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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]一种基于调用链的根因定位方法、装置、设备及存储介质-CN202311083879.6在审
发明人：邵敏依;聂晓辉;汤汝鸣;温希道;程世文;孙永谦 -专利权人： 北京必示科技有限公司
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于调用链的根因定位方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取告警前经过告警业务的调用链，所述调用链包括所述告警业务在内的至少两个节点；基于各节点对应交易码的响应时间标准和/或节点的返回码标准，确定各调用链上的异常节点；根据各根因节点对应的交易码，确定根因交易码，所述根因节点通过根因排序策略从所述异常节点中确定；获取与所述根因交易码对应根源系统业务存在调用关系的系统业务，并根据所述根源系统业务和所述调用关系生成所述告警业务根因定位的调用链路图。本发明实施例可以高效准确地对故障告警进行根因定位，适用于业务交易场景下的海量服务节点和庞大的调用链数据规模。
一种基于调用定位方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于红蓝对抗的故障定位应用的评测方法与系统-CN202310532288.6有效
发明人：陈哲康;温希道;汤汝鸣;聂晓辉;程世文 -专利权人： 北京必示科技有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于红蓝对抗的故障定位应用的评测方法与系统，其中所述方法包括：步骤S101、将故障流量注入红方故障诊断子系统；步骤S103、对所述故障流量进行数据清洗和预处理，得到标准化数据；步骤S105、基于所述标准化数据，所述红方故障诊断子系统对应用进行诊断，得到第一诊断结果；步骤S107、将所述第一诊断结果输入蓝方评测子系统，得到所述应用的第一评测结果。本发明在兼顾故障种类的同时，对故障的评测标准和红方算法的评测标准进行了详细的制定，量化各种算法的优劣程度和各种故障的严重程度，使得对应用的评测更加客观，结论更加精确。
一种基于对抗故障定位应用评测方法系统

[发明专利]一种异常变更检测方法、装置、设备及存储介质-CN202211314800.1有效
发明人：温希道;曹立;汤汝鸣;聂晓辉;程世文 -专利权人： 北京必示科技有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常变更检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测指标数据的历史同期数据检测对和变更前后数据检测对；根据所述待检测指标数据的历史波动幅度，从至少两个候选孪生网络模型中确定目标孪生网络模型；将所述历史同期数据检测对和所述变更前后数据检测对分别输入目标孪生网络模型，得到历史同期距离和变更前后距离；根据所述历史同期距离和变更前后距离确定所述待检测指标数据的异常变更检测结果。本发明实施例可以提高对软件服务系统变更的异常检测准确性，并降低相应模型训练所需开销。
一种异常变更检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种异常变更检测方法、装置、设备及存储介质-CN202211314781.2有效
发明人：温希道;曹立;汤汝鸣;聂晓辉;程世文 -专利权人： 北京必示科技有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常变更检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据历史指标数据中历史同期数据样本和随机时刻前后数据样本，生成原始数据样本集；向所述原始数据样本集中原始样本注入噪声，得到训练样本集；将所述训练样本集中训练样本进行组对得到训练样本对，并根据所述训练样本对中训练样本所注入噪声的噪声属性值确定所述训练样本对的训练标签；根据所述训练样本对和训练标签对孪生网络模型进行训练，并根据训练完成的孪生网络模型对待检测指标数据进行处理，得到变更的异常检测结果。本发明实施例可以提高异常变更的检测准确性，并提高训练样本标注效率。
一种异常变更检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于日志差异化比对的故障定位方法与系统-CN202210563123.0有效
发明人：曹立;殷康璘;刘大鹏 -专利权人： 北京必示科技有限公司
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开一种基于日志差异化比对的故障定位方法和系统，其中所述方法包括：记录故障发生当前时间；以所述故障发生当前时间为基准，设定第一故障发生时间区间，以及与所述第一故障发生时间区间相关第一正常时间区间；分别获取所述第一故障发生时间区间的日志和所述第一正常时间区间日志；对所述第一故障发生时间区间的日志和所述第一正常时间区间日志分别进行结构化日志数据对比和非结构化日志数据对比；输出对比结果。本发明提供有触发式的日志异常检测算法，通过多维度的日志对比，自动准确地找出故障期间表现异常、和故障相关的日志，显著减少运维人员手工筛查海量日志的时间，快速地找到和故障相关的线索，提升故障诊断和根因定位效率。
一种基于日志异化故障定位方法系统

[发明专利]一种保留特定业务信息的日志模板提取方法及装置-CN202210702569.7有效
发明人：汤汝鸣;曹立;殷康璘;刘大鹏 -专利权人： 北京必示科技有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明公开了一种保留特定业务信息的日志模板提取方法，包括：S1针对业务日志，设立实体对象的字段匹配规则；S2针对每一条日志，匹配其实体对象的字段，并统一使用特定的占位符替换；S3基于通用的格式树模板提取算法，对原始日志进行模板提取；S4对提取后的模板进行序列提取，并对模板提取算法中相似度较高的字段进行人工核验，以对预处理的匹配进行反馈；S5通过已匹配的实体对象字段，将属于同一对象的日志序列提取出来，构造控制流图。本发明通过预处理阶段的字段匹配规则，可以有效增加日志模板提取的准确性，并大幅增加模板的可读性，同时对特定字段的提取可以有效帮助日志序列的识别，减少序列模式识别的复杂度，提高算法运行效率。
一种保留特定业务信息日志模板提取方法装置

[发明专利]一种网络故障排查方法与系统-CN202210709991.5有效
发明人：汤汝鸣;曹立;聂晓辉;刘大鹏 -专利权人： 北京必示科技有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： H04L41/0631 文献下载
摘要：本发明公开一种网络故障排查方法和系统，其中所述方法包括：设置网络故障排查触发规则；基于所述网络故障排查触发规则实时监测网络状态；一旦检测到网络故障事件，则进行上报网络状态参数；基于所述网络状态参数，获取网络故障排查的可疑路径信息；基于所述可疑路径信息，采用相应的异常检测算法进行网络状态异常检测分析；对异常检测分析结果进行根因定位。与现有技术相比，本发明通过对网络故障排查流程的模块化，将排查过程中涉及到的数据、流程进行定义与拆分，并通过各个模块的自动化实现方法，提升网络故障排查的整体效率。同时，模块化设计可以更好地适应不同的网络环境，具有较强的通用性。
一种网络故障排查方法系统

[发明专利]一种基于知识库和集成学习的日志异常检测方法与系统-CN202210578307.4在审
发明人：曹立;王泓琳;刘大鹏 -专利权人： 北京必示科技有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种基于知识库和集成学习的日志异常检测方法和系统，其中所述方法包括：获取日志；识别所述日志的类型；基于所述知识库，针对不同日志类型对所述日志进行不同预处理；若所述日志为第一类型日志，则采用预置模板和/或预置规则进行解析；若所述日志为第二类型日志，则基于集成学习进行处理；基于日志类型，对预处理后的日志匹配相应的日志异常检测模型；输出检测结果。本发明使得本发明聚焦于日志异常检测算法在实际生产环境中面临的一些显著挑战，提出基于知识库和集成学习的日志异常检测系统，确保了准确性与可解释性；同时，本发明针对每种日志异常类型，设计并实现合适的异常检测算法，在实际日志数据集中取得了不错的效果。
一种基于知识库集成学习日志异常检测方法系统

[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]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

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