CN113448828A - 对象数据检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种对象数据检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质，所述方法包括：获取待检测对象数据；比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的。该技术方案使用二次检测方式对于异常数据进行检测，能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，从而保障数据检测的正确率。

Description

对象数据检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种对象数据检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

随着数据技术和智能终端的发展，服务提供商或者数据提供商需要为用户开发或者提供具有不同实现目的和实现效果的应用。为了保障应用的正常运行，在应用发布过程中，通常需要对于待发布应用进行异常检测，比如预先设置一些检测指标，然后检测应用发布后相应的指标数据是否与发布前的指标数据相差较大，如果相差较大，则认为相应的指标数据为异常数据。这种检测方式虽然操作简单，但当某一指标数据属于正常数值波动时，容易发生误判，进而严重影响数据检测的正确率。

发明内容

本发明实施例提供一种对象数据检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

第一方面，本发明实施例中提供了一种对象数据检测方法。

具体的，所述对象数据检测方法，包括：

获取待检测对象数据；

比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的。

结合第一方面，本发明实施例在第一方面的第一种实现方式中，所述比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，包括：

获取第一对比数据；

确定第一对比阈值；

计算所述待检测对象数据与第一对比数据之间的差值，获取所述差值与相应待检测对象数据之间的比值，将大于所述第一对比阈值的比值对应的待检测对象数据确定为所述候选目标对象数据。

结合第一方面和第一方面的第一种实现方式，本发明实施例在第一方面的第二种实现方式中，所述获取第一对比数据，被实施为：

获取第一预设历史时间段内的第一待检测对象历史数据，并确定数据预测模型；

将所述第一待检测对象历史数据输入至所述数据预测模型中得到所述第一对比数据。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式和第一方面的第二种实现方式，本公开在第一方面的第三种实现方式中，所述比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，包括：

获取第二对比数据；

比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，将不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据确定为所述目标对象数据。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式和第一方面的第三种实现方式，本公开在第一方面的第四种实现方式中，所述获取第二对比数据，被实施为：

获取第二预设历史时间段内的第二待检测对象历史数据；

根据待检测对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式和第一方面的第四种实现方式，本公开在第一方面的第五种实现方式中，还包括：

根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式、第一方面的第四种实现方式和第一方面的第五种实现方式，本公开在第一方面的第六种实现方式中，还包括：

对于所述目标对象数据执行预设处理。

第二方面，本发明实施例中提供了一种对象评估方法。

具体的，所述对象评估方法，包括：

获取待评估对象数据；

比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象，其中，所述第一对比数据为根据第一待评估对象历史数据预测得到的；

比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果，其中，所述第二对比数据为对于第二待评估对象历史数据进行标注得到的。

结合第二方面，本发明实施例在第二方面的第一种实现方式中，所述比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象，包括：

获取第一对比数据；

确定第一对比阈值；

计算所述待评估对象数据与第一对比数据之间的差值，获取所述差值与相应待评估对象数据之间的比值，将大于所述第一对比阈值的比值对应的待评估对象确定为所述候选目标对象。

结合第二方面和第二方面的第一种实现方式，本发明实施例在第二方面的第二种实现方式中，所述获取第一对比数据，被实施为：

获取第一预设历史时间段内的第一待评估对象历史数据，并确定数据预测模型；

将所述第一待评估对象历史数据输入至所述数据预测模型中得到所述第一对比数据。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式和第二方面的第二种实现方式，本公开在第二方面的第三种实现方式中，所述比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果，包括：

获取第二对比数据；

比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，将不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据对应的候选目标对象确定为所述目标对象，得到对象评估结果。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式和第二方面的第三种实现方式，本公开在第二方面的第四种实现方式中，所述获取第二对比数据，被实施为：

获取第二预设历史时间段内的第二待评估对象历史数据；

根据待评估对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待评估对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式、第二方面的第三种实现方式和第二方面的第四种实现方式，本公开在第二方面的第五种实现方式中，还包括：

根据所述待评估对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式、第二方面的第三种实现方式、第二方面的第四种实现方式和第二方面的第五种实现方式，本公开在第二方面的第六种实现方式中，还包括：

根据所述对象评估结果，对于所述目标对象执行预设处理。

第三方面，本发明实施例中提供了一种检测数据确定方法。

具体的，所述检测数据确定方法，包括：

获取第一预设历史时间段内待检测对象的第一历史数据；

基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据，其中，所述第一检测数据用于与待检测对象数据进行比较，以确定候选目标对象数据；

获取第二预设历史时间段内所述待检测对象的第二历史数据；

对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据，其中，所述第二检测数据用于与所述候选目标对象数据进行比较，以确定目标对象数据和/或目标对象。

结合第三方面，本发明实施例在第三方面的第一种实现方式中，所述基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据，被实施为：

确定数据预测模型；

将所述第一历史数据输入至所述数据预测模型中，得到所述第一检测数据。

结合第三方面和第三方面的第一种实现方式，本发明实施例在第三方面的第二种实现方式中，所述对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据，被实施为：

确定所述待检测对象的检测特征值；

获取所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值；

根据所述检测特征数据数值对于所述第二历史数据进行标注，得到所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二检测数据。

结合第三方面、第三方面的第一种实现方式和第三方面的第二种实现方式，本公开在第三方面的第三种实现方式中，还包括：

根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二检测数据进行调整。

第四方面，本发明实施例中提供了一种对象数据检测装置。

具体的，所述对象数据检测装置，包括：

第一获取模块，被配置为获取待检测对象数据；

第一比较模块，被配置为比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

第二比较模块，被配置为比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的。

第五方面，本发明实施例中提供了一种对象评估装置。

具体的，所述对象评估装置，包括：

第二获取模块，被配置为获取待评估对象数据；

第一确定模块，被配置为比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象，其中，所述第一对比数据为根据第一待评估对象历史数据预测得到的；

第二确定模块，被配置为比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果，其中，所述第二对比数据为对于第二待评估对象历史数据进行标注得到的。

第六方面，本发明实施例中提供了一种检测数据确定装置。

具体的，所述检测数据确定装置，包括：

第三获取模块，被配置为获取第一预设历史时间段内待检测对象的第一历史数据；

预测模块，被配置为基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据，其中，所述第一检测数据用于与待检测对象数据进行比较，以确定候选目标对象数据；

第四获取模块，被配置为获取第二预设历史时间段内所述待检测对象的第二历史数据；

标注模块，被配置为对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据，其中，所述第二检测数据用于与所述候选目标对象数据进行比较，以确定目标对象数据和/或目标对象。

第七方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条支持相应装置执行上述相应方法的计算机指令，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的计算机指令。所述装置还可以包括通信接口，用于所述装置与其他设备或通信网络通信。

第八方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储所述装置所用的计算机指令，其包含用于执行上述方法为上述装置所涉及的计算机指令。

本发明实施例提供的技术方案可包括以下有益效果：

上述技术方案通过对于待检测对象数据进行二次检测，比如首先对于待检测对象数据进行首次检测得到疑似异常数据，然后对于所述疑似异常数据进行再次检测，通过二次检测确定的异常数据才最终确认为异常数据。该技术方案使用二次检测方式对于异常数据进行检测，能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，从而保障数据检测的正确率。

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，并不能限制本发明实施例。

附图说明

结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本发明实施例的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：

图1-图3示出根据本发明不同实施方式的对象数据检测方法的流程图；

图4为根据本公开一实施方式的对象数据检测方法的整体流程图；

图5示出根据本发明一实施方式的对象评估方法的流程图；

图6示出根据本发明一实施方式的检测数据确定方法的流程图；

图7-图9示出根据本发明不同实施方式的对象数据检测装置的结构框图；

图10示出根据本发明一实施方式的对象评估装置的结构框图；

图11示出根据本发明一实施方式的检测数据确定装置的结构框图；

图12是适于用来实现根据本发明一实施方式的对象数据检测方法的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下文中，将参考附图详细描述本发明实施例的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。

在本发明实施例中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。

另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明实施例。

本发明实施例提供的技术方案通过对于待检测对象数据进行二次检测，比如首先对于待检测对象数据进行首次检测得到疑似异常数据，然后对于所述疑似异常数据进行再次检测，通过二次检测确定的异常数据才最终确认为异常数据。该技术方案使用二次检测方式对于异常数据进行检测，能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，从而保障数据检测的正确率。

图1示出根据本发明一实施方式的对象数据检测方法的流程图，适用于对象数据检测服务器，如图1所示，所述对象数据检测方法包括以下步骤S101-S103：

在步骤S101中，获取待检测对象数据；

在步骤S102中，比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

在步骤S103中，比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的。

上文提及，随着数据技术和智能终端的发展，服务提供商或者数据提供商需要为用户开发或者提供具有不同实现目的和实现效果的应用。为了保障应用的正常运行，在应用发布过程中，通常需要对于待发布应用进行异常检测，比如预先设置一些检测指标，然后检测应用发布后相应的指标数据是否与发布前的指标数据相差较大，如果相差较大，则认为相应的指标数据为异常数据。这种检测方式虽然操作简单，但当某一指标数据属于正常数值波动时，容易发生误判，进而严重影响数据检测的正确率。

考虑到上述问题，在该实施方式中，提出一种对象数据检测方法，该方法通过对于待检测对象数据进行二次检测，比如首先对于待检测对象数据进行首次检测得到疑似异常数据，然后对于所述疑似异常数据进行再次检测，通过二次检测确定的异常数据才最终确认为异常数据。该技术方案使用二次检测方式对于异常数据进行检测，能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，从而保障数据检测的正确率。

在本发明一实施方式中，所述对象数据指的是与某一对象相关或相应的数据，比如该对象运行或发布时所产生的运行数据和状态数据等等。其中，所述对象指的是在处于工作、检测、发布等预设状态时能够产生相应数据的对象，比如应用程序等等。为了方便描述，下文将以应用程序为例对于本发明进行解释和说明。

在本发明一实施方式中，所述对象数据检测服务器指的是能够实现对于对象数据进行检测并能够得到相应的检测结果的服务器。

在本发明一实施方式中，所述待检测对象数据指的是需要对其进行检测，确定其中是否存在异常的数据。

在本发明一实施方式中，对于应用程序来说，可通过获取所述应用程序所生成的运行数据和状态数据；借助与所述应用程序通信的、与所述应用程序存在数据交互的、所述应用程序所调用的接口等组件所产生的数据来获取所述待检测对象数据。

在本发明一实施方式中，所述第一对比数据指的是用于与所述待检测对象数据进行对比，以初步确定所述待检测对象数据中是否存在疑似异常数据即候选目标对象数据的对比数据。在本发明一实施方式中，所述第一对比数据可根据第一待检测对象历史数据预测得到，其中，所述第一待检测对象历史数据指的是在第一预设历史时间段内得到的与所述待检测对象相关的历史数据，所述第一预设历史时间段可根据实际应用的需要进行设置，本发明对其不作具体限定。

在本发明一实施方式中，所述第二对比数据指的是用于与所述候选目标对象数据进行对比，以最终确定所述待检测对象数据中的异常数据即目标对象数据的对比数据。在本发明一实施方式中，所述第二对比数据可以是一个单边数据数值范围，比如一个最大值或最小值，其可通过对于第二待检测对象历史数据进行标注得到，其中，所述第二待检测对象历史数据指的是在第二预设历史时间段内得到的与所述待检测对象相关的历史数据，与所述第一预设历史时间段类似，所述第二预设历史时间段也可根据实际应用的需要进行设置，需要注意的是，所述第二预设历史时间段既可与所述第一预设历史时间段相同，也可不同，本发明对于所述第二预设历史时间段的设置不作具体限定。

在本发明一实施方式中，所述步骤S102，即所述比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据的步骤，可包括以下步骤：

获取第一对比数据；

确定第一对比阈值；

计算所述待检测对象数据与第一对比数据之间的差值，获取所述差值与相应待检测对象数据之间的比值，将大于所述第一对比阈值的比值对应的待检测对象数据确定为所述候选目标对象数据。

为了借助第一对比数据初步确定所述待检测对象数据中是否存在疑似异常数据即候选目标对象数据，在该实施方式中，在获取第一对比数据后，还确定一第一对比阈值，以在将所述待检测对象数据与所述第一对比数据进行比较时，协助判断所述待检测对象数据中是否存在疑似异常数据，比如，计算所述待检测对象数据与第一对比数据之间的差值，然后获取所述差值与相应待检测对象数据之间的比值，若存在大于所述第一对比阈值的比值，则可认为所述待检测对象数据在首次数据检测中超出了正常的数据范围，其有可能为异常数据，但也有可能只是正常的数据波动，此时可将该待检测对象数据确定为疑似异常数据即候选目标对象数据，后续再对于所述候选目标对象数据进行再次数据检测，以最终确定所述待检测对象数据是否真的为异常数据。

其中，所述第一对比阈值可根据实际应用的需要进行设置，本发明对其不作具体限定，比如可设置为3％、5％等等。

其中，所述第一对比数据可根据第一待检测对象历史数据预测得到，即在本发明一实施方式中，所述获取第一对比数据的步骤，可被实施为：

获取第一预设历史时间段内的第一待检测对象历史数据，并确定数据预测模型；

将所述第一待检测对象历史数据输入至所述数据预测模型中得到所述第一对比数据。

在该实施方式中，使用数据预测模型，基于在所述第一预设历史时间段内得到的第一待检测对象历史数据，来预测得到所述待检测对象在当前或者未来的一段时间内的数据。具体地，首先获取所述第一预设历史时间段内的第一待检测对象历史数据，并确定接下来进行数据预测的数据预测模型，其中，所述数据预测模型可根据实际应用的需要以及待预测数据的数据特点进行选择，比如，所述数据预测模型可选择为时间序列预测模型等等；然后将所述第一待检测对象历史数据作为所述数据预测模型的输入，输入至所述数据预测模型中，即可得到用于对于所述待检测对象数据进行首次检测的第一对比数据。

在本发明一实施方式中，所述步骤S103，即所述比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据的步骤，可包括以下步骤：

获取第二对比数据；

比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，将不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据确定为所述目标对象数据。

为了借助第二对比数据最终确定所述疑似异常数据是否真的为异常数据，在该实施方式中，在获取第二对比数据后，将所述疑似异常数据，即候选目标对象数据与所述第二对比数据进行比较，若所述候选目标对象数据超出所述第二对比数据，则认为所述候选目标对象数据确实为异常数据，即将超出所述第二对比数据的候选目标对象数据最终确定为异常数据，即目标对象数据。

其中，所述第二对比数据可以是一个单边数据数值范围，比如一个最大值或最小值，其可通过对于第二待检测对象历史数据进行标注得到，即在本发明一实施方式中，所述获取第二对比数据的步骤，可被实施为：

获取第二预设历史时间段内的第二待检测对象历史数据；

根据待检测对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据。

在该实施方式中，通过对于在所述第二预设历史时间段内得到的第二待检测对象历史数据进行经验标注得到所述第二对比数据。具体地，首先获取第二预设历史时间段内的第二待检测对象历史数据；然后根据待检测对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行经验标注，将得到的能够体现所述待检测对象数据的正常波动的数据范围的值作为所述第二对比数据。也就是说，所述第二对比数据几乎囊括了所述待检测对象数据所有的处于正常状态时的数据波动，依据所述第二对比数据就能够对于首次数据检测检测得到的疑似异常数据进行再次筛选，不符合所述第二对比数据要求的待检测对象数据就会被最终确认为是异常数据。

在本发明一实施方式中，所述第二对比数据包括所述待检测对象数据的一个或多个检测特征值，所述检测特征值可包括以下检测特征值中的一种或多种：基础监控检测特征值、中间件监控检测特征值、远程过程调用服务接口检测特征值、日志检测特征值等等。其中，所述基础监控检测特征值包括CPU监控数据检测特征值、内存监控数据检测特征值、负载监控数据检测特征值等等，所述CPU监控数据检测特征值比如可以为CPU使用率的最高值，所述内存监控数据检测特征值比如可以为内存访问或使用量的最高值，所述负载监控数据检测特征值比如可以为负载工作量的最高值；所述中间件监控检测特征值包括分布式数据访问引擎监控数据检测特征值、消息中间件监控数据检测特征值、响应时间监控数据检测特征值等等，所述分布式数据访问引擎监控数据检测特征值比如可以为分布式数据访问引擎成功率的最低值，所述消息中间件监控数据检测特征值比如可以为消息中间件通信成功率的最低值，所述响应时间监控数据检测特征值比如可以为响应时间可接受的最高值；所述远程过程调用服务接口检测特征值包括各个远程过程调用服务接口，比如http、hsf(高速服务框架)接口的成功率监控数据检测特征值和响应时间监控数据检测特征值等等，与上文描述类似，所述远程过程调用服务接口的成功率监控数据检测特征值比如可以为所述远程过程调用服务接口成功率的最低值，所述远程过程调用服务接口响应时间监控数据检测特征值比如可以为所述远程过程调用服务接口响应时间可接受的最高值；所述日志检测特征值包括日志异常数据的属性数据、位置数据和异常原因数据，所述日志异常数据的属性数据比如可以为日志异常数据是白名单还是黑名单，所述日志异常数据的位置数据指的是所述日志异常数据所在的位置信息，所述日志异常数据的异常原因数据指的是所述日志异常数据的异常原因信息。基于上述第二对比数据，即可对于所述疑似异常数据进行准确全面、可量化、可解释化以及可视化的二次检测，不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据即可最终确定为异常数据，即目标对象数据。其中，所述不符合所述第二对比数据要求比如可以为超出所述第二对比数据中的某一最高值，或者低于所述第二对比数据中的某一最低值，再或者与所述第二对比数据中的异常数据相一致等等。

在本发明一实施方式中，所述第二对比数据的数据内容可根据实际应用的需要进行调整，以提高异常数据检测的准确性。

即，在本发明一实施方式中，所述根据待检测对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据，可被实施为：

确定所述待检测对象的检测特征值；

获取所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值；

根据所述检测特征数据数值对于所述第二待检测对象历史数据进行标注，得到所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二对比数据。

在本发明一实施方式中，所述方法还包括根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第一对比数据和第二对比数据进行调整的步骤，即如图2所示，所述对象数据检测方法包括以下步骤S201-S204：

在步骤S201中，获取待检测对象数据；

在步骤S202中，比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

在步骤S203中，比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的；

在步骤S204中，根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整，其中，所述数据调整指令包括数据调整信息。

其中，所述数据调整指令可由用户、控制系统等数据调整需求方发出。

为了使得所述第二对比数据更为完备和全面，在该实施方式中，还根据实时获取的所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行反馈调整。具体地，所述步骤S204，即根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整的步骤可以实施为：对于所述目标对象数据进行核查，并基于核查结果，根据所述待检测对象数据对于所述第二对比数据进行调整，或者，接收数据调整指令，并根据所述数据调整指令中包含的数据调整信息对于所述第二对比数据进行调整。比如，若实时获取的所述待检测对象在进行远程过程调用服务接口时发生的响应时间超过了所述第二对比数据中限定的响应时间最高值，被确认为异常数据，但若经后续数据核查之后确认该响应时间其实是正常工作状态下所产生的响应时间，应为正常数据，此时，就可根据所述响应时间对于所述第二对比数据中相应的响应时间检测特征值进行调整，以避免后续数据检测中导致误判。再比如，若接收到数据调整指令，其中，所述数据调整指令中指示对于CPU使用率的最高值进行上调，此时就可以根据该调整信息对于相应的对比数据进行调整。

在本发明一实施方式中，所述方法还包括对于所述目标对象数据执行预设处理的步骤，即如图3所示，所述对象数据检测方法包括以下步骤S301-S304：

在步骤S301中，获取待检测对象数据；

在步骤S302中，比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

在步骤S303中，比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的；

在步骤S304中，对于所述目标对象数据执行预设处理。

在该实施方式中，在检测出异常数据后，可根据检测结果对于所述异常数据进行预设处理，其中，所述预设处理比如可以为异常数据删除、异常数据原因排查等等。

需要说明的是，所述步骤S304，即对于所述目标对象数据执行预设处理的步骤还可以与所述步骤S204，即根据所述待检测对象数据对于所述第二对比数据进行调整的步骤置于同一技术方案中。

图4为根据本公开一实施方式的对象数据检测方法的整体流程图，如图4所示，对象数据检测服务器获取待检测对象数据，以及第一预设历史时间段内的第一待检测对象历史数据和第二预设历史时间段内的第二待检测对象历史数据，将所述第一待检测对象历史数据输入至预设数据预测模型中得到第一对比数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行标注得到第二对比数据，将所述待检测对象数据与第一对比数据进行比较，确定候选目标对象数据，再将所述候选目标对象数据与第二对比数据进行比较，最终确定目标对象数据，后续还可对于所述目标对象数据执行预设处理，以及对于所述目标对象数据进行核查，并基于核查结果，根据所述待检测对象数据对于所述第二对比数据进行调整。

图5示出根据本发明一实施方式的对象评估方法的流程图，适用于对象评估服务器，如图5所示，所述对象评估方法包括以下步骤S501-S503：

在步骤S501中，获取待评估对象数据；

在步骤S502中，比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象，其中，所述第一对比数据为根据第一待评估对象历史数据预测得到的；

在步骤S503中，比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果，其中，所述第二对比数据为对于第二待评估对象历史数据进行标注得到的。

上文提及，随着数据技术和智能终端的发展，服务提供商或者数据提供商需要为用户开发或者提供具有不同实现目的和实现效果的应用。为了保障应用的正常运行，在应用发布过程中，通常需要对于待发布应用进行评估，确定某一应用是否存在异常情况，比如预先设置一些检测指标，然后检测应用发布后相应的指标数据是否与发布前的指标数据相差较大，如果相差较大，则认为相应的指标数据为异常数据，而相应的应用可被评估为异常应用。这种评估方式虽然操作简单，但当某一指标数据属于正常数值波动时，容易发生误判，进而严重影响数据检测和应用评估的正确率。

考虑到上述问题，在该实施方式中，提出一种对象评估方法，该方法通过对于待评估对象数据进行二次检测，比如首先对于待评估对象数据进行首次检测得到疑似异常数据，然后对于所述疑似异常数据进行再次检测，通过二次检测确定的异常数据才最终确认为异常数据，相应的应用才会被确认为异常应用。该技术方案使用二次检测方式对于异常数据进行检测、对于应用进行评估，因此能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，从而保障数据检测和应用评估的正确率。

在本发明一实施方式中，所述待评估对象指的是需要进行评估，以确定是否为异常对象的待处理对象，其中，所述对象指的是在处于工作、检测、发布等预设状态时能够产生相应数据的对象，比如应用程序等等。

在本发明一实施方式中，所述步骤S502，即比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象的步骤，可包括以下步骤：

获取第一对比数据；

确定第一对比阈值；

计算所述待评估对象数据与第一对比数据之间的差值，获取所述差值与相应待评估对象数据之间的比值，将大于所述第一对比阈值的比值对应的待评估对象确定为所述候选目标对象。

为了借助第一对比数据初步确定所述待评估对象数据中是否存在疑似异常数据，即所述待评估对象是否为异常的候选目标对象，在该实施方式中，在获取第一对比数据后，还确定一第一对比阈值，以在将所述待评估对象数据与所述第一对比数据进行比较时，协助判断所述待评估对象数据中是否存在疑似异常数据，比如，计算所述待评估对象数据与第一对比数据之间的差值，然后获取所述差值与相应待评估对象数据之间的比值，若存在大于所述第一对比阈值的比值，则可认为所述待评估对象数据在首次数据检测中超出了正常的数据范围，其有可能为异常数据，但也有可能只是正常的数据波动，此时可将该待评估对象数据确定为疑似异常数据，将对应的待评估对象确定为候选目标对象，后续再对于所述候选目标对象进行再次数据检测和评估，以最终确定所述待评估对象是否真的为异常对象。

在本发明一实施方式中，所述获取第一对比数据的步骤，可被实施为：

获取第一预设历史时间段内的第一待评估对象历史数据，并确定数据预测模型；

将所述第一待评估对象历史数据输入至所述数据预测模型中得到所述第一对比数据。

在本发明一实施方式中，所述步骤S503，即所述比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果的步骤，可包括以下步骤：

获取第二对比数据；

比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，将不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据对应的候选目标对象确定为所述目标对象，得到对象评估结果。

在本发明一实施方式中，为了借助第二对比数据最终确定所述候选目标对象是否真的为异常对象，即目标对象，在该实施方式中，在获取第二对比数据后，将所述候选目标对象的数据与所述第二对比数据进行比较，若所述候选目标对象的数据超出所述第二对比数据，则认为所述候选目标对象的数据确实为异常数据，所述候选目标对象确实为异常对象，即目标对象。

在本发明一实施方式中，所述获取第二对比数据的步骤，可被实施为：

获取第二预设历史时间段内的第二待评估对象历史数据；

根据待评估对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待评估对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据。

在本发明一实施方式中，所述根据待评估对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待评估对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据，可被实施为：

确定所述待评估对象的检测特征值；

获取所述待评估对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值；

根据所述检测特征数据数值对于所述第二待评估对象历史数据进行标注，得到所述待评估对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二对比数据。

在本发明一实施方式中，所述方法还包括以下步骤：

根据所述待评估对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整。

在本发明一实施方式中，所述方法还包括以下步骤：

根据所述对象评估结果，对于所述目标对象执行预设处理。

在该实施方式中，在得到对象评估结果之后，比如若确定某一对象为异常对象，则可根据评估结果对于所述异常对象进行预设处理，其中，所述预设处理比如可以为异常对象修改、异常对象异常数据删除、异常对象异常原因排查等等。

图5所示实施方式涉及的技术术语和技术特征与图1-4所示实施方式涉及的技术术语和技术特征相同或相似，相应技术术语和技术特征的含义、解释和说明均可参照图1-4所示实施方式中对于所述技术术语和技术特征的解释和说明，在此不再赘述。

图6示出根据本发明一实施方式的检测数据确定方法的流程图，适用于检测数据确定服务器，如图6所示，所述检测数据确定方法包括以下步骤S601-S604：

在步骤S601中，获取第一预设历史时间段内待检测对象的第一历史数据；

在步骤S602中，基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据，其中，所述第一检测数据用于与待检测对象数据进行比较，以确定候选目标对象数据；

在步骤S603中，获取第二预设历史时间段内所述待检测对象的第二历史数据；

在步骤S604中，对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据，其中，所述第二检测数据用于与所述候选目标对象数据进行比较，以确定目标对象数据和/或目标对象。

上文提及，随着数据技术和智能终端的发展，服务提供商或者数据提供商需要为用户开发或者提供具有不同实现目的和实现效果的应用。为了保障应用的正常运行，在应用发布过程中，通常需要对于待发布应用进行异常检测，比如预先设置一些检测指标，然后检测应用发布后相应的指标数据是否与发布前的指标数据相差较大，如果相差较大，则认为相应的指标数据为异常数据。这种检测方式虽然操作简单，但当某一指标数据属于正常数值波动时，容易发生误判，进而严重影响数据检测的正确率。

考虑到上述问题，在该实施方式中，提出一种检测数据确定方法，该方法通过设置双重检测数据来对于待检测对象数据进行二次检测，比如利用一检测数据对于待检测对象数据进行首次检测得到疑似异常数据，利用另一检测数据对于所述疑似异常数据进行再次检测，通过二次检测确定的异常数据才最终会被确认为异常数据。该技术方案提供了可实施二次检测的双重检测数据，从而能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，保障数据检测的正确率。

在本发明一实施方式中，所述步骤S602，即基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据的步骤，可被实施为：

确定数据预测模型；

将所述第一历史数据输入至所述数据预测模型中，得到所述第一检测数据。

在本发明一实施方式中，所述步骤S604，即对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据的步骤，可被实施为：

确定所述待检测对象的检测特征值；

获取所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值；

根据所述检测特征数据数值对于所述第二历史数据进行标注，得到所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二检测数据。

在本发明一实施方式中，所述待检测对象的检测特征值可根据实际应用的需要以及所述待检测对象的数据内容和特点进行设置和选择，比如，所述检测特征值可包括以下检测特征值中的一种或多种：基础监控检测特征值、中间件监控检测特征值、远程过程调用服务接口检测特征值、日志检测特征值等等。

为了得到能够对于所述待检测对象进行再次检测的第二检测数据，筛除由第一检测数据确定为异常数据但实际为正常数据的情况，在该实施方式中，首先获取所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值，比如，CPU使用率在正常情况下的最高值，需要注意的是，该最高值并不在所述第一检测数据的范围内，即高于所述第一检测数据所标示的CPU使用率最高值；然后根据所述检测特征数据数值对于所述第二历史数据进行标注，得到所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二检测数据，可以认为所述第二检测数据所圈定的待检测对象正常数据范围大于所述第一检测数据所圈定的待检测对象正常数据范围，从而能够对于所述第一检测数据检测到的候选目标对象数据进行再次检测，以得到真正属于异常的对象数据。

在本发明一实施方式中，所述方法还包括以下步骤：

根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二检测数据进行调整。

图6所示实施方式涉及的技术术语和技术特征与图1-5所示实施方式涉及的技术术语和技术特征相同或相似，相应技术术语和技术特征的含义、解释和说明均可参照图1-5所示实施方式中对于所述技术术语和技术特征的解释和说明，在此不再赘述。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。

图7示出根据本发明一实施方式的对象数据检测装置的结构框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部，可实现为对象数据检测服务器。如图7所示，所述对象数据检测装置包括：

第一获取模块701，被配置为获取待检测对象数据；

第一比较模块702，被配置为比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

第二比较模块703，被配置为比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的。

上文提及，随着数据技术和智能终端的发展，服务提供商或者数据提供商需要为用户开发或者提供具有不同实现目的和实现效果的应用。为了保障应用的正常运行，在应用发布过程中，通常需要对于待发布应用进行异常检测，比如预先设置一些检测指标，然后检测应用发布后相应的指标数据是否与发布前的指标数据相差较大，如果相差较大，则认为相应的指标数据为异常数据。这种检测方式虽然操作简单，但当某一指标数据属于正常数值波动时，容易发生误判，进而严重影响数据检测的正确率。

考虑到上述问题，在该实施方式中，提出一种对象数据检测装置，该装置通过对于待检测对象数据进行二次检测，比如首先对于待检测对象数据进行首次检测得到疑似异常数据，然后对于所述疑似异常数据进行再次检测，通过二次检测确定的异常数据才最终确认为异常数据。该技术方案使用二次检测方式对于异常数据进行检测，能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，从而保障数据检测的正确率。

在本发明一实施方式中，所述对象数据指的是与某一对象相关或相应的数据，比如该对象运行或发布时所产生的运行数据和状态数据等等。其中，所述对象指的是在处于工作、检测、发布等预设状态时能够产生相应数据的对象，比如应用程序等等。为了方便描述，下文将以应用程序为例对于本发明进行解释和说明。

在本发明一实施方式中，所述对象数据检测服务器指的是能够实现对于对象数据进行检测并能够得到相应的检测结果的服务器。

在本发明一实施方式中，所述待检测对象数据指的是需要对其进行检测，确定其中是否存在异常的数据。

在本发明一实施方式中，对于应用程序来说，可通过获取所述应用程序所生成的运行数据和状态数据；借助与所述应用程序通信的、与所述应用程序存在数据交互的、所述应用程序所调用的接口等组件所产生的数据来获取所述待检测对象数据。

在本发明一实施方式中，所述第一对比数据指的是用于与所述待检测对象数据进行对比，以初步确定所述待检测对象数据中是否存在疑似异常数据即候选目标对象数据的对比数据。在本发明一实施方式中，所述第一对比数据可根据第一待检测对象历史数据预测得到，其中，所述第一待检测对象历史数据指的是在第一预设历史时间段内得到的与所述待检测对象相关的历史数据，所述第一预设历史时间段可根据实际应用的需要进行设置，本发明对其不作具体限定。

在本发明一实施方式中，所述第二对比数据指的是用于与所述候选目标对象数据进行对比，以最终确定所述待检测对象数据中的异常数据即目标对象数据的对比数据。在本发明一实施方式中，所述第二对比数据可以是一个单边数据数值范围，比如一个最大值或最小值，其可通过对于第二待检测对象历史数据进行标注得到，其中，所述第二待检测对象历史数据指的是在第二预设历史时间段内得到的与所述待检测对象相关的历史数据，与所述第一预设历史时间段类似，所述第二预设历史时间段也可根据实际应用的需要进行设置，需要注意的是，所述第二预设历史时间段既可与所述第一预设历史时间段相同，也可不同，本发明对于所述第二预设历史时间段的设置不作具体限定。

在本发明一实施方式中，所述第一比较模块702可包括：

第一获取子模块，被配置为获取第一对比数据；

确定子模块，被配置为确定第一对比阈值；

计算子模块，被配置为计算所述待检测对象数据与第一对比数据之间的差值，获取所述差值与相应待检测对象数据之间的比值，将大于所述第一对比阈值的比值对应的待检测对象数据确定为所述候选目标对象数据。

为了借助第一对比数据初步确定所述待检测对象数据中是否存在疑似异常数据即候选目标对象数据，在该实施方式中，在获取第一对比数据后，还确定一第一对比阈值，以在将所述待检测对象数据与所述第一对比数据进行比较时，协助判断所述待检测对象数据中是否存在疑似异常数据，比如，计算所述待检测对象数据与第一对比数据之间的差值，然后获取所述差值与相应待检测对象数据之间的比值，若存在大于所述第一对比阈值的比值，则可认为所述待检测对象数据在首次数据检测中超出了正常的数据范围，其有可能为异常数据，但也有可能只是正常的数据波动，此时可将该待检测对象数据确定为疑似异常数据即候选目标对象数据，后续再对于所述候选目标对象数据进行再次数据检测，以最终确定所述待检测对象数据是否真的为异常数据。

其中，所述第一对比阈值可根据实际应用的需要进行设置，本发明对其不作具体限定，比如可设置为3％、5％等等。

其中，所述第一对比数据可根据第一待检测对象历史数据预测得到，即在本发明一实施方式中，所述第一获取子模块可被配置为：

获取第一预设历史时间段内的第一待检测对象历史数据，并确定数据预测模型；

将所述第一待检测对象历史数据输入至所述数据预测模型中得到所述第一对比数据。

在该实施方式中，使用数据预测模型，基于在所述第一预设历史时间段内得到的第一待检测对象历史数据，来预测得到所述待检测对象在当前或者未来的一段时间内的数据。具体地，首先获取所述第一预设历史时间段内的第一待检测对象历史数据，并确定接下来进行数据预测的数据预测模型，其中，所述数据预测模型可根据实际应用的需要以及待预测数据的数据特点进行选择，比如，所述数据预测模型可选择为时间序列预测模型等等；然后将所述第一待检测对象历史数据作为所述数据预测模型的输入，输入至所述数据预测模型中，即可得到用于对于所述待检测对象数据进行首次检测的第一对比数据。

在本发明一实施方式中，所述第二比较模块703可包括：

第二获取子模块，被配置为获取第二对比数据；

比较子模块，被配置为比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，将不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据确定为所述目标对象数据。

为了借助第二对比数据最终确定所述疑似异常数据是否真的为异常数据，在该实施方式中，在获取第二对比数据后，将所述疑似异常数据，即候选目标对象数据与所述第二对比数据进行比较，若所述候选目标对象数据超出所述第二对比数据，则认为所述候选目标对象数据确实为异常数据，即将超出所述第二对比数据的候选目标对象数据最终确定为异常数据，即目标对象数据。

其中，所述第二对比数据可以是一个单边数据数值范围，比如一个最大值或最小值，其可通过对于第二待检测对象历史数据进行标注得到，即在本发明一实施方式中，所述第二获取子模块可被配置为：

获取第二预设历史时间段内的第二待检测对象历史数据；

根据待检测对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据。

在该实施方式中，通过对于在所述第二预设历史时间段内得到的第二待检测对象历史数据进行经验标注得到所述第二对比数据。具体地，首先获取第二预设历史时间段内的第二待检测对象历史数据；然后根据待检测对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行经验标注，将得到的能够体现所述待检测对象数据的正常波动的数据范围的值作为所述第二对比数据。也就是说，所述第二对比数据几乎囊括了所述待检测对象数据所有的处于正常状态时的数据波动，依据所述第二对比数据就能够对于首次数据检测检测得到的疑似异常数据进行再次筛选，不符合所述第二对比数据要求的待检测对象数据就会被最终确认为是异常数据。

在本发明一实施方式中，所述第二对比数据包括所述待检测对象数据的一个或多个检测特征值，所述检测特征值可包括以下检测特征值中的一种或多种：基础监控检测特征值、中间件监控检测特征值、远程过程调用服务接口检测特征值、日志检测特征值等等。其中，所述基础监控检测特征值包括CPU监控数据检测特征值、内存监控数据检测特征值、负载监控数据检测特征值等等，所述CPU监控数据检测特征值比如可以为CPU使用率的最高值，所述内存监控数据检测特征值比如可以为内存访问或使用量的最高值，所述负载监控数据检测特征值比如可以为负载工作量的最高值；所述中间件监控检测特征值包括分布式数据访问引擎监控数据检测特征值、消息中间件监控数据检测特征值、响应时间监控数据检测特征值等等，所述分布式数据访问引擎监控数据检测特征值比如可以为分布式数据访问引擎成功率的最低值，所述消息中间件监控数据检测特征值比如可以为消息中间件通信成功率的最低值，所述响应时间监控数据检测特征值比如可以为响应时间可接受的最高值；所述远程过程调用服务接口检测特征值包括各个远程过程调用服务接口，比如http、hsf(高速服务框架)接口的成功率监控数据检测特征值和响应时间监控数据检测特征值等等，与上文描述类似，所述远程过程调用服务接口的成功率监控数据检测特征值比如可以为所述远程过程调用服务接口成功率的最低值，所述远程过程调用服务接口响应时间监控数据检测特征值比如可以为所述远程过程调用服务接口响应时间可接受的最高值；所述日志检测特征值包括日志异常数据的属性数据、位置数据和异常原因数据，所述日志异常数据的属性数据比如可以为日志异常数据是白名单还是黑名单，所述日志异常数据的位置数据指的是所述日志异常数据所在的位置信息，所述日志异常数据的异常原因数据指的是所述日志异常数据的异常原因信息。基于上述第二对比数据，即可对于所述疑似异常数据进行准确全面、可量化、可解释化以及可视化的二次检测，不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据即可最终确定为异常数据，即目标对象数据。其中，所述不符合所述第二对比数据要求比如可以为超出所述第二对比数据中的某一最高值，或者低于所述第二对比数据中的某一最低值，再或者与所述第二对比数据中的异常数据相一致等等。

在本发明一实施方式中，所述第二对比数据的数据内容可根据实际应用的需要进行调整，以提高异常数据检测的准确性。

即，在本发明一实施方式中，所述根据待检测对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据的部分，可被配置为：

确定所述待检测对象的检测特征值；

获取所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值；

根据所述检测特征数据数值对于所述第二待检测对象历史数据进行标注，得到所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二对比数据。

在本发明一实施方式中，所述装置还包括根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第一对比数据和第二对比数据进行调整的部分，即如图8所示，所述对象数据检测装置包括：

第一获取模块801，被配置为获取待检测对象数据；

第一比较模块802，被配置为比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

第二比较模块803，被配置为比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的；

第一调整模块804，被配置为根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整，其中，所述数据调整指令包括数据调整信息。

其中，所述数据调整指令可由用户、控制系统等数据调整需求方发出。

为了使得所述第二对比数据更为完备和全面，在该实施方式中，还根据实时获取的所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行反馈调整。具体地，所述第一调整模块804可以被配置为：对于所述目标对象数据进行核查，并基于核查结果，根据所述待检测对象数据对于所述第二对比数据进行调整，或者，接收数据调整指令，并根据所述数据调整指令中包含的数据调整信息对于所述第二对比数据进行调整。比如，若实时获取的所述待检测对象在进行远程过程调用服务接口时发生的响应时间超过了所述第二对比数据中限定的响应时间最高值，被确认为异常数据，但若经后续数据核查之后确认该响应时间其实是正常工作状态下所产生的响应时间，应为正常数据，此时，就可根据所述响应时间对于所述第二对比数据中相应的响应时间检测特征值进行调整，以避免后续数据检测中导致误判。再比如，若接收到数据调整指令，其中，所述数据调整指令中指示对于CPU使用率的最高值进行上调，此时就可以根据该调整信息对于相应的对比数据进行调整。

在本发明一实施方式中，所述装置还包括对于所述目标对象数据执行预设处理的部分，即如图9所示，所述对象数据检测装置包括：

第一获取模块901，被配置为获取待检测对象数据；

第一比较模块902，被配置为比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

第二比较模块903，被配置为比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的；

第一处理模块904，被配置为对于所述目标对象数据执行预设处理。

在该实施方式中，在检测出异常数据后，可根据检测结果对于所述异常数据进行预设处理，其中，所述预设处理比如可以为异常数据删除、异常数据原因排查等等。

需要说明的是，所述第一处理模块904，即对于所述目标对象数据执行预设处理的部分还可以与所述第一调整模块804，即根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整的部分置于同一技术方案中。

图10示出根据本发明一实施方式的对象评估装置的结构框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部，可实现为对象评估服务器。如图10所示，所述对象评估装置包括：

第二获取模块1001，被配置为获取待评估对象数据；

第一确定模块1002，被配置为比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象，其中，所述第一对比数据为根据第一待评估对象历史数据预测得到的；

第二确定模块1003，被配置为比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果，其中，所述第二对比数据为对于第二待评估对象历史数据进行标注得到的。

上文提及，随着数据技术和智能终端的发展，服务提供商或者数据提供商需要为用户开发或者提供具有不同实现目的和实现效果的应用。为了保障应用的正常运行，在应用发布过程中，通常需要对于待发布应用进行评估，确定某一应用是否存在异常情况，比如预先设置一些检测指标，然后检测应用发布后相应的指标数据是否与发布前的指标数据相差较大，如果相差较大，则认为相应的指标数据为异常数据，而相应的应用可被评估为异常应用。这种评估方式虽然操作简单，但当某一指标数据属于正常数值波动时，容易发生误判，进而严重影响数据检测和应用评估的正确率。

考虑到上述问题，在该实施方式中，提出一种对象评估装置，该装置通过对于待评估对象数据进行二次检测，比如首先对于待评估对象数据进行首次检测得到疑似异常数据，然后对于所述疑似异常数据进行再次检测，通过二次检测确定的异常数据才最终确认为异常数据，相应的应用才会被确认为异常应用。该技术方案使用二次检测方式对于异常数据进行检测、对于应用进行评估，因此能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，从而保障数据检测和应用评估的正确率。

在本发明一实施方式中，所述待评估对象指的是需要进行评估，以确定是否为异常对象的待处理对象，其中，所述对象指的是在处于工作、检测、发布等预设状态时能够产生相应数据的对象，比如应用程序等等。

在本发明一实施方式中，所述第一确定模块1002可被配置为：

获取第一对比数据；

确定第一对比阈值；

计算所述待评估对象数据与第一对比数据之间的差值，获取所述差值与相应待评估对象数据之间的比值，将大于所述第一对比阈值的比值对应的待评估对象确定为所述候选目标对象。

为了借助第一对比数据初步确定所述待评估对象数据中是否存在疑似异常数据，即所述待评估对象是否为异常的候选目标对象，在该实施方式中，在获取第一对比数据后，还确定一第一对比阈值，以在将所述待评估对象数据与所述第一对比数据进行比较时，协助判断所述待评估对象数据中是否存在疑似异常数据，比如，计算所述待评估对象数据与第一对比数据之间的差值，然后获取所述差值与相应待评估对象数据之间的比值，若存在大于所述第一对比阈值的比值，则可认为所述待评估对象数据在首次数据检测中超出了正常的数据范围，其有可能为异常数据，但也有可能只是正常的数据波动，此时可将该待评估对象数据确定为疑似异常数据，将对应的待评估对象确定为候选目标对象，后续再对于所述候选目标对象进行再次数据检测和评估，以最终确定所述待评估对象是否真的为异常对象。

在本发明一实施方式中，所述获取第一对比数据的部分，可被配置为：

获取第一预设历史时间段内的第一待评估对象历史数据，并确定数据预测模型；

将所述第一待评估对象历史数据输入至所述数据预测模型中得到所述第一对比数据。

在本发明一实施方式中，所述第二确定模块1003可被配置为：

获取第二对比数据；

比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，将不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据对应的候选目标对象确定为所述目标对象，得到对象评估结果。

在本发明一实施方式中，为了借助第二对比数据最终确定所述候选目标对象是否真的为异常对象，即目标对象，在该实施方式中，在获取第二对比数据后，将所述候选目标对象的数据与所述第二对比数据进行比较，若所述候选目标对象的数据超出所述第二对比数据，则认为所述候选目标对象的数据确实为异常数据，所述候选目标对象确实为异常对象，即目标对象。

在本发明一实施方式中，所述获取第二对比数据的部分，可被配置为：

获取第二预设历史时间段内的第二待评估对象历史数据；

根据待评估对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待评估对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据。

在本发明一实施方式中，所述根据待评估对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待评估对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据部分，可被配置为：

确定所述待评估对象的检测特征值；

获取所述待评估对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值；

根据所述检测特征数据数值对于所述第二待评估对象历史数据进行标注，得到所述待评估对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二对比数据。

在本发明一实施方式中，所述装置还包括：

第二调整模块，被配置为根据所述待评估对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整。

在本发明一实施方式中，所述装置还包括：

第二处理模块，被配置为根据所述对象评估结果，对于所述目标对象执行预设处理。

在该实施方式中，在得到对象评估结果之后，比如若确定某一对象为异常对象，则可根据评估结果对于所述异常对象进行预设处理，其中，所述预设处理比如可以为异常对象修改、异常对象异常数据删除、异常对象异常原因排查等等。

图10所示实施方式涉及的技术术语和技术特征与图7-9所示实施方式涉及的技术术语和技术特征相同或相似，相应技术术语和技术特征的含义、解释和说明均可参照图7-9所示实施方式中对于所述技术术语和技术特征的解释和说明，在此不再赘述。

图11示出根据本发明一实施方式的检测数据确定装置的结构框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部，可实现为检测数据确定服务器。如图11所示，所述检测数据确定装置包括：

第三获取模块1101，被配置为获取第一预设历史时间段内待检测对象的第一历史数据；

预测模块1102，被配置为基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据，其中，所述第一检测数据用于与待检测对象数据进行比较，以确定候选目标对象数据；

第四获取模块1103，被配置为获取第二预设历史时间段内所述待检测对象的第二历史数据；

标注模块1104，被配置为对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据，其中，所述第二检测数据用于与所述候选目标对象数据进行比较，以确定目标对象数据和/或目标对象。

上文提及，随着数据技术和智能终端的发展，服务提供商或者数据提供商需要为用户开发或者提供具有不同实现目的和实现效果的应用。为了保障应用的正常运行，在应用发布过程中，通常需要对于待发布应用进行异常检测，比如预先设置一些检测指标，然后检测应用发布后相应的指标数据是否与发布前的指标数据相差较大，如果相差较大，则认为相应的指标数据为异常数据。这种检测方式虽然操作简单，但当某一指标数据属于正常数值波动时，容易发生误判，进而严重影响数据检测的正确率。

考虑到上述问题，在该实施方式中，提出一种检测数据确定装置，该装置通过设置双重检测数据来对于待检测对象数据进行二次检测，比如利用一检测数据对于待检测对象数据进行首次检测得到疑似异常数据，利用另一检测数据对于所述疑似异常数据进行再次检测，通过二次检测确定的异常数据才最终会被确认为异常数据。该技术方案提供了可实施二次检测的双重检测数据，从而能够有效避免误判的发生，过滤正常的数据波动，保障数据检测的正确率。

在本发明一实施方式中，所述预测模块1102可被配置为：

确定数据预测模型；

将所述第一历史数据输入至所述数据预测模型中，得到所述第一检测数据。

在本发明一实施方式中，所述标注模块1104可被配置为：

确定所述待检测对象的检测特征值；

获取所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值；

根据所述检测特征数据数值对于所述第二历史数据进行标注，得到所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二检测数据。

在本发明一实施方式中，所述待检测对象的检测特征值可根据实际应用的需要以及所述待检测对象的数据内容和特点进行设置和选择，比如，所述检测特征值可包括以下检测特征值中的一种或多种：基础监控检测特征值、中间件监控检测特征值、远程过程调用服务接口检测特征值、日志检测特征值等等。

为了得到能够对于所述待检测对象进行再次检测的第二检测数据，筛除由第一检测数据确定为异常数据但实际为正常数据的情况，在该实施方式中，首先获取所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值，比如，CPU使用率在正常情况下的最高值，需要注意的是，该最高值并不在所述第一检测数据的范围内，即高于所述第一检测数据所标示的CPU使用率最高值；然后根据所述检测特征数据数值对于所述第二历史数据进行标注，得到所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二检测数据，可以认为所述第二检测数据所圈定的待检测对象正常数据范围大于所述第一检测数据所圈定的待检测对象正常数据范围，从而能够对于所述第一检测数据检测到的候选目标对象数据进行再次检测，以得到真正属于异常的对象数据。

在本发明一实施方式中，所述装置还包括：

第三调整模块，被配置为根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二检测数据进行调整。

图11所示实施方式涉及的技术术语和技术特征与图7-10所示实施方式涉及的技术术语和技术特征相同或相似，相应技术术语和技术特征的含义、解释和说明均可参照图7-10所示实施方式中对于所述技术术语和技术特征的解释和说明，在此不再赘述。

本发明实施例还公开了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现上述任一方法步骤。

图12适于用来实现根据本发明实施方式的对象数据检测、对象评估、检测数据确定方法的计算机系统的结构示意图。

如图12所示，计算机系统1200包括处理单元1201，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1202中的程序或者从存储部分1208加载到随机访问存储器(RAM)1203中的程序而执行上述实施方式中的各种处理。在RAM1203中，还存储有系统1200操作所需的各种程序和数据。处理单元1201、ROM1202以及RAM1203通过总线1204彼此相连。输入/输出(I/O)接口1205也连接至总线1204。

以下部件连接至I/O接口1205：包括键盘、鼠标等的输入部分1206；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1207；包括硬盘等的存储部分1208；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1209。通信部分1209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1210也根据需要连接至I/O接口1205。可拆卸介质1211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1208。其中，所述处理单元1201可实现为CPU、GPU、TPU、FPGA、NPU等处理单元。

特别地，根据本发明的实施方式，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施方式包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行所述方法的程序代码。在这样的实施方式中，该计算机程序可以通过通信部分1209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1211被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施方式的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，路程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本发明实施例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可以是上述实施方式中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本发明实施例的方法。

以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (23)

1.一种对象数据检测方法，适用于对象数据检测服务器，包括：

获取待检测对象数据；

比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，所述比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，包括：

获取第一对比数据；

确定第一对比阈值；

计算所述待检测对象数据与第一对比数据之间的差值，获取所述差值与相应待检测对象数据之间的比值，将大于所述第一对比阈值的比值对应的待检测对象数据确定为所述候选目标对象数据。

3.根据权利要求2所述的方法，所述获取第一对比数据，被实施为：

获取第一预设历史时间段内的第一待检测对象历史数据，并确定数据预测模型；

将所述第一待检测对象历史数据输入至所述数据预测模型中得到所述第一对比数据。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，所述比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，包括：

获取第二对比数据；

比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，将不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据确定为所述目标对象数据。

5.根据权利要求4所述的方法，所述获取第二对比数据，被实施为：

获取第二预设历史时间段内的第二待检测对象历史数据；

根据待检测对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待检测对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据。

6.根据权利要求1-3、4任一所述的方法，还包括：

根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整。

7.根据权利要求1-3、4任一所述的方法，还包括：

对于所述目标对象数据执行预设处理。

8.一种对象评估方法，适用于对象评估服务器，包括：

获取待评估对象数据；

比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象，其中，所述第一对比数据为根据第一待评估对象历史数据预测得到的；

比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果，其中，所述第二对比数据为对于第二待评估对象历史数据进行标注得到的。

9.根据权利要求8所述的方法，所述比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象，包括：

获取第一对比数据；

确定第一对比阈值；

计算所述待评估对象数据与第一对比数据之间的差值，获取所述差值与相应待评估对象数据之间的比值，将大于所述第一对比阈值的比值对应的待评估对象确定为所述候选目标对象。

10.根据权利要求9所述的方法，所述获取第一对比数据，被实施为：

获取第一预设历史时间段内的第一待评估对象历史数据，并确定数据预测模型；

将所述第一待评估对象历史数据输入至所述数据预测模型中得到所述第一对比数据。

11.根据权利要求8-10任一所述的方法，所述比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果，包括：

获取第二对比数据；

比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，将不符合所述第二对比数据要求的候选目标对象数据对应的候选目标对象确定为所述目标对象，得到对象评估结果。

12.根据权利要求11所述的方法，所述获取第二对比数据，被实施为：

获取第二预设历史时间段内的第二待评估对象历史数据；

根据待评估对象处于正常状态时的对象数据，对于所述第二待评估对象历史数据进行标注，得到所述第二对比数据。

13.根据权利要求8-10、12任一所述的方法，还包括：

根据所述待评估对象数据或数据调整指令对于所述第二对比数据进行调整。

14.根据权利要求8-10、12任一所述的方法，还包括：

根据所述对象评估结果，对于所述目标对象执行预设处理。

15.一种检测数据确定方法，适用于检测数据确定服务器，包括：

获取第一预设历史时间段内待检测对象的第一历史数据；

基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据，其中，所述第一检测数据用于与待检测对象数据进行比较，以确定候选目标对象数据；

获取第二预设历史时间段内所述待检测对象的第二历史数据；

对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据，其中，所述第二检测数据用于与所述候选目标对象数据进行比较，以确定目标对象数据和/或目标对象。

16.根据权利要求15所述的方法，所述基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据，被实施为：

确定数据预测模型；

将所述第一历史数据输入至所述数据预测模型中，得到所述第一检测数据。

17.根据权利要求15或16所述的方法，所述对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据，被实施为：

确定所述待检测对象的检测特征值；

获取所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值；

根据所述检测特征数据数值对于所述第二历史数据进行标注，得到所述待检测对象处于正常状态时所述检测特征值对应的检测特征数据数值范围，作为所述第二检测数据。

18.根据权利要求15或16所述的方法，还包括：

根据所述待检测对象数据或数据调整指令对于所述第二检测数据进行调整。

19.一种对象数据检测装置，适用于对象数据检测服务器，包括：

第一获取模块，被配置为获取待检测对象数据；

第一比较模块，被配置为比较所述待检测对象数据与第一对比数据，确定候选目标对象数据，其中，所述第一对比数据为根据第一待检测对象历史数据预测得到的；

第二比较模块，被配置为比较所述候选目标对象数据与第二对比数据，确定目标对象数据，其中，所述第二对比数据为对于第二待检测对象历史数据进行标注得到的。

20.一种对象评估装置，适用于对象评估服务器，包括：

第二获取模块，被配置为获取待评估对象数据；

第一确定模块，被配置为比较所述待评估对象数据与第一对比数据，根据比较结果确定候选目标对象，其中，所述第一对比数据为根据第一待评估对象历史数据预测得到的；

第二确定模块，被配置为比较所述候选目标对象的数据与第二对比数据，确定目标对象，得到对象评估结果，其中，所述第二对比数据为对于第二待评估对象历史数据进行标注得到的。

21.一种检测数据确定装置，适用于检测数据确定服务器，包括：

第三获取模块，被配置为获取第一预设历史时间段内待检测对象的第一历史数据；

预测模块，被配置为基于所述第一历史数据进行预测，得到第一检测数据，其中，所述第一检测数据用于与待检测对象数据进行比较，以确定候选目标对象数据；

第四获取模块，被配置为获取第二预设历史时间段内所述待检测对象的第二历史数据；

标注模块，被配置为对于所述第二历史数据进行正常数据标注，得到第二检测数据，其中，所述第二检测数据用于与所述候选目标对象数据进行比较，以确定目标对象数据和/或目标对象。

22.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1-18任一项所述的方法步骤。

23.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-18任一项所述的方法步骤。

Images