[发明专利]基于机器学习的数据实时监控方法以及装置

摘要

本申请公开了一种基于机器学习的数据实时监控方法以及装置，具体实现方案为：方法包括：采用历史指标数据的真实值训练多层结构预测器，多层结构预测器中每层结构包括多个不同类型的预测器；将待预测的未来时间段输入至训练完成的多层结构预测器中，输出未来指标数据的预测值；根据未来指标数据的预测值和历史预测误差，计算告警阈值范围；在未来指标数据的真实值超出告警阈值范围的情况下，触发告警。由于多层结构预测器能够更准确的预测未来时期监控对象的指标数据，所以提高了告警阈值范围的准确性，告警阈值范围能够更好的随着不停变化的指标数据进行适应性的调整，不仅无需人工设置固定的告警阈值范围，还保证了告警的准确性，减少误报漏报。