CN112069028A - 一种异常检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明一种异常检测方法，属于运行状态异常检测技术领域，包括S1，获取被监控设备的某个性能指标历史检测值进行数据处理，包括数据清洗、特征工程和数据标记；S2，根据历史标记数据训练回归模型和分类模型；S3，根据被监控设备的某个性能指标的历史检测值通过调用回归模型预测出将来一段时间的指标预测值，并形成该性能指标的动态基线；S4，根据该性能指标当前时刻的检测值与所述当前时刻的预测值确定当前时刻的差值、比值，生成对比特征标签，通过分类算法生成异常标记。本发明的有益效果是，能根据该性能指标当前时刻的检测值与所述当前时刻的预测值确定当前时刻的差值、比值，生成对比特征标签，通过分类算法生成异常标记。

Description

一种异常检测方法
技术领域
本发明涉及运行状态异常检测技术领域，尤其涉及一种异常检测方法。
背景技术
随着信息技术的发展，各种应用、网站层出不穷，对计算设备的性能提出了更高的要求。对各项性能指标进行监控，实时获取计算设备的运行状态并排查异常，是提高其计算性能的必要步骤。一般来说，监控的性能指标包括CPU利用率、吞吐量、响应时间，等等。
现有的技术方案中多采用阈值来进行异常检测，即针对某个性能指标设置固定的阈值，若性能指标的检测值超出阈值范围，则判定该检测值为异常值。在上述方法中，阈值的取值对异常检测的准确性有很大的影响，然而对于阈值的设置却缺少系统的方法，导致该异常检测方法往往准确性不高。此外，需要对不同的性能指标分别设置阈值，费时费力。
发明内容
本发明的目的是提供一种异常检测方法，已解决现有技术中因阈值的取值对异常检测的准确性有很大的影响问题，同时，由于对于阈值的设置却缺少系统的方法，导致该异常检测方法往往准确性不高的问题。
为实现上述目的，本发明提出一种异常检测方法，包括以下步骤：
S1，获取被监控设备的某个性能指标历史检测值进行数据处理，包括数据清洗、特征工程和数据标记；
S2，根据历史标记数据训练回归模型和分类模型；
S3，根据被监控设备的某个性能指标的历史检测值通过调用回归模型预测出将来一段时间的指标预测值，并形成该性能指标的动态基线；
S4，根据该性能指标当前时刻的检测值与所述当前时刻的预测值确定当前时刻的差值、比值，生成对比特征标签，通过分类算法生成异常标记。
优选地，所述S1中的数据标记工作采用3-sigema算法和Tukey’s Test算法实现。
优选地，所述3-sigema算法包括以下步骤：
S31，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列的平均值；
S32，根据历史检测值的平均值计算数据列的标准差；
S33，比较数据列中的每个值与平均值的排查是否超过3倍的标准差，标记是否是异常值。
优选地，所述Tukey’s Test算法包括以下步骤：
S41，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值升序排序，得到历史检测值有序队列；
S42，根据有序队列计算出数据列的中位数；
S43，根据有序队列计算出数据列的下四分位，数据列中最小的25%的数据在这个点以下；
S44，根据有序队列计算出数据列的上四分位，数据列中最大的25%数据都在这个点以上；
S45，根据上四分位和下四分位的差乘以1.5得到值a，上四分位加上a得到上围，下四分位减去a得到下围，从而得到数据列的两个内围值；
S46，根据内围与数据列中的每个值比对，在内围值外的值为异常值，从而标记出异常值。
优选地，所述S2中采用LightGBM算法构建回归模型。
优选地，所述LightGBM算法包括以下步骤：
S61，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列划分为N个不同的区域，再求得每个区域的常识值c；
S62，根据每个区域的常识值c确定数据具体的切分点；
S63，根据每个区域的切分点求得回归树公式；
S64，根据回归树公式拟合训练数据得到数据残差；
S65，根据数据残差计算训练数据的平方损失差；
S66，根据你和数据的平方损失误差循环以上步骤得到回归树公式T2、T3...Tn；
S67，根据Tn你和训练数据的平方损失误差满足误差要求时，得到回归树公式Tn。
优选地，所述S61采用以下公式求得每个区域的常识值c：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
所述S62采用以下公式：
Figure 912655DEST_PATH_IMAGE002
所述S65采用以下公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
所述S67采用以下公式：
Figure 464990DEST_PATH_IMAGE003
。
优选地，所述S2中采用Isolation Forest算法和One Class SVM算法构建分类模型，Isolation Forest算法包括以下步骤：
S81，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列训练出T棵孤立树；
S82，根据孤立树将每个监测值带入森林中的每棵孤立树中，计算平均高度；
S83，根据平均高度再计算每个样本点的异常值分数。
优选地，所述S81采用以下公式：
Figure 637345DEST_PATH_IMAGE004
所述S83根据平均高度再计算每个样本点的异常值分数所用公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中：
Figure 261225DEST_PATH_IMAGE006
。
优选地，One Class SVM算法包括：
S11，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值数据列计算出数据的中心样本；所述S11采用如下公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
S12，根据数据的展现样本计算出检测值数据列中每个样本数据距离中心的距离，距离大于样本半径的为异常样本；所述S12采用如下公式：
Figure 468215DEST_PATH_IMAGE008
。
本发明中的有益效果为：
本发明采用3-sigema算法和Tukey’s Test算法进行数据标记；根据历史标记数据训练回归模型和分类模型，采用LightGBM算法构建回归模型，采用Isolation Forest算法和OneClass SVM算法构建分类模型；根据被监控设备的某个性能指标的历史检测值通过调用回归模型预测出将来一段时间（一天、一周）的指标预测值，并形成该性能指标的动态基线；根据该性能指标当前时刻的检测值与所述当前时刻的预测值确定当前时刻的差值、比值，生成对比特征标签，通过分类算法生成异常标记。
附图说明
图1为本发明提出的一种异常检测方法的历史检测值有序队列图；
图2为本发明提出的一种异常检测方法的异常值标记图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-2，一种异常检测方法，在根据本发明的异常检测方法中，获取被监控设备的某个性能指标历史检测值进行数据处理步骤中的数据标记工作采用3-sigema算法和Tukey’s Test算法实现。
本发明中，在根据本发明的异常检测方法中，3-sigema算法包括：根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列的平均值；根据历史检测值的平均值计算数据列的标准差；根据比较数据列中的每个值与平均值的排查是否超过3倍的标准差，标记是否是异常值。
本发明中，在根据本发明的异常检测方法中，Tukey’s Test算法包括：根据被监控设备的某个性能指标历史检测值升序排序，得到历史检测值有序队列；根据有序队列计算出数据列的中位数；根据有序队列计算出数据列的下四分位，数据列中最小的25%的数据在这个点以下；根据有序队列计算出数据列的上四分位，数据列中最大的25%数据都在这个点以上；根据上四分位和下四分位的差乘以1.5得到值a，上四分位加上a得到上围，下四分位减去a得到下围，从而得到数据列的两个内围值；根据内围与数据列中的每个值比对，在内围值外的值为异常值，从而标记出异常值。
Figure DEST_PATH_IMAGE009
本发明中，在根据本发明的异常检测方法中，根据历史标记数据训练预测模型步骤采用LightGBM算法构建回归模型。
本发明中，在根据本发明的异常检测方法中，LightGBM算法包括：根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列划分为N个不同的区域，再求得每个区域的常识值c；根据每个区域的常识值c确定数据具体的切分点；根据每个区域的切分点求得回归树公式；根据回归树公式拟合训练数据得到数据残差；根据数据残差计算训练数据的平方损失差；根据你和数据的平方损失误差循环以上步骤得到回归树公式T2、T3...Tn；根据Tn你和训练数据的平方损失误差满足误差要求时，得到回归树公式Tn。
本发明中，所述根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列划分为N个不同的区域，再求得每个区域的常识值c步骤采用以下公式：
Figure 112823DEST_PATH_IMAGE001
。
本发明中，所述根据每个区域的常识值c确定数据具体的切分点步骤采用以下公式：
Figure 208693DEST_PATH_IMAGE010
。
本发明中，所述根据数据残差计算训练数据的平方损失差步骤可采用以下公式：
Figure 167421DEST_PATH_IMAGE003
。
本发明中，所述根据你和数据的平方损失误差循环以上步骤得到回归树公式T2、T3...Tn；根据Tn你和训练数据的平方损失误差满足误差要求时，得到回归树公式Tn步骤可采用以下公式：
Figure 228918DEST_PATH_IMAGE003
；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
。
本发明中，在根据本发明的异常检测方法中，根据历史标记数据训练异常检测模型步骤采用Isolation Forest算法和One Class SVM算法构建异常检测模型。
本发明中，在根据本发明的异常检测方法中，Isolation Forest算法包括：根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列训练出T棵孤立树；根据孤立树将每个监测值带入森林中的每棵孤立树中，计算平均高度；根据平均高度再计算每个样本点的异常值分数。
本发明中，所述根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列训练出T棵孤立树步骤所用公式如下：
Figure 716531DEST_PATH_IMAGE004
。
本发明中，所述根据平均高度再计算每个样本点的异常值分数所用公式如下：
Figure 129058DEST_PATH_IMAGE005
其中：
Figure 891478DEST_PATH_IMAGE006
Figure 73060DEST_PATH_IMAGE012
。
本发明中，在根据本发明的异常检测方法中，One Class SVM算法包括：根据被监控设备的某个性能指标历史检测值数据列计算出数据的中心样本；根据数据的展现样本计算出检测值数据列中每个样本数据距离中心的距离，距离大于样本半径的为异常样本。
本发明中，所述根据被监控设备的某个性能指标历史检测值数据列计算出数据的中心样本步骤所用公式如下：
Figure 59471DEST_PATH_IMAGE007
。
本发明中，所述根据数据的展现样本计算出检测值数据列中每个样本数据距离中心的距离，距离大于样本半径的为异常样本步骤所用公式如下：
Figure 365819DEST_PATH_IMAGE008
。
本发明中，根据被监控设备的某个性能指标的历史检测值通过调用回归模型预测出将来一段时间（一天、一周）的指标预测值，并形成该性能指标的动态基线步骤采用LightGBM算法训练的回归树模型生成的动态基线检测值，将动态基线检测值载入到运维中台中，以作为异常检测的动态标准。
本发明中前时刻的差值、比值，生成对比特征标签，通过分类算法生成异常标记步骤采用了Isolation Forest算法和One Class SVM算法构建的异常检测模型中，生成指标检测值的异常对比特征标签并加载到运维数据中台中，以作为告警信息的异常故障内容。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取被监控设备的某个性能指标历史检测值进行数据处理，包括数据清洗、特征工程和数据标记；
S2，根据历史标记数据训练回归模型和分类模型；
S3，根据被监控设备的某个性能指标的历史检测值通过调用回归模型预测出将来一段时间的指标预测值，并形成该性能指标的动态基线；
S4，根据该性能指标当前时刻的检测值与所述当前时刻的预测值确定当前时刻的差值、比值，生成对比特征标签，通过分类算法生成异常标记。
2.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述S1中的数据标记工作采用3-sigema算法和Tukey’s Test算法实现。
3.根据权利要求2所述的异常检测方法，其特征在于，所述3-sigema算法包括以下步骤：
S31，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列的平均值；
S32，根据历史检测值的平均值计算数据列的标准差；
S33，比较数据列中的每个值与平均值的排查是否超过3倍的标准差，标记是否是异常值。
4.根据权利要求2所述的异常检测方法，其特征在于，所述Tukey’s Test算法包括以下步骤：
S41，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值升序排序，得到历史检测值有序队列；
S42，根据有序队列计算出数据列的中位数；
S43，根据有序队列计算出数据列的下四分位，数据列中最小的25%的数据在这个点以下；
S44，根据有序队列计算出数据列的上四分位，数据列中最大的25%数据都在这个点以上；
S45，根据上四分位和下四分位的差乘以1.5得到值a，上四分位加上a得到上围，下四分位减去a得到下围，从而得到数据列的两个内围值；
S46，根据内围与数据列中的每个值比对，在内围值外的值为异常值，从而标记出异常值。
5.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述S2中采用LightGBM算法构建回归模型。
6.根据权利要求5所述的异常检测方法，其特征在于，所述LightGBM算法包括以下步骤：
S61，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列划分为N个不同的区域，再求得每个区域的常识值c；
S62，根据每个区域的常识值c确定数据具体的切分点；
S63，根据每个区域的切分点求得回归树公式；
S64，根据回归树公式拟合训练数据得到数据残差；
S65，根据数据残差计算训练数据的平方损失差；
S66，根据你和数据的平方损失误差循环以上步骤得到回归树公式T2、T3...Tn；
S67，根据Tn你和训练数据的平方损失误差满足误差要求时，得到回归树公式Tn。
7.根据权利要求6所述的异常检测方法，其特征在于，所述S61采用以下公式求得每个区域的常识值c：
Figure 657723DEST_PATH_IMAGE001
所述S62采用以下公式：
Figure 973298DEST_PATH_IMAGE002
所述S65采用以下公式：
Figure 308465DEST_PATH_IMAGE003
所述S67采用以下公式：
Figure 771807DEST_PATH_IMAGE003
。
8.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述S2中采用Isolation Forest算法和One Class SVM算法构建分类模型，Isolation Forest算法包括以下步骤：
S81，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值计算数据列训练出T棵孤立树；
S82，根据孤立树将每个监测值带入森林中的每棵孤立树中，计算平均高度；
S83，根据平均高度再计算每个样本点的异常值分数。
9.根据权利要求8所述的异常检测方法，其特征在于，所述S81采用以下公式：
Figure 850621DEST_PATH_IMAGE004
所述S83根据平均高度再计算每个样本点的异常值分数所用公式如下：
Figure 879757DEST_PATH_IMAGE005
其中：
Figure 651404DEST_PATH_IMAGE006
。
10.根据权利要求8所述的异常检测方法，其特征在于，One Class SVM算法包括：
S11，根据被监控设备的某个性能指标历史检测值数据列计算出数据的中心样本；所述S11采用如下公式：
Figure 772682DEST_PATH_IMAGE007
S12，根据数据的展现样本计算出检测值数据列中每个样本数据距离中心的距离，距离大于样本半径的为异常样本；所述S12采用如下公式：
Figure 389608DEST_PATH_IMAGE008
。
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