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公开(公告)号：CN111506637B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010551259.0
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q40/04
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于KPI指标的多维异常检测方法、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：获取警告前后P+Q分钟的交易数据；根据警告发生时刻的维度组合对P+Q分钟的维度组合进行缺失值填充并评估数据规模；根据评估数据规模采用部分异常检测或全局异常检测得到所有维度组合的异常贡献；其中部分异常检测仅对叶子节点进行异常贡献检测，上层结点的异常贡献通过下层节点的异常贡献加和得到；全局异常检测对所有维度组合的异常贡献进行检测。本发明是一种与指标含义无关的异常检测方法，充分考虑了派生测量值的影响，可以在多个指标同时异常时给出统一的异常得分，支持的维度在10维以上，是一套可实践的方法。
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Patent Agency Ranking
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：CN111444247B
公开(公告)日：2023-10-17
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 , G06F18/23 , 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：CN111597070A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010727337.8
申请日：2020-07-27
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种故障定位方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括以下步骤：对任一相邻节点所在边进行异常检测；根据异常检测结果构建节点之间的故障传播图；在所述故障传播图上随机游走定位故障根因，其中，所述定位故障根因通过构建所述故障传播图的转移概率矩阵计算每个节点的根因疑似度，通过所述根因疑似度确认故障根因。本发明以无监督的方式，综合多个指标，通过服务之间指标异常对服务整体异常的影响力，定量分析故障在服务之间的传播关系，基于此通过随机游走算法判断根因，为一套有效的自动化定位故障根因服务的方案。
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公开(公告)号：CN111597070B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010727337.8
申请日：2020-07-27
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种故障定位方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括以下步骤：对任一相邻节点所在边进行异常检测；根据异常检测结果构建节点之间的故障传播图；在所述故障传播图上随机游走定位故障根因，其中，所述定位故障根因通过构建所述故障传播图的转移概率矩阵计算每个节点的根因疑似度，通过所述根因疑似度确认故障根因。本发明以无监督的方式，综合多个指标，通过服务之间指标异常对服务整体异常的影响力，定量分析故障在服务之间的传播关系，基于此通过随机游走算法判断根因，为一套有效的自动化定位故障根因服务的方案。
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公开(公告)号：CN111506637A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010551259.0
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q40/04
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于KPI指标的多维异常检测方法、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：获取警告前后P+Q分钟的交易数据；根据警告发生时刻的维度组合对P+Q分钟的维度组合进行缺失值填充并评估数据规模；根据评估数据规模采用部分异常检测或全局异常检测得到所有维度组合的异常贡献；其中部分异常检测仅对叶子节点进行异常贡献检测，上层结点的异常贡献通过下层节点的异常贡献加和得到；全局异常检测对所有维度组合的异常贡献进行检测。本发明是一种与指标含义无关的异常检测方法，充分考虑了派生测量值的影响，可以在多个指标同时异常时给出统一的异常得分，支持的维度在10维以上，是一套可实践的方法。
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