CN111538951A - 一种异常定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种异常定位方法及装置，该方法包括：获取各待定位指标，每个待定位指标包括多个属性；将每个待定位指标作为一个维度，并将所有维度进行组合；针对每个维度以及组合后的维度中的任一维度，执行以下操作：根据该维度下每个属性对应的KPI的真实值和预测值，分别计算每个属性的贡献权重和JS散度；根据每个属性的贡献权重和JS散度，计算每个属性的异常指数；根据每个属性的贡献权重和异常指数，将满足预设条件的属性添加到该维度对应的根因集合中；将所有根因集合中所有属性的异常指数之和最大的根因集合定位为异常根因集合。本申请无需人工参与异常定位，提高了异常定位的准确率。

Description

一种异常定位方法及装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域，特别涉及一种异常定位方法及装置。
背景技术
随着大数据，云计算等互联网技术的飞速发展，各个公司的IT系统、业务系统也变得越来越复杂，保障业务健康运行的基于人工经验的传统手动运维也逐渐转向基于机器学习的智能运维。
在互联网服务运维中，当某个总关键性能指标(Key Performance Indicators，KPI)发生异常时，例如，总流量，需要快速、准确地定位出异常发生的原因(即异常根因)，例如，“省份为北京&运营商为联通”的流量出现异常，以便尽快做进一步的修复止损操作。由于目前运维中监控的维度(以指标作为维度)多，且多维度之间相互依存，每个维度取值范围较大，进而导致定位异常根因的搜索空间非常大，当前的运维系统更多的还是依靠经验进行人工异常定位，造成异常定位的准确率较低。
发明内容
本申请提供一种异常定位方法及装置，无需人工参与定位异常，提高了异常定位的准确率。
本申请提供的技术方案如下：
本申请提供一种异常定位方法，所述方法包括：
获取各待定位指标，每个待定位指标包括多个属性；
将每个待定位指标作为一个维度，并将所有维度进行组合；
针对每个维度以及组合后的维度中的任一维度，执行以下操作：
根据该维度下每个属性对应的KPI的真实值和预测值，分别计算每个属性的贡献权重和JS散度；
根据每个属性的贡献权重和JS散度，计算每个属性的异常指数；
根据每个属性的贡献权重和异常指数，将满足预设条件的属性添加到该维度对应的根因集合中；
将所有根因集合中所有属性的异常指数之和最大的根因集合定位为异常根因集合。
本申请还提供一种异常定位装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取各待定位指标，每个待定位指标包括多个属性；
组合模块，用于将每个待定位指标作为一个维度，并将所有维度进行组合；
执行模块，用于针对每个维度以及组合后的维度中的任一维度，执行以下操作：
根据该维度下每个属性对应的KPI的真实值和预测值，分别计算每个属性的贡献权重和JS散度；
根据每个属性的贡献权重和JS散度，计算每个属性的异常指数；
根据每个属性的贡献权重和异常指数，将满足预设条件的属性添加到该维度对应的根因集合中；
定位模块，用于将所有根因集合中所有属性的异常指数之和最大的根因集合定位为异常根因集合。
由以上技术方案可以看出，在本申请中，无需人工参与异常定位，节省了人力资源，并且结合各个待定位指标包括的各属性的贡献权重和JS散度定位出异常根因集合，即，结合了影响总KPI异常的主要因素进行异常定位，进而提高了异常定位的准确率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种异常定位方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的各维度进行组合的示意图；
图3本申请实施例提供的异常定位装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供一种异常定位方法，如图1所示，该方法可以应用于定位设备，该方法可以包括以下步骤：
S11：获取各待定位指标，每个待定位指标包括多个属性。
在本申请实施例中，各待定位指标均为与发生异常的总KPI相关联的指标。
例如，当总KPI为总流量时，待定位指标可以为省份、运营商等；当总KPI为总交易量时，待定位指标可以为省份、机房、交易类型等。
针对每个待定位指标，包括多个属性，例如，当待定位指标为省份时，可以包括北京、上海、广州、深圳等多个属性。
S12：将每个待定位指标作为一个维度，并将所有维度进行组合。
在本步骤中，如图2所示，假设与出现异常的总KPI相关联的各待定位指标分别为A、B和C，A包括的属性为a1和a2，B包括的属性为b1和b2，C包括的属性为c1和c2。
分别将A、B和C作为一个维度，并将这三个维度进行组合，得到组合后的维度(即，A&B、A&C和A&B&C)以及组合后的维度包括的组合属性，如图2所示。
为了方便后续说明，每个组合后的维度可以看作一个维度，一个组合后的维度包括的任意一个组合属性，可以看作一个维度包括的任意一个属性。
S13：针对每个维度以及组合后的维度中的任一维度，执行以下操作：
根据该维度下每个属性对应的KPI的真实值和预测值，分别计算每个属性的贡献权重和JS散度；
根据每个属性的贡献权重和JS散度，计算每个属性的异常指数；
根据每个属性的贡献权重和异常指数，将满足预设条件的属性添加到该维度对应的根因集合中。
在本步骤中，可以通过以包括的公式一计算该维度i包括的属性j的贡献权重：
公式一：EPij＝(Aij(m)-Fij(m))/(A(m)-F(m))；
其中，EPij为该维度i包括的属性j的贡献权重，m为KPI；
Aij(m)为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值；
Fij(m)为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值；
A(m)为该维度i包括的所有属性对应的KPI的真实值之和；
F(m)为该维度i包括的所有属性对应的KPI的预测值之和；
可以通过以包括的公式二计算该维度i包括的属性j的JS(Jensen-Shannon)散度；
公式二：Sij(m)＝0.5(plog(2p/p+q))+qlog(2q/p+q)；
其中，Sij(m)为该维度i包括的属性j的JS散度；
p为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值在所有属性对应的KPI的真实值中所占的百分比；
q为该维度i包括的属性j对应的KPI的预测值在所有属性对应的KPI的预测值中所占的百分比。
进一步地，在本步骤中，可以通过以下方式计算该维度的每个属性的异常指数：
将每个属性的贡献权重与每个属性的JS散度进行乘积运算，得到每个属性的异常指数。
在得到每个属性的异常指数之后，可以按照异常指数从大到小的顺序，对所有属性行排序；将排序后的属性中前N个属性添加到该维度对应的根因集合中；其中，前N个属性的贡献权重之和达到预设阈值(可根据经验设定)，N为正整数。
S14：将所有根因集合中所有属性的异常指数之和最大的根因集合定位为异常根因集合。
在本申请实施例中，可以在得到一个根因集合之后，就开始计算该根因集合中所有属性的异常指数之和；也可以在得到所有的根因集合之后再计算。不管哪种计算方式，本申请将异常指数之和最大的根因集合定位为异常根因集合，也即，此根因集合中的属性对应的KPI发生异常。
下面结合具体实施例对上述异常定位方法进行详细说明。
如下表一所示，假设总KPI为总交易量，获取的各个待定位指标分别为省份、机房和交易类型。将省份作为纬度A，机房作为纬度B，交易类型作为纬度C。各个纬度包括的属性从1开始排序命名，比如北京为a1，上海为a2，机房A为b1，等等。
时间 交易量 省份 机房 交易类型
2018/12/07 235600 北京 A 转账交易
2018/12/07 235700 北京 B 转账交易
2018/12/07 235720 上海 C 支付交易
…… …… …… …… ……
表一
对以上三个维度进行组合，最终得到后续需要执行上述步骤S13的维度，分别为A、B、C、A&B、A&C、B&C、A&B&C。
在执行上述步骤S13时，先从纬度A开始做处理，对于纬度A包括的所有属性a1、a2、…，分别根据上述两个公式计算每个属性的贡献权重和JS散度，然后计算每个属性的异常指数(每个属性的贡献权重与JS散度的乘积)，按照异常指数从大到小的顺序，对所有属性行排序，假设排序后的属性列表为{a5,a22,a7,a6,a19,a1,a3,a2,a4…}。
之后，针对排序后的属性，从前往后依次对属性的贡献权重进行累加，直到累加的贡献权重之和达到0.85(即，预设阈值)，将这些属性添加到纬度A对应的根因集合中，例如，纬度A的根因集合为{a5,a22,a7,a6,a19}。并计算该根因集合中所有属性的异常指数之和，也可以理解为该根因集合对应的异常指数Ka。
后续对其他剩余的纬度做同样的处理，可以得到剩余的根因集合，例如{b2,b35,b1}、{c8}、{a1&b2,a13&b14}、…等等。计算出剩余的根因集合对应的异常指数Kb、Kc、Ka&b、…等等。
比较所有根因集合对应的异常指数大小，假设最大的根因集合为{a1&b2,a13&b14}，则确定该根因集合为异常根因集合，也即，“北京&机房B”的转账交易量发生异常，以及“广州&机房F”(表一中未示出)的支付交易量发生异常。
由以上技术方案可以看出，在本申请中，无需人工参与异常定位，节省了人力资源，并且结合各个待定位指标包括的各属性的贡献权重和JS散度定位出异常根因集合，即，结合了影响总KPI异常的主要因素进行异常定位，进而提高了异常定位的准确率。
基于同一发明构思，本申请还提供了一种异常定位装置，如图3所示，该装置可以应用于定位设备，该装置包括：
获取模块31，用于获取各待定位指标，每个待定位指标包括多个属性；
组合模块32，用于将每个待定位指标作为一个维度，并将所有维度进行组合；
执行模块33，用于针对每个维度以及组合后的维度中的任一维度，执行以下操作：
根据该维度下每个属性对应的KPI的真实值和预测值，分别计算每个属性的贡献权重和JS散度；
根据每个属性的贡献权重和JS散度，计算每个属性的异常指数；
根据每个属性的贡献权重和异常指数，将满足预设条件的属性添加到该维度对应的根因集合中；
定位模块34，用于将所有根因集合中所有属性的异常指数之和最大的根因集合定位为异常根因集合。
优选地，上述执行模块33，具体用于：
通过以下公式一计算该维度i包括的属性j的贡献权重：
公式一：EPij＝(Aij(m)-Fij(m))/(A(m)-F(m))；
其中，EPij为该维度i包括的属性j的贡献权重，m为KPI；
Aij(m)为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值；
Fij(m)为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值；
A(m)为该维度i包括的所有属性对应的KPI的真实值之和；
F(m)为该维度i包括的所有属性对应的KPI的预测值之和；
通过以下公式二计算该维度i下属性j的JS散度；
公式二：Sij(m)＝0.5(plog(2p/p+q))+qlog(2q/p+q)；
其中，Sij(m)为该维度i包括的属性j的JS散度；
p为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值在所有属性对应的KPI的真实值中所占的百分比；
q为该维度i包括的属性j对应的KPI的预测值在所有属性对应的KPI的预测值中所占的百分比。
优选地，上述执行模块33，具体用于：
将每个属性的贡献权重与每个属性的JS散度进行乘积运算，得到每个属性的异常指数。
优选地，上述执行模块33，具体用于：
按照异常指数从大到小的顺序，对所有属性行排序；
将排序后的属性中前N个属性添加到该维度对应的根因集合中；
其中，前N个属性的贡献权重之和达到预设阈值，N为正整数。
由以上技术方案可以看出，在本申请中，无需人工参与异常定位，节省了人力资源，并且结合各个待定位指标包括的各属性的贡献权重和JS散度定位出异常根因集合，即，结合了影响总KPI异常的主要因素进行异常定位，进而提高了异常定位的准确率。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种异常定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取各待定位指标，每个待定位指标包括多个属性；
将每个待定位指标作为一个维度，并将所有维度进行组合；
针对每个维度以及组合后的维度中的任一维度，执行以下操作：
根据该维度下每个属性对应的关键性能指标KPI的真实值和预测值，分别计算每个属性的贡献权重和JS散度；
根据每个属性的贡献权重和JS散度，计算每个属性的异常指数；
根据每个属性的贡献权重和异常指数，将满足预设条件的属性添加到该维度对应的根因集合中；
将所有根因集合中所有属性的异常指数之和最大的根因集合定位为异常根因集合。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该维度下每个属性对应的业务指标的真实值和预测值，分别计算每个属性的贡献权重和JS散度，具体包括：
通过以下公式一计算该维度i包括的属性j的贡献权重：
公式一：EPij＝(Aij(m)-Fij(m))/(A(m)-F(m))；
其中，EPij为该维度i包括的属性j的贡献权重，m为KPI；
Aij(m)为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值；
Fij(m)为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值；
A(m)为该维度i包括的所有属性对应的KPI的真实值之和；
F(m)为该维度i包括的所有属性对应的KPI的预测值之和；
通过以下公式二计算该维度i下属性j的JS散度；
公式二：Sij(m)＝0.5(plog(2p/p+q))+qlog(2q/p+q)；
其中，Sij(m)为该维度i包括的属性j的JS散度；
p为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值在所有属性对应的KPI的真实值中所占的百分比；
q为该维度i包括的属性j对应的KPI的预测值在所有属性对应的KPI的预测值中所占的百分比。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个属性的贡献权重和JS散度，计算每个属性的异常指数，包括：
将每个属性的贡献权重与每个属性的JS散度进行乘积运算，得到每个属性的异常指数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个属性的贡献权重和异常指数，将满足预设条件的属性添加到该维度对应的根因集合中，包括：
按照异常指数从大到小的顺序，对所有属性行排序；
将排序后的属性中前N个属性添加到该维度对应的根因集合中；
其中，前N个属性的贡献权重之和达到预设阈值，N为正整数。
5.一种异常定位装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取各待定位指标，每个待定位指标包括多个属性；
组合模块，用于将每个待定位指标作为一个维度，并将所有维度进行组合；
执行模块，用于针对每个维度以及组合后的维度中的任一维度，执行以下操作：
根据该维度下每个属性对应的关键性能指标KPI的真实值和预测值，分别计算每个属性的贡献权重和JS散度；
根据每个属性的贡献权重和JS散度，计算每个属性的异常指数；
根据每个属性的贡献权重和异常指数，将满足预设条件的属性添加到该维度对应的根因集合中；
定位模块，用于将所有根因集合中所有属性的异常指数之和最大的根因集合定位为异常根因集合。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述执行模块，具体用于：
通过以下公式一计算该维度i包括的属性j的贡献权重：
公式一：EPij＝(Aij(m)-Fij(m))/(A(m)-F(m))；
其中，EPij为该维度i包括的属性j的贡献权重，m为KPI；
Aij(m)为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值；
Fij(m)为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值；
A(m)为该维度i包括的所有属性对应的KPI的真实值之和；
F(m)为该维度i包括的所有属性对应的KPI的预测值之和；
通过以下公式二计算该维度i下属性j的JS散度；
公式二：Sij(m)＝0.5(plog(2p/p+q))+qlog(2q/p+q)；
其中，Sij(m)为该维度i包括的属性j的JS散度；
p为该维度i包括的属性j对应的KPI的真实值在所有属性对应的KPI的真实值中所占的百分比；
q为该维度i包括的属性j对应的KPI的预测值在所有属性对应的KPI的预测值中所占的百分比。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述执行模块，具体用于：
将每个属性的贡献权重与每个属性的JS散度进行乘积运算，得到每个属性的异常指数。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述执行模块，具体用于：
按照异常指数从大到小的顺序，对所有属性行排序；
将排序后的属性中前N个属性添加到该维度对应的根因集合中；
其中，前N个属性的贡献权重之和达到预设阈值，N为正整数。
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