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公开(公告)号：CN111858231B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202010395406.X
申请日：2020-05-11
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06F11/30 , G06F18/241 , G06F18/2431 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于运维监控的单指标异常检测方法，该异常检测系统对运维监控采集并存储的时序数据进行KPI异常检测，所述时序数据包括运维监控通过技术工具采集的时间和指标值，该异常检测系统包括特征描述器、检测器和分类器。本发明科学合理，使用安全方便，通过针对不同的场景选择合适的算法进行异常检测，可以有效的提高异常检测的效率和精确度，避免出现误报漏报的情况导致错过真正有价值的问题，使得算法具有足够快的速度来处理在线实时数据，使得算法可以不依赖标注自动检测异常。
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公开(公告)号：CN113434193B
公开(公告)日：2021-12-07
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113448808A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111000535.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN111539493B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010653081.0
申请日：2020-07-08
Applicant: 北京必示科技有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种告警预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括以下步骤：采用多示例学习进行特征聚合以弱化训练集中的噪声示例权重；基于聚合后的特征构建事件预测模型并给出预警信号；基于预警信号提供可解释分析的事件根因。本发明提出了一个有效的、轻量的通用事件预测方法，利用告警数据，在事件发生之前提前发出预警信号，提醒工程师主动采用措施来规避风险，从而保证服务质量和减少故障带来的经济损失。
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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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公开(公告)号：CN111858231A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010395406.X
申请日：2020-05-11
Applicant: 北京必示科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于运维监控的单指标异常检测方法，该异常检测系统对运维监控采集并存储的时序数据进行KPI异常检测，所述时序数据包括运维监控通过技术工具采集的时间和指标值，该异常检测系统包括特征描述器、检测器和分类器。本发明科学合理，使用安全方便，通过针对不同的场景选择合适的算法进行异常检测，可以有效的提高异常检测的效率和精确度，避免出现误报漏报的情况导致错过真正有价值的问题，使得算法具有足够快的速度来处理在线实时数据，使得算法可以不依赖标注自动检测异常。
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公开(公告)号：CN111737095A
公开(公告)日：2020-10-02
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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