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公开(公告)号：CN113900844B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111127982.7
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113962273B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111102855.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113806495A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111212495.0
申请日：2021-10-19
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113722616A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111118231.9
申请日：2021-09-24
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9538 , G06F16/955 , G06F16/957
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113568991A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111102880.X
申请日：2021-09-22
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06Q10/06
Abstract: 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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113434193A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110986349.7
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN111444247A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010551260.3
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06K9/62 , G06Q40/04
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN111338915A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010411127.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种动态告警定级方法、装置，电子设备以及计算机可读存储介质。上述方法包括以下步骤：使用告警的历史数据对排序模型进行训练，得到训练模型；以及使用所述训练模型对告警的在线数据进行排序，得到告警定级。本发明首创性的将动态告警定级问题建模成基于机器学习的排序问题，基于训练模型在线地、自适应地给出告警的严重性定级，定级准确性高，从而使得工程师能够根据告警定级优先处理严重告警，提高故障解决效率。
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公开(公告)号：CN110837953A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911019400.6
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自动化异常实体定位分析方法，该异常实体定位方法在业务指标发生异常时，触发定位系统进行分析，该异常实体定位分析方法包括指标异常程度评判、相似异常实体聚类和定位结果排序，本发明科学合理，使用安全方便，利用本方法实现对异常实体和模块的自动化人工故障定位，实体指物理机器、虚拟机器、中间件、路由器、交换机等软硬件设备，可以有效的辅助运维人员找到问题所在，大大的减少故障的恢复时间，保证系统的稳定性能，利用相似性异常实体聚类算法将拥有相似异常指标的实体整合在一起，将聚类算法聚类的异常实体进行排序，减少了运维人员逐一排查的繁琐程序，可以有效的减少运维人员的排查负担。
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公开(公告)号：CN111737095B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202010775307.4
申请日：2020-08-05
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种批处理任务时间监控方法、装置、电子设备及存储介质，其中监控方法包括步骤：获取批处理任务的依赖关系表，开启批处理任务；计算得到批处理任务中各任务的单任务预测时长；根据批处理任务的历史模型和所述依赖关系表计算得到所述各任务之间的多个流程关系，同时计算得到各流程关系中由关键任务组成的关键路径；根据所述单任务预测时长和所述关键路径得到各流程关系的各整体预测时长；对比所述整体预测时长是否处于批处理任务预设时长范围内，如果不是，则告警；如果是，则通过数据监控系统发送当前各任务的开始时间数据，根据所述历史模型和所述开始时间数据触发对当前各任务的监测，并持续监测。
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