CN113391983A - 报警信息的生成方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开关于一种报警信息的生成方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取待检测指标在当前时刻的当前指标数据，当前指标数据包括用于确定出第一检测结果的历史指标数据；所述历史指标数据在所述当前时刻之前的历史时刻获取得到；基于当前指标数据，再次检测待检测指标，得到第二检测结果；根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息；这样，在第一次检测为异常状态下，能够触发对待检测指标完整数据的获取并再次检测，得到准确的检测结果并进行报警信息的生成，以此避免因为短时数据获取延迟或者数据波动导致的错误报警，提高了报警准确率。

Description

报警信息的生成方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种报警信息的生成方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

随着互联网的发展，业务系统通常分布设置在各地，且占用大量服务器资源；因此在运行过程中，需要实时或周期性地对业务系统的各项指标进行监控，并在出现异常时快速准确地进行报警，以减小异常带来的损失。

但是，业务系统有时会存在数据源延迟上报的情况，使得监控系统根据不完整的业务数据进行检测而发出错误的报警信息，导致报警准确率较低。

发明内容

本公开提供一种报警信息的生成方法、装置、服务器及存储介质，以至少解决相关技术中报警准确率较低的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种报警信息的生成方法，包括：

响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取所述待检测指标在当前时刻的当前指标数据，所述当前指标数据包括用于确定出所述第一检测结果的历史指标数据；所述历史指标数据在所述当前时刻之前的历史时刻获取得到；

基于所述当前指标数据，再次检测所述待检测指标，得到第二检测结果；

根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息。

在一示例性实施例中，在响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态之前，还包括：

获取所述待检测指标在设定时刻的预测值，以及所述设定时刻的真实值；所述设定时刻对应于所述第一检测结果的确定时间；

若所述预测值与所述真实值之间的差值超过设定阈值，则确定所述待检测指标的第一检测结果为指标异常状态。

在一示例性实施例中，所述获取所述待检测指标在设定时刻的预测值，包括：

获取与所述待检测指标对应的预测模型，以及所述待检测指标在所述设定时刻的指标数据；

将所述指标数据输入所述预测模型，得到所述待检测指标在设定时刻的预测值。

在一示例性实施例中，所述基于所述当前指标数据，再次检测所述待检测指标，得到第二检测结果，包括：

将所述当前指标数据输入所述预测模型，得到所述待检测指标在当前时刻的目标预测值；

获取所述待检测指标在当前时刻的目标真实值，根据所述目标真实值与所述目标预测值之间的差值与所述设定阈值的大小关系，确定出所述待检测指标的第二检测结果。

在一示例性实施例中，所述根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息，包括：

若所述第二检测结果为指标异常状态，则根据所述第二检测结果，生成表征所述待检测指标为异常状态的报警信息；

根据所述第一检测结果调整所述报警信息的报警强度，将调整后的报警信息作为与所述待检测指标对应的报警信息；所述报警强度用于表征所述报警信息的紧急程度。

在一示例性实施例中，所述根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息，还包括：

若所述第二检测结果为指标正常状态，则根据所述第二检测结果确定所述待检测指标为正常状态。

在一示例性实施例中，在根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息之后，还包括：

确定与所述报警信息对应的接警对象；

按照与所述报警信息的报警强度匹配的报警方式，传递所述报警信息至所述接警对象。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种报警信息的生成装置，包括：

指标异常响应单元，被配置为执行响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取所述待检测指标在当前时刻的当前指标数据，所述当前指标数据包括用于确定出所述第一检测结果的历史指标数据；所述历史指标数据在所述当前时刻之前的历史时刻获取得到；

检测结果生成单元，被配置为执行基于所述当前指标数据，再次检测所述待检测指标，得到第二检测结果；

报警信息生成单元，被配置为执行根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息。

在一示例性实施例中，所述检测结果生成单元，还被配置为执行获取所述待检测指标在设定时刻的预测值，以及所述设定时刻的真实值；所述设定时刻对应于所述第一检测结果的确定时间；若所述预测值与所述真实值之间的差值超过设定阈值，则确定所述待检测指标的第一检测结果为指标异常状态。

在一示例性实施例中，所述检测结果生成单元，还被配置为执行获取与所述待检测指标对应的预测模型，以及所述待检测指标在所述设定时刻的指标数据；将所述指标数据输入所述预测模型，得到所述待检测指标在设定时刻的预测值。

在一示例性实施例中，所述检测结果生成单元，还被配置为执行将所述当前指标数据输入所述预测模型，得到所述待检测指标在当前时刻的目标预测值；获取所述待检测指标在当前时刻的目标真实值，根据所述目标真实值与所述目标预测值之间的差值与所述设定阈值的大小关系，确定出所述待检测指标的第二检测结果。

在一示例性实施例中，报警信息生成单元，还被配置为执行若所述第二检测结果为指标异常状态，则根据所述第二检测结果，生成表征所述待检测指标为异常状态的报警信息；根据所述第一检测结果调整所述报警信息的报警强度，将调整后的报警信息作为与所述待检测指标对应的报警信息；所述报警强度用于表征所述报警信息的紧急程度。

在一示例性实施例中，所述报警信息生成单元，还被配置为执行若所述第二检测结果为指标正常状态，则根据所述第二检测结果确定所述待检测指标为正常状态。

在一示例性实施例中，所述装置还包括报警信息传递单元，被配置为执行确定与所述报警信息对应的接警对象；按照与所述报警信息的报警强度匹配的报警方式，传递所述报警信息至所述接警对象。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种服务器，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现第一方面的任一项实施例中所述的报警信息的生成方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，包括：当所述计算机可读存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得所述服务器能够执行第一方面的任一项实施例中所述的报警信息的生成方法。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在计算机可读存储介质中，设备的至少一个处理器从所述计算机可读存储介质读取并执行所述计算机程序，使得设备执行第一方面的任一项实施例中所述的报警信息的生成方法。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

通过响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取待检测指标在当前时刻的当前指标数据，当前指标数据包括用于确定出第一检测结果的历史指标数据；历史指标数据在当前时刻之前的历史时刻获取得到；基于当前指标数据，再次检测待检测指标，得到第二检测结果；根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息；这样，在第一次检测为异常状态下，能够触发对待检测指标完整数据的获取并再次检测，得到准确的检测结果并进行报警信息的生成，以此避免因为短时数据获取延迟或者数据波动导致的错误报警，提高了报警准确率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。

图1是根据一示例性实施例示出的一种报警信息的生成方法的应用环境图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种报警信息的生成方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息的步骤的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的确定待检测指标的第一检测结果为指标异常状态的步骤的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的获取待检测指标在设定时刻的预测值的步骤的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的得到第二检测结果的步骤的流程图。

图7是根据一示例性实施例示出的另一种报警信息的生成方法的步骤的流程图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种报警信息的生成装置的框图。

图9是根据一示例性实施例示出的一种服务器的框图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本公开所提供的报警信息的生成方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端110通过网络与服务器120进行交互。参考图1，终端110向服务器120发出待检测指标的检测请求后，服务器120根据检测请求对待检测指标进行检测，得到第一检测结果；服务器120响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取待检测指标在当前时刻的当前指标数据，当前指标数据包括用于确定出第一检测结果的历史指标数据；历史指标数据在当前时刻之前的历史时刻获取得到；基于当前指标数据，再次检测待检测指标，得到第二检测结果；服务器120根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息。其中，终端110可以是但不限于各种智能手机、平板电脑、笔记本电脑或穿戴式设备等，服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

图2是根据一示例性实施例示出的一种报警信息的生成方法的流程图，如图2所示，报警信息的生成方法用于如图1所示的服务器中，包括以下步骤。

在步骤S210中，响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取待检测指标在当前时刻的当前指标数据，当前指标数据包括用于确定出第一检测结果的历史指标数据；历史指标数据在当前时刻之前的历史时刻获取得到。

其中，待检测指标是指评价对应的指标数据是否存在风险所参考的指标，例如将指标数据产生的波动大小作为待检测指标。指标数据是指参与业务处理过程中，需要计算的带有一定业务含义的数据，例如CPU占用率、内存占用率等。

其中，当前时刻是指服务器获取当前指标数据时所对应的瞬时时刻；历史时刻是指服务器在获取历史指标数据时对应的瞬时时刻；举例说明，服务器在t1时刻获取指标数据后得到第一检测结果；若第一检测结果为异常，则服务器会在t2时刻再次获取指标数据，t2时刻所获取的指标数据包含有t1时刻所获取的指标数据。即t1时刻在t2时刻之前，t1时刻相对于t2时刻记为历史时刻，t2时刻记为当前时刻；对应的，t1时刻所获取的指标数据记为历史指标数据，t2时刻所获取的指标数据记为当前指标数据。

其中，第一检测结果是指服务器在预设周期内对待检测指标进行第一次检测后得到的检测结果。

其中，指标异常状态是指待检测指标的指标值与预期的数值相差超过一定值，或者待检测指标的指标值超过预期的数值一定值，即待检测指标的指标值未落在合理区间内即可认定为指标异常状态，合理区间可以根据实际情况进行具体设置。

其中，当前指标数据是指从当前时刻到生成第一检测结果对应时刻所用的全部指标数据，即当前指标数据既包括确定出第一检测结果对应的指标数据，还包括确定出第一检测结果时刻到当前时刻所获取的新的待检测指标的指标数据；也即当前指标数据的数据量大于或等于确定出第一检测结果的指标数据量。例如，确定出第一检测结果对应的指标数据为t1至t2时刻所获取的指标数据，当前时刻为t3，则当前指标数据为t1至t3时刻所获取的指标数据，即包括了t1至t2时刻所获取的指标数据,还包括t2至t3所获取的指标数据。

具体地，服务器在对待检测指标进行第一次检测后，得到第一检测结果；对第一检测结果进行解析后，若确定该第一检测结果反映出待检测指标异常，即待检测指标为指标异常状态，则获取从确定第一检测结果时刻到当前时刻的指标数据，将确定第一检测结果时刻到当前时刻的指标数据和确定出第一检测结果的指标数据一起作为当前指标数据。

在步骤S220中，基于当前指标数据，再次检测待检测指标，得到第二检测结果。

其中，第二检测结果是指服务器利用获取的包含有确定出第一检测结果的指标数据的新指标数据，对待检测指标进行再次检测，得到的检测结果。

具体地，服务器重新获取待检测指标在第一检测结果生成阶段所用的指标数据，以及到当前时刻所获取的新的待检测指标的指标数据，作为待检测指标的当前指标数据；可以采用与第一检测结果同样的检测方式，结合当前指标数据对待检测指标进行再次检测。

具体地，再次检测过程中所采用的当前指标数据是待检测指标相较于确定出第一检测结果的指标数据的更为完整的指标数据，因此得到的第二检测结果能够反映出待检测指标的真实异常情况。

具体地，对待检测指标进行检测可以采用预先设置好的检测模型进行；检测模型存储于预先设置的模型库中，服务器可以根据待检测指标的类型、数量、检测过程的资源占用程度等从模型库中选取不同的检测模型对待检测指标的当前指标数据进行处理，得到检测结果，完成对待检测指标的再次检测。

在步骤S230中，根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息。

其中，报警信息是指服务器根据第二检测结果的具体内容对待检测指标作出的预警信息，例如某项指标在当前时刻的状态值大于或等于该项指标在当前时刻的预测状态值。通过传递该报警信息可以使得接警人员明确异常的待检测指标，以及待检测指标异常的程度与紧急性。

需要说明的是，若第二检测结果为指标正常状态，服务器也会根据第二检测结果生成报警信息；该报警信息可能不会被传递至接警人员，而是通过第二检测结果生成的报警信息对待检测指标的异常状态进行更新以及记录。

上述报警信息的生成方法中，通过响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取待检测指标在当前时刻的当前指标数据，当前指标数据包括用于确定出第一检测结果的历史指标数据；历史指标数据在当前时刻之前的历史时刻获取得到；基于当前指标数据，再次检测待检测指标，得到第二检测结果；根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息；这样，利用第一检测结果确定出待检测指标为指标异常状态后，通过获取待检测指标在当前时刻的当前指标数据的方式，获取了待检测指标更为全面的当前指标数据，避免由于指标数据获取过程存在延迟，而导致第一检测结果偏离真实值，导致生成错误报警信息的情况；再次检测时由于当前指标数据更为完整，生成的第二检测结果更能体现待检测指标当前的真实状态；减少因为短时数据获取延迟或者数据波动导致的错误报警数量，提高了报警准确率。

在一示例性实施例中，如图3所示，在步骤S230中，根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息，具体可以通过以下步骤实现：

在步骤S231中，若第二检测结果为指标异常状态，则根据第二检测结果，生成表征待检测指标为异常状态的报警信息。

具体地，若第二检测结果为指标异常状态，则确定待检测指标当前为异常；服务器会根据第二检测结果生成报警信息，且该报警信息中会体现待检测指标为异常状态的相应内容。

在步骤S232中，根据第一检测结果调整报警信息的报警强度，将调整后的报警信息作为与待检测指标对应的报警信息；报警强度用于表征报警信息的紧急程度。

其中，报警强度可以通过级别设定，例如将紧急程度设置为与对应级别保持正相关，例如紧急可对应与三级，适中可对应于二级，非紧急可对应为一级；

具体地，根据第二检测信息生成报警信息后，可以根据第一检测结果对报警信息的报警强度作出调整；例如第一检测结果为异常是由于指标数据获取延迟导致的，该异常原因对第二检测结果存在部分影响，但整体上看对系统的运行影响较小，因此可以根据第一检测结果调整报警信息的报警强度，例如从二级调整为一级。

本公开实施例提供的技术方案，设置不同的报警强度对应报警信息不同程度的报警方式，调整报警信息的报警强度可以改变报警信息触达接警人员的方式，降低接警人员的接警成本，提高接警人员处理报警信息的效率。

在一示例性实施例中，在步骤S230中，根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息，还可以通过以下步骤实现：

若第二检测结果为指标正常状态，则根据第二检测结果确定待检测指标为正常状态。

具体地，服务器在从第二检测结果中得到指标正常状态的结果后，利用该指标正常状态覆盖之前通过第一检测结果确定出的指标异常状态，使得待检测指标的状态被确定为正常状态。在待检测指标的状态被确定为正常状态下，可以通过报警信息记录待检测指标在两次检测下异常状态的变更情况。

本公开实施例提供的技术方案，在第二检测结果为指标正常状态时，确定待检测指标为正常状态，修复了第一检测结果对待检测指标的错误检测，提高了报警的准确率。

在一示例性实施例中，如图4所示，在步骤S210中，在响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态之前，还包括：

在步骤S241中，获取待检测指标在设定时刻的预测值，以及设定时刻的真实值；设定时刻对应于第一检测结果的确定时间。

其中，设定时刻是指预先设置的对待检测指标进行检测并得到检测结果的时间。

其中，预测值是指对待检测指标在设定时刻所能达到的指标值的预测，预测值通常是待检测指标正常运行所对应的指标，可以通过检测模型对待检测指标在设定时刻的指标数据进行处理后获得。

其中，真实值是指待检测指标在设定时刻实际的指标值。

在步骤S242中，若预测值与真实值之间的差值超过设定阈值，则确定待检测指标的第一检测结果为指标异常状态。

其中，设定阈值是指对真实值与预测值之间差值的范围设定，若超出该设定范围则说明待检测指标的真实值偏离预设值，待检测指标存在异常。

具体地，服务器在对待检测指标进行检测时，同时获取待检测指标在设定时刻的预测值和真实值，根据两者之间的差值是否超过设定阈值作为判断待检测指标的第一检测结果是否为异常的标准；若超出，则第一检测结果为指标异常状态；若未超出，则第一检测结果为指标正常状态。

第二检测结果的确定过程可以与第一检测结果的生成过程一致，包括预测值、真实值以及设定阈值的设定。

本公开实施例提供的技术方案，通过预测值与真实值之间差值的大小确定检测结果异常与否；预测值的设置提高了对检测结果异常的可控性，能够根据运行情况不断调整预测值或者设定阈值的大小，改善检测结果生成的容错程度，提高报警的准确性。

在一示例性实施例中，如图5所示，在步骤S241中，获取待检测指标在设定时刻的预测值，包括：

在步骤S251中，获取与待检测指标对应的预测模型，以及待检测指标在设定时刻的指标数据。

其中，预测模型是能够对待检测指标的指标数据进行处理并输出相应预测值的模型，可以是机器学习模型。

具体地，服务器能够根据待检测指标，从预设的模型库中选择相适应的预测模型；同时获取待检测指标在设定时刻的指标数据作为预测模型的输入数据。

在步骤S252中，将指标数据输入预测模型，得到待检测指标在设定时刻的预测值。

具体地，服务器将设定时刻的指标数据输入预测模型后，预测模型会根据输入的指标数据以及设定时刻生成在设定时刻的预测值，服务器可根据该预测值与待检测指标的真实值确定待检测指标在设定时刻是否为指标异常状态。

本公开实施例提供的技术方案，能够根据待检测指标获取相应的指标数据以及对应的预测模型，用于对待检测指标进行检测，得到待检测指标在设定时刻的预测值，以进一步通过与真实值比较得到检测结果。

在一示例性实施例中，如图6所示，在步骤S220中，基于当前指标数据，再次检测待检测指标，得到第二检测结果，包括：

在步骤S221中，将当前指标数据输入预测模型，得到待检测指标在当前时刻的目标预测值。

其中，当前时刻是指当前对待检测指标进行检测所对应的时间信息；当前时刻区别与设定时刻。目标预测值是指将当前指标数据输入预测模型后得到的与当前时刻对应的预测值，目标预测值区别与设定时刻的预测值。

在步骤S222中，获取待检测指标在当前时刻的目标真实值，根据目标真实值与目标预测值之间的差值与设定阈值的大小关系，确定出待检测指标的第二检测结果。

其中，目标真实值是指待检测指标在当前时刻的待检测指标的真实数值。

具体地，与第一检测结果的确定过程类似，服务器获取待检测指标在当前时刻的目标预测值与目标真实值，根据两者的差值与设定阈值的大小关系再次判断待检测的第二检测结果是否为异常。

本公开实施例提供的技术方案，通过预测值与真实值之间差值的大小确定检测结果异常与否；预测值的设置提高了对检测结果异常的可控性，能够根据运行情况不断调整预测值或者设定阈值的大小，改善检测结果生成的容错程度，提高报警的准确性。

在一示例性实施例中，在步骤S230中，在根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息之后，还包括：确定与报警信息对应的接警对象；按照与报警信息的报警强度匹配的报警方式，传递报警信息至接警对象。

其中，报警方式是指将报警信息传递至接警对象所采用的方式，例如电话通知、短信通知、邮件通知等，还可以是通过报警设备以声、光的形式提醒接警人员。

其中，接警对象是指接收报警信息的对象；例如接警对象可以是某一接警人员的手机、平板电脑、计算机等设备。

具体地，服务器根据待检测指标确定出接收报警信息的接警对象；根据报警信息对应的报警强度，确定与报警强度匹配的报警方式，并按照确定出的报警方式将报警信息传递至接警对象；

举例说明，例如报警信息为“2020-12-04 20:04:00，数据源存在延迟”，该报警信息对应的报警强度为非紧急，则可以将该报警信息以电子邮件的方式发送至接警对象的邮箱账号中；若该报警信息对应的报警强度为紧急，则会将该报警信息通过电话语音的方式联通接警对象，使得接警对象能够对该报警信息立刻排查处理。

本公开实施例提供的技术方案，通过多种与报警信息的报警强度匹配的报警方式，能够使得不同紧急程度的报警信息以不同方式传递至接警对象，接警对象能够根据报警信息的紧急程度对报警信息进行处理，差异化的报警方式也提高了接警人员处理接警的效率。

在一示例性实施例中，如图7所示，提供了另一种报警信息的生成方法的流程图；该流程主要通过四个模块实现，分别为调度模块、检测模块、编排模块以及触达模块；

其中，调度模块用于周期性地拉取待检测指标的指标数据，并将待检测指标的指标数据推入检测模型进行检测得到检测结果；并将获取到的检测结果存入预先设置的结果库中；检测模块用于从模型库中获取算法模型作为检测模型，对待检测指标的指标数据进行检测并返回检测结果至调度模块；检测模块还用于从结果库中获取历史数据对模型库中的算法模型进行更新训练；编排模块用于从结果库中获取检测结果，根据检测结果生成对应的报警信息；触达模块用于将编排模块生成的报警信息按照匹配的报警方式传递至接警人员。

具体地，调度模块从数据源获取指标数据，并发送至检测模块；检测模块从模型库中查询与待检测指标对应的检测模型，根据查询结果获取检测模型对指标数据进行处理，检测后将第一检测结果返回至调度模块并存储至结果库中；同时，若第一检测结果为指标异常状态，则再次获取待检测指标的当前指标数据进行再次检测，同样将再次检测的第二检测结果存储至结果库中。编排模块从结果库获取待检测指标的最新检测结果，通过编排生成报警信息，发送至触达模块，并由触达模块根据报警信息的报警强度将报警信息以对应的方式传递至接警对象。

进一步地，编排模块中具有多个子模块，分别为收敛模块、合并模块、定位模块、归因模块以及报警信息编排模块；收敛模块用于根据检测结果对报警信息进行收敛处理，即在一段时间内使得待检测指标的报警信息不会重复出现，避免报警信息的重复发送；归因模块用于根据报警信息以及待检测指标，确定出指标异常出现的原因，异常出现的原因可以是一个事件，例如某个用户发布了热门视频，导致短时间内服务器占用率超过阈值导致报警；定位模块用于确定待检测指标发生异常的定位，例如确定出系统中的某个异常节点，或者识别出异常的类型；报警信息编排模块用于根据检测结果以及编排模块内的其他多个子模块处理后的信息进一步加工处理，得到包含有多种辅助信息的报警信息，使得接警人员根据报警信息中的记载快速确定异常。

触达模块中具有多个子模块，分别为决策建议模块、历史对比模块、触达方式选择模块等；决策建议模块用于在将报警信息传递至接警人员时附带一些处理建议，处理建议可以通过历史报警信息确定；历史对比模块用于向接警人员展示不同时间点下例如一天前、一周前等待检测指标的指标数据情况；触达方式选择模块可以设置接警人员接收到报警信息的具体方式，例如可以通过该模块更新接警人员的手机号码。本公开实施例提供的技术方案，能够触发对待检测指标完整数据的获取并再次检测，得到准确的检测结果并进行报警信息的生成，以此避免因为短时数据获取延迟或者数据波动导致的错误报警，提高了报警准确率。

应该理解的是，虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图8是根据一示例性实施例示出的一种报警信息的生成装置框图。参照图8，该装置包括指标异常响应单元802，检测结果生成单元804和报警信息生成单元806。

指标异常响应单元802，被配置为执行响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取待检测指标在当前时刻的当前指标数据，当前指标数据包括用于确定出第一检测结果的历史指标数据；历史指标数据在当前时刻之前的历史时刻获取得到；

检测结果生成单元804，被配置为执行基于当前指标数据，再次检测待检测指标，得到第二检测结果；

报警信息生成单元806，被配置为执行根据第二检测结果生成与待检测指标对应的报警信息。

在一示例性实施例中，报警信息生成单元806，还被配置为执行若第二检测结果为指标异常状态，则根据第二检测结果，生成表征待检测指标为异常状态的报警信息；根据第一检测结果调整报警信息的报警强度，将调整后的报警信息作为与待检测指标对应的报警信息；报警强度用于表征报警信息的紧急程度。

在一示例性实施例中，报警信息生成单元806，还被配置为执行若第二检测结果为指标正常状态，则根据第二检测结果确定待检测指标为正常状态。

在一示例性实施例中，检测结果生成单元804，还被配置为执行获取待检测指标在设定时刻的预测值，以及设定时刻的真实值；设定时刻对应于第一检测结果的确定时间；若预测值与真实值之间的差值超过设定阈值，则确定待检测指标的第一检测结果为指标异常状态。

在一示例性实施例中，检测结果生成单元804，还被配置为执行获取与待检测指标对应的预测模型，以及待检测指标在设定时刻的指标数据；将指标数据输入预测模型，得到待检测指标在设定时刻的预测值。

在一示例性实施例中，检测结果生成单元804，还被配置为执行将当前指标数据输入预测模型，得到待检测指标在当前时刻的目标预测值；获取待检测指标在当前时刻的目标真实值，根据目标真实值与目标预测值之间的差值与设定阈值的大小关系，确定出待检测指标的第二检测结果。

在一示例性实施例中，装置还包括报警信息传递单元，被配置为执行确定与报警信息对应的接警对象；按照与报警信息的报警强度匹配的报警方式，传递报警信息至接警对象。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图9是根据一示例性实施例示出的一种用于报警信息的生成方法的设备900的框图。例如，设备900可以为一服务器。参照图9，设备900包括处理组件920，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器922所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件920的执行的指令，例如应用程序。存储器922中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件920被配置为执行指令，以执行上述报警信息的生成方法。

设备900还可以包括一个电源组件924被配置为执行设备900的电源管理，一个有线或无线网络接口926被配置为将设备900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口928。设备900可以操作基于存储在存储器922的操作系统，例如Window9 9erver，Mac O9 X，Unix，Linux，FreeB9D或类似。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种报警信息的生成方法，其特征在于，包括：

响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取所述待检测指标在当前时刻的当前指标数据，所述当前指标数据包括用于确定出所述第一检测结果的历史指标数据；所述历史指标数据在所述当前时刻之前的历史时刻获取得到；

基于所述当前指标数据，再次检测所述待检测指标，得到第二检测结果；

根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息。

2.根据权利要求1所述的报警信息的生成方法，其特征在于，在响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态之前，还包括：

获取所述待检测指标在设定时刻的预测值，以及所述设定时刻的真实值；所述设定时刻对应于所述第一检测结果的确定时间；

若所述预测值与所述真实值之间的差值超过设定阈值，则确定所述待检测指标的第一检测结果为指标异常状态。

3.根据权利要求2所述的报警信息的生成方法，其特征在于，所述获取所述待检测指标在设定时刻的预测值，包括：

获取与所述待检测指标对应的预测模型，以及所述待检测指标在所述设定时刻的指标数据；

将所述指标数据输入所述预测模型，得到所述待检测指标在设定时刻的预测值。

4.根据权利要求3所述的报警信息的生成方法，其特征在于，所述基于所述当前指标数据，再次检测所述待检测指标，得到第二检测结果，包括：

将所述当前指标数据输入所述预测模型，得到所述待检测指标在当前时刻的目标预测值；

获取所述待检测指标在当前时刻的目标真实值，根据所述目标真实值与所述目标预测值之间的差值与所述设定阈值的大小关系，确定出所述待检测指标的第二检测结果。

5.根据权利要求1-4任一项所述的报警信息的生成方法，其特征在于，所述根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息，包括：

若所述第二检测结果为指标异常状态，则根据所述第二检测结果，生成表征所述待检测指标为异常状态的报警信息；

根据所述第一检测结果调整所述报警信息的报警强度，将调整后的报警信息作为与所述待检测指标对应的报警信息；所述报警强度用于表征所述报警信息的紧急程度。

6.根据权利要求1-5任一项所述的报警信息的生成方法，其特征在于，在根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息之后，还包括：

确定与所述报警信息对应的接警对象；

按照与所述报警信息的报警强度匹配的报警方式，传递所述报警信息至所述接警对象。

7.一种报警信息的生成装置，其特征在于，包括：

指标异常响应单元，被配置为执行响应于待检测指标的第一检测结果为指标异常状态，获取所述待检测指标在当前时刻的当前指标数据，所述当前指标数据包括用于确定出所述第一检测结果的历史指标数据；所述历史指标数据在所述当前时刻之前的历史时刻获取得到；

检测结果生成单元，被配置为执行基于所述当前指标数据，再次检测所述待检测指标，得到第二检测结果；

报警信息生成单元，被配置为执行根据所述第二检测结果生成与所述待检测指标对应的报警信息。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至6中任一项所述的报警信息的生成方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得所述服务器能够执行如权利要求1至6中任一项所述的报警信息的生成方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的报警信息的生成方法。

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