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公开(公告)号：CN112905671A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110313319.X
申请日：2021-03-24
Applicant: 北京必示科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种时间序列异常处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，时间序列异常处理方法，包括步骤：获取时间序列数据，对所述时间序列数据训练，构建模型；根据所述模型检测实时获得的时间序列数据中是否存在异常数据，若存在，则推荐部分异常数据；判断被推荐的所述部分异常数据是否合理，然后反馈判断结果；根据所述判断结果优化所述模型，然后继续检测实时时间序列数据。根据本发明的时间序列异常处理方法，对数据没有明显的偏向性，能够适配具有特定场景语义的指标，能应对非传统互联网领域的运维需求，具有更高的可扩展性，具有普适性，给出的异常结果能够给出具体的异常原因。
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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：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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Patent Agency Ranking
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：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：CN111539493A
公开(公告)日：2020-08-14
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：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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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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