CN112988521A - 一种告警方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种告警方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；判断第一数量是否大于第一数量阈值，并根据判断结果执行目标告警信息的告警策略。可见，本方案中，设定了告警的筛选条件，并不是基于所有告警信息执行告警策略，而是仅基于通过筛选的告警信息执行告警策略，减少了告警的次数。

Description

一种告警方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及智能分析技术领域，特别是涉及一种告警方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，一些场景中需要针对一些对象进行告警。例如，在操作数据库的场景中，通常会产生KPI(Key Performance Indicator，关键性能指标)波动，在KPI数值超过阈值的情况下，会针对数据库进行告警，以提示相关业务人员调整操作流程。再例如，在对股票进行分析的场景中，通常会关注股票的KDJ(stochastic oscillator，随机指标)波动情况，在KDJ数值超过阈值的情况下，会针对股票交易情况进行告警，以提示相关业务人员关注股票的变化情况，等等。

相关的告警方案通常包括：首先获取告警对象的历史指标，利用3σ准则、或者箱形图法等算法获得指标上下阈值，或者，也可以利用时序预测算法基于历史指标存在的季节性、趋势性等特性，获得时序的上下预测线来作为指标上下阈值；再将当前指标与指标上下阈值进行比较，并对超过指标上下阈值的当前指标进行告警。

然而，用户的操作通常使得告警对象的指标出现频繁变化，如果采用上述方案，对超过指标上下阈值的当前指标进行告警，则频繁变化的指标容易导致频繁告警，会对相关业务人员产生干扰。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种告警方法、装置、设备及存储介质，以减少频繁告警。具体技术方案如下：

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种告警方法，包括：

获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；

在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；

确定所述当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；

判断所述第一数量是否大于第一数量阈值，并根据判断结果执行所述目标告警信息的告警策略。

可选的，所述根据判断结果执行所述目标告警信息的告警策略，包括：

若判定所述第一数量大于所述第一数量阈值，则剔除所述目标告警信息；

若判定所述第一数量不大于所述第一数量阈值，则保留所述目标告警信息。

可选的，所述根据判断结果执行所述目标告警信息的告警策略，包括：

在判定所述第一数量不大于第一数量阈值的情况下，统计第一预设周期中目标第二预设周期的数量，作为第二数量，所述目标第二预设周期中包含的所述当前预设时段对应的预设时段内获取到告警信息；其中，所述第一预设周期内包括多个第二预设周期，每个第二预设周期包含多个预设时段；

判断所述第二数量是否大于第二数量阈值；

若不大于，则保留所述目标告警信息；

若大于，则剔除所述目标告警信息。

可选的，获取所述第一数量阈值的步骤如下：

基于历史预设时段内获取到的告警信息的数量，确定所述当前预设时段的第一数量阈值。

可选的，确定所述幅度阈值的步骤如下：

基于所述告警对象的历史告警信息的幅度，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

可选的，确定所述幅度阈值的步骤如下：

基于所述告警对象的历史告警信息的幅度、以及所述历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；

基于所述幅度预测结果，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

可选的，所述基于所述告警对象的历史告警信息的幅度，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值，包括：

基于所述历史告警信息的幅度、以及所述历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；

基于所述历史告警信息的幅度和所述幅度预测结果，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

可选的，所述根据判断结果执行所述目标告警信息的告警策略，包括：

在判定所述第一数量不大于所述第一数量阈值的情况下，展示所述目标告警信息，或者，将所述目标告警信息发送至展示终端。

可选的，所述方法还包括：

在判定所述第二数量不大于第二数量阈值的情况下，展示所述目标告警信息，或者，将所述目标告警信息发送至展示终端。

可选的，所述方法还包括：

在所述当前预设时段结束后，展示所保留的目标告警信息，或者，将所保留的目标告警信息发送至展示终端。

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种告警装置，包括：

获取模块，用于获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；

识别模块，用于在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；

第一确定模块，用于确定所述当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；

判断模块，用于判断所述第一数量是否大于第一数量阈值；

执行模块，用于根据所述判断模块的判断结果执行所述目标告警信息的告警策略。

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任意一种告警方法。

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种告警方法。

应用本发明所示实施例，获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；判断第一数量是否大于第一数量阈值，并根据判断结果执行目标告警信息的告警策略。可见，本方案中，一方面，设定了告警的筛选条件，并不是基于所有告警信息执行告警策略，而是仅基于通过筛选的告警信息执行告警策略，减少了告警的次数。

另一方面，如果直接判断当前告警信息对应的当前预设时段内获取到的告警信息的数量是否满足预设数量条件，并在判断结果为是的情况下执行告警策略，则能够有效剔除一些时间分布集中且具有时间规律性的告警信息，这样可以减少短时间内告警次数过多的情况；但也会误剔除一些应该告警的告警信息，产生告警漏报。

而应用本发明所示实施例，先识别未达到幅度阈值的告警信息，再采用上述方案，判断当前告警信息对应的当前预设时段内获取到的告警信息的数量是否满足预设数量条件，并在判断结果为是的情况下进行告警。这样，如果时间分布集中且具有时间规律性的告警信息中混杂了应该告警的告警信息(达到幅度阈值的告警信息)，能够基于该混杂其中的告警信息执行告警策略，减少了漏报的情况。

当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的告警方法的第一种流程示意图；

图2为本发明实施例提供的告警方法的第二种流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种告警装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

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。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种告警方法、装置、设备及存储介质，该方法及装置可以应用于各种电子设备，具体不做限定。下面首先对该告警方法进行详细介绍。

图1为本发明实施例提供的告警方法的第一种流程示意图，包括：

S101：获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息。

举例来说，在操作数据库的场景中，告警对象可以为数据库，可以获取针对数据库的告警信息，作为当前告警信息；在对股票进行分析的场景中，告警对象可以为股票交易情况，可以获取针对股票交易情况的告警信息，作为当前告警信息。本发明实施例对具体告警对象不做限定。

S102：在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息。

一种实施方式中，确定幅度阈值的过程可以包括：基于告警对象的历史告警信息的幅度，确定当前预设时段对应的幅度阈值。

举例来说，可以对历史告警信息的幅度进行统计分析，根据分析结果确定当前预设时段对应的幅度阈值。以基于箱型图法进行统计分析为例，可以根据历史告警信息的幅度绘制箱型图，根据绘制得到的箱型图，确定当前预设时段对应的幅度阈值。例如，可以将箱型图的上四分位数确定为幅度阈值。统计分析的方法可以为基于3σ准则进行统计分析、基于箱型图法进行统计分析，等等，具体统计分析的方法不做限定。

或者，一种实施方式中，确定幅度阈值的过程可以包括：基于告警对象的历史告警信息的幅度、以及历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；基于幅度预测结果，确定当前预设时段对应的幅度阈值。

举例来说，可以利用时序预测算法，如简单指数平滑法，基于历史告警信息的幅度、以及历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果。若幅度预测结果为告警信息数值为100，那么可以确定当前预设时段对应的幅度阈值为100。时序预测算法可以为简单指数平滑法、霍尔特线性趋势法，等等，具体时序预测算法不做限定；告警信息对应的告警时间可以为告警信息产生的时间、或者为执行本方案的电子设备获取到告警信息的时间，等等，具体告警时间不做限定。

或者，一种实施方式中，确定幅度阈值的过程可以包括：基于历史告警信息的幅度、以及历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；基于历史告警信息的幅度和幅度预测结果，确定当前预设时段对应的幅度阈值。

举例来说，可以利用如下算式，计算得到幅度阈值：

幅度阈值＝权重1×历史告警信息的幅度值+权重2×幅度预测结果

其中，权重1的数值可以为0.3、0.6、0.8，等等，具体权重1的数值不做限定；权重2的数值可以为0.7、0.4、0.2，等等，具体权重2的数值不做限定。

举例来说，可以利用历史告警信息的幅度绘制箱型图，假设绘制得到的箱型图的上四分位数为80，可以将上四分位数为80确定为历史告警信息的幅度值；利用简单指数平滑法，基于历史告警信息的幅度、以及历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果可以为告警信息数值为100；假设，权重1的数值为0.8，权重2的数值为0.2，可以利用如下算式计算得到幅度阈值：

幅度阈值＝0.8×80+0.2×100＝84

本实施方式中将历史告警信息的幅度与幅度预测结果进行结合，同时考虑到了历史告警信息的幅度与未来告警信息的幅度，使得确定出的幅度阈值更为合理。

S102中，可以在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值84的告警信息，作为目标告警信息。

S103：确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量。

其中，可以预先将一天划分为多个时段，例如，可以以1小时为单位设定时段，将一天中的24个小时划分为24个时段，若当前告警信息的告警时间为8点半，由于8点半在8-9点时段内，因此可以确定当前告警信息所处的当前预设时段为8-9点时段，此时，可以确定8-9点时段内已获取到的告警信息的数量，若8-9点时段内获取到了15条告警信息，那么可以确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量为15条，可以将15确定为第一数量。其中，当前告警信息的告警时间可以为产生当前告警信息的时间、获取到当前告警信息的时间，等等，具体当前告警信息的告警时间不做限定。

或者也可以将一周划分为多个时段，如以一天为单位，将一周的七天设定为七个时段；或者也可以将一个月划分为多个时段，如以十天为单位，将一个月的30天设定为3个时段，等等，具体设定时段的方法不做限定。

再举一例，可以将一天以12小时为单位设定时段，如设定0-12点时段、12-24点时段，若当前告警信息的告警时间为8点半，由于8点半在0-12点时段内，因此可以确定当前告警信息所处的当前预设时段为0-12点时段，此时，可以确定0-12点时段内获取到的告警信息的数量，若0-12点时段内获取到了67条告警信息，那么可以确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量为67条，可以将67作为第一数量。其中，设定时段的单位可以为半小时、1小时、12小时，等等，具体设定时段的单位不做限定；获取到的告警信息的数量可以为10条，15条，67条，等等，具体获取到的告警信息的数量不做限定。

S104：判断第一数量是否大于第一数量阈值，并根据判断结果执行目标告警信息的告警策略。

一种实施方式中，确定第一数量阈值的过程可以包括：基于历史预设时段内获取到的告警信息的数量，确定当前预设时段的第一数量阈值。

一种情况下，所述历史预设时段可以为当前预设时段的上一个相邻预设时段。

举例来说，上述一种实施方式中，以1小时为单位设定时段，将一天中的24个小时划分为24个时段，那么，若当前预设时段为8-9点时段，那么历史预设时段可以为7-8点时段。这种情况下，可以基于7-8点时段内获取到的告警信息的数量，确定8-9点时段的第一数量阈值。例如，若7-8点时段内获取到的告警信息的数量为15条，那么可以将15确定为8-9点时段的第一数量阈值。

或者，另一种情况下，所述历史预设时段可以为与当前预设时段对应的各个历史预设时段。

举例来说，上述一种实施方式中，以1小时为单位设定时段，将一天中的24个小时划分为24个时段，那么可以基于各历史预设时段获取到的告警信息的数量，确定当前预设时段的第一数量阈值。例如，当前预设时段为8-9点，那么历史预设时段可以为8点前的每一小时时段，若5-6点时段内获取到的告警信息的数量为15条，6-7点时段内获取到的告警信息的数量为15条，7-8点时段内获取到的告警信息的数量为18条，那么可以将各历史预设时段获取到的告警信息的数量的平均数确定为当前预设时段的第一数量阈值，也就是说可以将16((15+15+18)÷3＝16)确定为当前预设时段的第一数量阈值。

基于各历史预设时段获取到的告警信息的数量，确定当前预设时段的第一数量阈值的方式可以为：将各历史预设时段获取到的告警信息的数量的平均数确定为当前预设时段的第一数量阈值，或者，也可以将各历史预设时段获取到的告警信息的数量的众数确定为当前预设时段的第一数量阈值，等等，具体基于各历史预设时段获取到的告警信息的数量，确定当前预设时段的第一数量阈值的方式不做限定。

或者，一种实施方式中，第一数量阈值也可以为预先设定的。举例来说，可以设定第一数量阈值为15、20，等等，具体第一数量阈值不做限定。

一种实施方式中，如果S104判定第一数量不大于第一数量阈值的情况下，可以确定当前告警信息所处的第一预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为目标数量；判断目标数量是否大于目标数量阈值。其中，第一预设时段长于当前预设时段。

当前预设时段可以以1小时为单位设定时段，如设定8-9点时段、9-10点时段等等，那么第一预设时段可以以2小时为单位设定时段，如设定8-10点时段、10-12点时段等等，其中，第一预设时段长于当前预设时段，具体第一预设时段不做限定；确定目标数量阈值的过程可以参考上述确定第一数量阈值的过程，这里不再赘述。

举例来说，可以以12小时为单位设定时段，如设定0-12点时段、12-24点时段。若确定告警信息对应的第一数量不大于第一数量阈值，可以继续确定告警信息对应的第一预设时段内获取到的告警信息的数量。若获取到告警信息的时间为8点半，由于8点半在0-12点时段内，因此可以确定告警信息对应的第一预设时段为0-12点时段，此时，可以确定0-12点时段内获取到的告警信息的数量，若0-12点时段内获取到了53条告警信息，那么可以确定目标数量为53条。若目标数量阈值为40，则判定目标数量大于目标数量阈值；若目标数量阈值为60，则判定目标数量不大于目标数量阈值。

一种实施方式中，S104可以包括：若判定第一数量大于第一数量阈值，则剔除目标告警信息；若判定第一数量不大于第一数量阈值，则保留目标告警信息。

举例来说，若根据上述一种实施方式确定的第一数量阈值为15，那么，若第一数量为20，可以判定第一数量大于第一数量阈值，可以剔除目标告警信息；若第一数量为14，可以判定第一数量不大于第一数量阈值，可以保留目标告警信息。

一种情况下，在判定第一数量不大于第一数量阈值的情况下，可以直接展示目标告警信息，或者，将目标告警信息发送至展示终端。

展示目标告警信息的方式有多种，比如弹出窗口提醒业务人员，或者以报错的方式提醒相关技术人员，等等，具体展示目标告警信息的方式不做限定。或者，也可以将目标告警信息发送至展示终端，以展示目标告警信息。本发明实施例对具体展示终端不做限定。

或者，一种情况下，保留目标告警信息之后还包括：在当前预设时段结束后，展示所保留的目标告警信息，或者，将所保留的目标告警信息发送至展示终端。

这种情况下，不立即展示目标告警信息，而是先保留目标告警信息，再在当前预设时段结束后，展示所保留的目标告警信息。这样，可以将当前预设时段内所保留的全部目标告警信息一次性地展示给相关人员，便于相关人员对于这一时段内的目标告警信息进行整合与分析。

或者，一种实施方式中，S104可以包括：在判定第一数量不大于第一数量阈值的情况下，统计第一预设周期中目标第二预设周期的数量，作为第二数量，目标第二预设周期中包含的当前预设时段对应的预设时段内获取到告警信息；其中，第一预设周期内包括多个第二预设周期，每个第二预设周期包含多个预设时段；判断第二数量是否大于第二数量阈值；若不大于，则保留目标告警信息；若大于，则剔除目标告警信息。

举例来说，第一预设周期可以为：1周、一个月，等等，具体第一预设周期不做限定；第二预设周期可以为：1天、2天，等等，具体第二预设周期不做限定；其中，第一预设周期长于第二预设周期。例如，若第一预设周期为1周，那么第二预设周期可以为一天，由于一周中包括七天，那么第一预设周期中就包括7个第二预设周期。针对第二预设周期可以预先设定多个时段，如以1小时为单位设定时段、以2小时为单位设定时段，等等，具体预设时段不做限定；第二数量阈值可以为6、7，等等，具体第二数量阈值不做限定。

举例来说，针对第一预设周期中的每个第二预设周期，若该第二预设周期中包含的当前预设时段对应的预设时段内获取到告警信息，则可以确定该第二预设周期为目标第二预设周期。

举例来说，若第一预设周期为1周，第二预设周期为1天，以1小时为单位设定时段，那么若当前预设时段为8-9点时段，那么其对应的预设时段为8-9点时段。这样，可以将一周内在8-9点时段获取到告警信息的那一天确定为目标第二预设周期。例如，周一的8-9点、10-11点获取到告警信息，周二的10-11点获取到告警信息，周三的8-9点、10-11点获取到告警信息，周四的10-11点获取到告警信息，周五的8-9点、10-11点获取到告警信息，周六的10-11点获取到告警信息，周日的8-9点获取到告警信息，那么，可以确定目标第二预设周期为周一、周三、周五和周日，则目标第二预设周期的数量为4，也就是第二数量为4。若第二数量阈值为6，则第二数量不大于第二数量阈值，可以保留目标告警信息；若第二数量阈值为3，则第二数量大于第二数量阈值，可以剔除目标告警信息。

一种情况下，在判定第二数量不大于第二数量阈值的情况下，可以直接展示目标告警信息，或者，将目标告警信息发送至展示终端。

展示目标告警信息的方式有多种，比如弹出窗口提醒业务人员，或者以报错的方式提醒相关技术人员，等等，具体展示目标告警信息的方式不做限定。或者，也可以将目标告警信息发送至展示终端，以展示目标告警信息。本发明实施例对具体展示终端不做限定。

一种情况下，保留目标告警信息之后还包括：在当前预设时段结束后，展示所保留的目标告警信息，或者，将所保留的目标告警信息发送至展示终端。

这种情况下，不立即展示目标告警信息，而是先保留目标告警信息，再在当前预设时段结束后，展示所保留的目标告警信息。这样，可以将当前预设时段内所保留的全部目标告警信息一次性地展示给相关人员，便于相关人员对于这一时段内的目标告警信息进行整合与分析。

应用本发明图1所示实施例，获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；判断第一数量是否大于第一数量阈值，并根据判断结果执行目标告警信息的告警策略。可见，本方案中，一方面，设定了告警的筛选条件，并不是基于所有告警信息执行告警策略，而是仅基于通过筛选的告警信息执行告警策略，减少了告警的次数。

另一方面，如果直接判断当前告警信息对应的当前预设时段内获取到的告警信息的数量是否满足预设数量条件，并在判断结果为是的情况下执行告警策略，则能够有效剔除一些时间分布集中且具有时间规律性的告警信息，这样可以减少短时间内告警次数过多的情况；但也会误剔除一些应该告警的告警信息，产生告警漏报。

而应用本发明所示实施例，先识别未达到幅度阈值的告警信息，再采用上述方案，判断当前告警信息对应的当前预设时段内获取到的告警信息的数量是否满足预设数量条件，并在判断结果为是的情况下进行告警。这样，如果时间分布集中且具有时间规律性的告警信息中混杂了应该告警的告警信息(达到幅度阈值的告警信息)，能够基于该混杂其中的告警信息执行告警策略，减少了漏报的情况。

图2为本发明实施例提供的告警方法的第二种流程示意图，包括：

S201：基于历史告警信息的幅度、以及历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；基于历史告警信息的幅度和幅度预测结果，确定当前预设时段对应的幅度阈值。

举例来说，可以利用时序预测算法，如简单指数平滑法，基于历史告警信息的幅度、以及历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果。时序预测算法可以为简单指数平滑法、霍尔特线性趋势法，等等，具体时序预测算法不做限定；告警信息对应的告警时间可以为告警信息产生的时间、或者为执行本方案的电子设备获取到告警信息的时间，等等，具体告警时间不做限定。

举例来说，可以先对历史告警信息的幅度进行统计分析，结合分析结果与上述幅度预测结果，确定当前预设时段对应的幅度阈值。统计分析的方法可以为基于3σ准则进行统计分析、基于箱型图法进行统计分析，等等，具体统计分析的方法不做限定。

举例来说，可以利用如下算式，计算得到幅度阈值：

幅度阈值＝权重1×历史告警信息的幅度值+权重2×幅度预测结果

其中，权重1的数值可以为0.3、0.6、0.8，等等，具体权重1的数值不做限定；权重2的数值可以为0.7、0.4、0.2，等等，具体权重2的数值不做限定。

举例来说，可以利用历史告警信息的幅度绘制箱型图，假设绘制得到的箱型图的上四分位数为80，可以将上四分位数为80确定为历史告警信息的幅度值；利用简单指数平滑法，基于历史告警信息的幅度、以及历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果可以为告警信息数值为100；假设，权重1的数值为0.8，权重2的数值为0.2，可以利用如下算式计算得到幅度阈值：

幅度阈值＝0.8×80+0.2×100＝84

本实施方式中将历史告警信息的幅度与幅度预测结果进行结合，同时考虑到了历史告警信息的幅度与未来告警信息的幅度，使得确定出的幅度阈值更为合理。

S202：基于历史预设时段内获取到的告警信息的数量，确定所述当前预设时段的第一数量阈值。

一种情况下，所述历史预设时段可以为当前预设时段的上一个相邻预设时段。

举例来说，若以1小时为单位设定时段，将一天中的24个小时划分为24个时段，那么，若当前预设时段为8-9点时段，那么历史预设时段可以为7-8点时段。这种情况下，可以基于7-8点时段内获取到的告警信息的数量，确定8-9点时段的第一数量阈值。例如，若7-8点时段内获取到的告警信息的数量为15条，那么可以将15确定为8-9点时段的第一数量阈值。

或者，另一种情况下，所述历史预设时段可以为与当前预设时段对应的各个历史预设时段。

举例来说，若以1小时为单位设定时段，将一天中的24个小时划分为24个时段，那么可以基于各历史预设时段获取到的告警信息的数量，确定当前预设时段的第一数量阈值。例如，当前预设时段为8-9点，那么历史预设时段可以为8点前的每一小时时段，若5-6点时段内获取到的告警信息的数量为15条，6-7点时段内获取到的告警信息的数量为15条，7-8点时段内获取到的告警信息的数量为18条，那么可以将各历史预设时段获取到的告警信息的数量的平均数确定为当前预设时段的第一数量阈值，也就是说可以将16((15+15+18)÷3＝16)确定为当前预设时段的第一数量阈值。

基于各历史预设时段获取到的告警信息的数量，确定当前预设时段的第一数量阈值的方式可以为：将各历史预设时段获取到的告警信息的数量的平均数确定为当前预设时段的第一数量阈值，或者，也可以将各历史预设时段获取到的告警信息的数量的众数确定为当前预设时段的第一数量阈值，等等，具体基于各历史预设时段获取到的告警信息的数量，确定当前预设时段的第一数量阈值的方式不做限定。

或者，一种实施方式中，第一数量阈值也可以为预先设定的。举例来说，可以设定第一数量阈值为15、20，等等，具体第一数量阈值不做限定。

S203：获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息。

举例来说，在操作数据库的场景中，告警对象可以为数据库，可以获取针对数据库的告警信息，作为当前告警信息；在对股票进行分析的场景中，告警对象可以为股票交易情况，可以获取针对股票交易情况的告警信息，作为当前告警信息。本发明实施例对具体告警对象不做限定。

举例来说，若S201中确定出的幅度阈值为84，那么可以在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值84的告警信息，作为目标告警信息

S204：确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量。

其中，可以预先将一天划分为多个时段，例如，可以以1小时为单位设定时段，将一天中的24个小时设定为24个时段，若当前告警信息的告警时间为8点半，由于8点半在8-9点时段内，因此可以确定当前告警信息所处的当前预设时段为8-9点时段，此时，可以确定8-9点时段内已获取到的告警信息的数量，若8-9点时段内获取到了15条告警信息，那么可以确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量为15条，可以将15确定为第一数量。其中，当前告警信息的告警时间可以为产生当前告警信息的时间、获取到当前告警信息的时间，等等，具体当前告警信息的告警时间不做限定。

或者也可以将一周划分为多个时段，如以一天为单位，将一周的七天设定为七个时段；或者也可以将一个月划分为多个时段，如以十天为单位，将一个月的30天设定为3个时段，等等，具体设定时段的方法不做限定。

再举一例，可以将一天以12小时为单位设定时段，如设定0-12点时段、12-24点时段，若当前告警信息的告警时间为8点半，由于8点半在0-12点时段内，因此可以确定当前告警信息所处的当前预设时段为0-12点时段，此时，可以确定0-12点时段内获取到的告警信息的数量，若0-12点时段内获取到了67条告警信息，那么可以确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量为67条，可以将67确定为第一数量。其中，设定时段的单位可以为半小时、1小时、12小时，等等，具体设定时段的单位不做限定；获取到的告警信息的数量可以为10条，15条，67条，等等，具体获取到的告警信息的数量不做限定。

S205：判断第一数量是否大于第一数量阈值。若否，则执行S206。

举例来说，若S202中确定的第一数量阈值为15，那么，若S204中确定的第一数量为20，可以判定第一数量大于第一数量阈值，可以剔除目标告警信息；若S204中确定的第一数量为14，可以判定第一数量不大于第一数量阈值，可以执行S206。

S206：统计第一预设周期中目标第二预设周期的数量，作为第二数量，目标第二预设周期中包含的当前预设时段对应的预设时段内获取到告警信息；其中，第一预设周期内包括多个第二预设周期，每个第二预设周期包含多个预设时段。

举例来说，第一预设周期可以为：1周、一个月，等等，具体第一预设周期不做限定；第二预设周期可以为：1天、2天，等等，具体第二预设周期不做限定；其中，第一预设周期长于第二预设周期。例如，若第一预设周期为1周，那么第二预设周期可以为一天，由于一周中包括七天，那么第一预设周期中就包括7个第二预设周期。针对第二预设周期可以预先设定多个时段，如以1小时为单位设定时段、以2小时为单位设定时段，等等，具体预设时段不做限定

举例来说，针对第一预设周期中的每个第二预设周期，若该第二预设周期中包含的当前预设时段对应的预设时段内获取到告警信息，则可以确定该第二预设周期为目标第二预设周期。

举例来说，若第一预设周期为1周，第二预设周期为1天，以1小时为单位设定时段，那么若当前预设时段为8-9点时段，那么其对应的预设时段为8-9点时段。这样，可以将一周内在8-9点时段获取到告警信息的那一天确定为目标第二预设周期。例如，周一的8-9点、10-11点获取到告警信息，周二的10-11点获取到告警信息，周三的8-9点、10-11点获取到告警信息，周四的10-11点获取到告警信息，周五的8-9点、10-11点获取到告警信息，周六的10-11点获取到告警信息，周日的8-9点获取到告警信息，那么，可以确定目标第二预设周期为周一、周三、周五和周日，则目标第二预设周期的数量为4，也就是第二数量为4。

S207：判断第二数量是否大于第二数量阈值。若否，则执行S208。

举例来说，若第二数量阈值为6，若第二数量为4，则那么第二数量不大于第二数量阈值，可以执行S208；若第二数量为7，则第二数量大于第二数量阈值，可以剔除目标告警信息。其中，第二数量阈值可以为6、7，等等，具体第二数量阈值不做限定。

S208：展示目标告警信息。

展示目标告警信息的方式有多种，比如弹出窗口提醒业务人员，或者以报错的方式提醒相关技术人员，等等，具体展示目标告警信息的方式不做限定。或者，也可以将目标告警信息发送至展示终端，以展示目标告警信息。本发明实施例对具体展示终端不做限定。

应用本发明图2所示实施例，获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；判断第一数量是否大于第一数量阈值，并根据判断结果执行目标告警信息的告警策略。可见，本方案中，一方面，设定了告警的筛选条件，并不是基于所有告警信息执行告警策略，而是仅基于通过筛选的告警信息执行告警策略，减少了告警的次数。

另一方面，如果直接判断当前告警信息对应的当前预设时段内获取到的告警信息的数量是否满足预设数量条件，并在判断结果为是的情况下执行告警策略，则能够有效剔除一些时间分布集中且具有时间规律性的告警信息，这样可以减少短时间内告警次数过多的情况；但也会误剔除一些应该告警的告警信息，产生告警漏报。

而应用本发明所示实施例，先识别未达到幅度阈值的告警信息，再采用上述方案，判断当前告警信息对应的当前预设时段内获取到的告警信息的数量是否满足预设数量条件，并在判断结果为是的情况下进行告警。这样，如果时间分布集中且具有时间规律性的告警信息中混杂了应该告警的告警信息(达到幅度阈值的告警信息)，能够基于该混杂其中的告警信息执行告警策略，减少了漏报的情况。

与上述方法实施例相对应，本发明实施例还提供一种告警装置的结构示意图，如图3所示，包括：

获取模块301，用于获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；

识别模块302，用于在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；

第一确定模块303，用于确定所述当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；

判断模块304，用于判断所述第一数量是否大于第一数量阈值；

执行模块305，用于根据所述判断模块的判断结果执行所述目标告警信息的告警策略。

一种实施方式中，所述执行模块305，具体用于：

若所述判断模块304判定为是，则剔除所述目标告警信息；

若所述判断模块304判定为否，则保留所述目标告警信息。

一种实施方式中，所述执行模块305，还包括：统计子模块、判断子模块、执行子模块(图中未示出)，其中，

统计子模块，用于在判定所述第一数量不大于第一数量阈值的情况下，统计第一预设周期中目标第二预设周期的数量，作为第二数量，所述目标第二预设周期中包含的所述当前预设时段对应的预设时段内获取到告警信息；其中，所述第一预设周期内包括多个第二预设周期，每个第二预设周期包含多个预设时段；

判断子模块，用于判断所述第二数量是否大于第二数量阈值；

执行子模块，用于若所述判断子模块判定为否，则保留所述目标告警信息；若所述判断子模块判定为是，则剔除所述目标告警信息。

一种实施方式中，所述装置还包括：第二确定模块(图中未示出)，其中，

第二确定模块，用于基于历史预设时段内获取到的告警信息的数量，确定所述当前预设时段的第一数量阈值。

一种实施方式中，所述装置还包括：第三确定模块(图中未示出)，其中，

第三确定模块，用于基于所述告警对象的历史告警信息的幅度，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

一种实施方式中，所述第三确定模块，还用于：

基于所述告警对象的历史告警信息的幅度、以及所述历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；

基于所述幅度预测结果，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

一种实施方式中，所述第三确定模块，还用于：

基于所述历史告警信息的幅度、以及所述历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；

基于所述历史告警信息的幅度和所述幅度预测结果，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

一种实施方式中，所述执行模块305，具体用于：

在判定所述第一数量不大于所述第一数量阈值的情况下，展示所述目标告警信息，或者，将所述目标告警信息发送至展示终端。

一种实施方式中，所述执行子模块，还用于：

在判定所述第二数量不大于第二数量阈值的情况下，展示所述目标告警信息，或者，将所述目标告警信息发送至展示终端。

一种实施方式中，所述执行模块305或所述执行子模块，还用于：

在所述当前预设时段结束后，展示所保留的目标告警信息，或者，将所保留的目标告警信息发送至展示终端。

应用本发明图3所示实施例，获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；确定当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；判断第一数量是否大于第一数量阈值，并根据判断结果执行目标告警信息的告警策略。可见，本方案中，一方面，设定了告警的筛选条件，并不是基于所有告警信息执行告警策略，而是仅基于通过筛选的告警信息执行告警策略，减少了告警的次数。

另一方面，如果直接判断当前告警信息对应的当前预设时段内获取到的告警信息的数量是否满足预设数量条件，并在判断结果为是的情况下执行告警策略，则能够有效剔除一些时间分布集中且具有时间规律性的告警信息，这样可以减少短时间内告警次数过多的情况；但也会误剔除一些应该告警的告警信息，产生告警漏报。

而应用本发明所示实施例，先识别未达到幅度阈值的告警信息，再采用上述方案，判断当前告警信息对应的当前预设时段内获取到的告警信息的数量是否满足预设数量条件，并在判断结果为是的情况下进行告警。这样，如果时间分布集中且具有时间规律性的告警信息中混杂了应该告警的告警信息(达到幅度阈值的告警信息)，能够基于该混杂其中的告警信息执行告警策略，减少了漏报的情况。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，包括处理器401和存储器402，

存储器402，用于存放计算机程序；

处理器401，用于执行存储器402上所存放的程序时，实现上述任意一种告警方法。

上述电子设备提到的存储器可以包括随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一告警方法的步骤。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一告警方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例、设备实施例、计算机可读存储介质实施例、以及计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (13)

1.一种告警方法，其特征在于，包括：

获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；

在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；

确定所述当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；

判断所述第一数量是否大于第一数量阈值，并根据判断结果执行所述目标告警信息的告警策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据判断结果执行所述目标告警信息的告警策略，包括：

若判定所述第一数量大于所述第一数量阈值，则剔除所述目标告警信息；

若判定所述第一数量不大于所述第一数量阈值，则保留所述目标告警信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据判断结果执行所述目标告警信息的告警策略，包括：

在判定所述第一数量不大于第一数量阈值的情况下，统计第一预设周期中目标第二预设周期的数量，作为第二数量，所述目标第二预设周期中包含的所述当前预设时段对应的预设时段内获取到告警信息；其中，所述第一预设周期内包括多个第二预设周期，每个第二预设周期包含多个预设时段；

判断所述第二数量是否大于第二数量阈值；

若不大于，则保留所述目标告警信息；

若大于，则剔除所述目标告警信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第一数量阈值的步骤如下：

基于历史预设时段内获取到的告警信息的数量，确定所述当前预设时段的第一数量阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述幅度阈值的步骤如下：

基于所述告警对象的历史告警信息的幅度，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述幅度阈值的步骤如下：

基于所述告警对象的历史告警信息的幅度、以及所述历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；

基于所述幅度预测结果，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述告警对象的历史告警信息的幅度，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值，包括：

基于所述历史告警信息的幅度、以及所述历史告警信息对应的历史告警时间，对告警信息的幅度进行时序预测，得到幅度预测结果；

基于所述历史告警信息的幅度和所述幅度预测结果，确定所述当前预设时段对应的幅度阈值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据判断结果执行所述目标告警信息的告警策略，包括：

在判定所述第一数量不大于所述第一数量阈值的情况下，展示所述目标告警信息，或者，将所述目标告警信息发送至展示终端。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在判定所述第二数量不大于第二数量阈值的情况下，展示所述目标告警信息，或者，将所述目标告警信息发送至展示终端。

10.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述保留所述目标告警信息之后，所述方法还包括：

在所述当前预设时段结束后，展示所保留的目标告警信息，或者，将所保留的目标告警信息发送至展示终端。

11.一种告警装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取针对告警对象的告警信息，作为当前告警信息；

识别模块，用于在所获取的当前告警信息中，识别未达到幅度阈值的告警信息，作为目标告警信息；

第一确定模块，用于确定所述当前告警信息所处的当前预设时段内已获取到的告警信息的数量，作为第一数量；

判断模块，用于判断所述第一数量是否大于第一数量阈值；

执行模块，用于根据所述判断模块的判断结果执行所述目标告警信息的告警策略。

12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-10任一所述的方法步骤。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-10任一所述的方法步骤。

Images