期性离群、波动离群、形状离群等离群场景。
一种离群机器检测方法装置

[发明专利]多阶段云服务节点错误预测-CN201880094684.2有效
发明人：林庆维;隋楷心;徐勇 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G08B29/06 文献下载
摘要：在此描述了用于多阶段云服务节点错误预测的系统和技术。针对云计算平台中的节点设备，可以获得空间度量集合和时间度量集合。可以使用空间机器学习模型和时间机器学习模型来评估节点设备，以创建空间输出和时间输出。可以基于使用排名模型对空间输出和时间输出的评估，来确定一个或多个潜在故障节点。一个或多个潜在故障节点可以是节点设备的子集。可以从一个或多个潜在故障节点标识一个或多个迁移源节点。可以通过最小化假阳性和假阴性节点检测的成本来标识一个或多个迁移源节点。
阶段服务节点错误预测

[发明专利]一种基于多指标的时间序列异常检测方法、系统及存储介质-CN202111102855.1有效
发明人：沈梦家;曹立;隋楷心;刘大鹏;张文池 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多指标的时间序列异常检测方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：基于CMDB服务调用对照表，构建包括系统间调用关系和服务码间调用关系的全局异质拓扑图；构建基于多指标的时间序列异常检测模型，对全局异质拓扑图的调用边进行异常检测；基于调用边的异常检测结果，生成异质故障图。通过融合多指标的关联特征，相比于现有技术存在的仅针对单一指标进行异常检测的误报率高的技术问题，本发明有效提高了异质拓扑结构中调用边的指标异常检测的正确率。
一种基于指标时间序列异常检测方法系统存储介质

[发明专利]一种基于动态风险的告警处理方法及系统-CN202111102880.X有效
发明人：曹立;殷康璘;隋楷心;刘大鹏 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于动态风险的告警处理方法及系统，包括S1：输入告警信息；S2:基于历史故障蓝图对输入的告警信息进行判断，输出判断结果；S4：根据输入的告警信息匹配生成动态决策；S5：根据S2的判断结果及S4的动态决策，进行拓扑层合并；S6：根据动态决策和拓扑层的合并结果，对故障进行冗余合并，获得疑似故障；S7：输出疑似故障列表。本发明结合动态风险等级，对历史故障蓝图进行更新，然后基于历史故障蓝图对输入的告警信息进行判断，输出判断结果；同时结合动态决策确定是否进行告警的合并，由此实现了告警的动态处理，能够随时实现蓝图的更新，提高告警判断的准确性。
一种基于动态风险告警处理方法系统

[发明专利]一种基于服务码级别的故障根因定位方法、系统及存储介质-CN202111127982.7在审
发明人：沈梦家;曹立;隋楷心;刘大鹏;王继斌;张文池;吴楠;陈恒茂 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明提供一种基于服务码级别的故障根因定位方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：构建包括系统间调用关系和服务码间调用关系的全局异质拓扑图；构建基于多维指标的时间序列异常检测模型，对全局异质拓扑图的每条调用边进行异常检测；基于每条调用边的异常检测结果，生成异质故障图；基于随机游走的对象级别排序算法，对获得的异质故障图进行故障根因定位。本发明通过采用异质拓扑图，简洁清晰的展示更细粒度的服务码调用关系和隶属关系；通过融合多维指标的关联特征，有效提高了异质拓扑结构中调用边的指标异常检测的正确率；通过异质图的节点排序算法，有效提高了故障根因定位的准确性。
一种基于服务级别故障定位方法系统存储介质

[发明专利]根因变更的定位方法和装置-CN202110986349.7有效
发明人：曹立;王泓琳;张文池;隋楷心;刘大鹏 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F8/72 文献下载
摘要：本申请公开了一种根因变更的定位方法和装置，其中方法包括：基于故障事件的发生时间，确定相应的根因变更候选集合；对于所述根因变更候选集合中的每个变更，确定所述变更与所述故障事件之间的预设特征关联度，基于所述特征关联度，确定所述变更的根因分值，其中，所述特征关联度基于所述变更与所述故障事件之间的相应特征距离得到；基于所述根因分值的降序，对所述根因变更候选集合中的变更进行排序，将所述排序结果作为根因变更的推荐顺序并输出。采用本申请，对根因变更候选集合中的变更，按照预设的特征关联度，生成根因分值，并基于根因分值进行排序，可以有效提高根因变更的定位效率。
变更定位方法装置

[发明专利]一种多维度时间序列数据的自动洞见发现方法-CN202111118231.9在审
发明人：曹立;隋楷心;刘大鹏;蒋鹏杰 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明公开了一种多维度时间序列数据的自动洞见发现方法，包括：S1用户指定数据集和超参数；S2搜索使得洞见分数最大的洞见；S3将搜索到的洞见可视化并展示给用户。本发明解决了手动分析多维度时间序列数据时耗费人力与时间成本，过度依赖人工操作与判断的技术问题，实现了对于多维度时间序列的洞见的自动挖掘，提高了搜索的效率。
一种多维时间序列数据自动洞见发现方法

[发明专利]一种批处理任务中单任务时间的预测方法、系统及存储介质-CN202111000535.5有效
发明人：张文池;曹立;隋楷心;刘大鹏 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明提供一种批处理任务中单任务时间的预测方法、系统及存储介质，包括：获取所有跑批任务的历史数据；对所有跑批任务的历史数据进行聚类，并对聚类结果进行判定，实现跑批数据的指标类别的划分；获取单任务的历史数据，并对单任务的历史数据进行动态时间规整DTW检验，自动判断单任务是否存在特殊日；确定单任务的指标类别和特殊日；将获得的单任务的指标类别对应的数据，输入到一个训练网络模型中进行预测，最终获得批处理任务中单任务时间的预测值。本发明解决了无法实现批处理时间的整体动态监控、无法实现单任务时长过长或过短监控、人力及设备资源浪费严重的技术问题，对批处理单任务检测的针对性强、准确率高。
一种批处理任务时间预测方法系统存储介质

[发明专利]工程设备健康检测方法、装置以及电子设备-CN201811567663.6有效
发明人：贾杰;隋楷心;周子怡 -专利权人：树根互联股份有限公司;江苏树根互联技术有限公司;北京树根互联科技有限公司;上海树根互联技术有限公司;长沙树根互联技术有限公司
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种工程设备健康检测方法、装置以及电子设备，涉及工程控制技术领域，包括：获取工况数据，并对工况数据进行降维，得到降维工况数据；从工况数据中提取工况组合数据，并根据工况组合数据设置设备健康模型的隐藏层的中心点数，其中，设备健康模型为RBF网络模型；将降维工况数据输入到预先训练的设备健康模型中，并计算与每个中心点数对应的标准差以及与每个中心点数对应的设备健康度权值；根据标准差以及设备健康度权值对工程设备进行检测，得到工程设备的健康信息，解决了现有的工程设备健康检测效果不好技术问题，提高了工程设备健康检测的准确度，给用户带来良好的体验。
工程设备健康检测方法装置以及电子设备

[发明专利]运维系统排障方法、装置、服务器和存储介质-CN202110188400.X有效
发明人：汤汝鸣;隋楷心;刘大鹏 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明实施例涉及运维系统排障技术领域，公开了一种运维系统排障方法、装置、服务器和存储介质。该方法根据排障规则数据、故障因果关系数据创建抽象排障规则，抽象排障规则包括抽象配置事件和抽象配置规则，抽象配置事件表示虚拟排障对象，抽象配置规则表示虚拟配置事件之间的关系；当排障启动条件被触发后，根据抽象排障规则、排障知识图谱生成实例排障图，实例排障图包实例化的虚拟事件和实例化的抽象配置规则，对实例排障图中的实例配置事件逐一进行故障排查，本发明通过建立通用排障规则，在具体业务场景，对不同的运维实体对象进行抽象，通过学习专家的运维经验，将运维经验抽象成排障图，由排障引擎自动执行，完成运维系统排障工作。
维系统排障方法装置服务器存储介质

[发明专利]一种动态筛选非周期性异常方法-CN202110445385.2在审
发明人：张文池;曹立;隋楷心;刘大鹏 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种动态筛选非周期性异常的方法，该方法包括：获取实时数据；将获取的实时数据输入常规异常判断模型进行异常判断，以获得异常点列表；根据所述异常点列表，基于异常判定动态基线以及系统异常概率阈值P，以获取各个异常点的异常概率值；根据所述各个异常点的异常概率值进行非典型周期性异常识别。本发明通过异常判定全局基线，生成每个点的异常分数，通过可调节的阈值P，最终得到每个点是否为非典型周期性的异常，并由此解决了在动态减小非周期性情况下的失效误报问题。
一种动态筛选周期性异常方法

[发明专利]用于Oracle数据库的排障策略生成方法装置、处理器和存储介质-CN202110188401.4有效
发明人：汤汝鸣;隋楷心;刘大鹏 -专利权人：北京必示科技有限公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明实施例涉及排障技术，公开了一种用于Oracle数据库的排障策略生成方法装置、处理器和存储介质。该方法根据Oracle排障规则数据创建抽象Oracle排障规则，抽象Oracle排障规则包括抽象配置事件和抽象配置规则，当排障启动条件被触发后，根据抽象Oracle排障规则、Oracle排障知识图谱生成实例Oracle排障图，Oracle排障知识图谱包括故障特征及相应故障原因，实例Oracle排障图包括实例化的虚拟事件和实例化的抽象配置规则，针对不同排障场景，根据专家经验和领域知识，建立不同场景下的排障规则，有效固化已知的专家排障经验，在自动化排障中，实现专家经验存储、故障识别、排障推理，同时，将整个过程流程化、可视化、自动化，加速排障过程。
用于 oracle 数据库策略生成方法装置处理器存储介质

[发明专利]多因素云服务存储设备错误预测-CN201880095070.6在审
发明人：徐勇;林庆维;隋楷心 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本文中描述了用于多因素云服务存储设备错误预测的系统和技术。一组存储设备度量和一组计算系统度量可以被获取。特征集可以使用该一组存储设备度量和该一组计算系统度量而被生成。特征集的成员可以通过使用特征集的成员评估验证训练数据集而被验证。已修改特征集可以基于验证而被创建。存储设备故障模型可以使用已修改特征集而被创建。存储设备额定范围可以通过使存储设备的误分类成本最小化而被确定。待标记的一组存储设备可以被标识为具有高故障概率。
因素服务存储设备错误预测

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