CN113627754A - 指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113627754A
CN113627754A CN202110852146.9A CN202110852146A CN113627754A CN 113627754 A CN113627754 A CN 113627754A CN 202110852146 A CN202110852146 A CN 202110852146A CN 113627754 A CN113627754 A CN 113627754A
Authority
CN
China
Prior art keywords
index
detected
value
target service
requirement
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110852146.9A
Other languages
English (en)
Inventor
赵静芬
张平安
霍二帅
黄超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd filed Critical Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Priority to CN202110852146.9A priority Critical patent/CN113627754A/zh
Publication of CN113627754A publication Critical patent/CN113627754A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2462—Approximate or statistical queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/21—Server components or server architectures
    • H04N21/218—Source of audio or video content, e.g. local disk arrays
    • H04N21/2187—Live feed
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
    • H04N21/24—Monitoring of processes or resources, e.g. monitoring of server load, available bandwidth, upstream requests

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本公开实施例提供了一种指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：响应于指标检测指令，获取业务标识；确定业务标识所指示的目标业务的待检测指标；从预先设置的目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则；建立被选择的校验规则与待检测指标之间的关联关系；获取目标业务的待检测指标的值；根据与待检测指标相关联的校验规则，检测待检测指标的值是否符合目标业务的需求。因此，在本公开的实施例中，能够灵活配置待检测指标的校验规则，省去了人工编写、编译和发布的时间，进而提升了指标的检测效率。

Description

指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在直播业务中，主播、多频道网络(MCN)机构每日的直播表现(如直播时长、直播打赏收入、新入驻平台人数、奖励下发数、封禁人数等)会被支付、直播、风控等系统等记录和统计，并最终以数据大盘报表的方式呈现给平台运营，从而用于收入数据分析、运营政策调整等。
其中，在直播业务中，指标种类繁多、变化快、数据的敏感度高。然而，在实际的直播过程中，由于技术开发缺陷或者服务故障等，可能会导致某些指标的数据不完整甚至计算错误，从而影响指标在大盘报表上的准确性，以至于影响运营政策的制定、对用户体验和平台声誉造成影响。
为解决上述问题，目前一般的做法是指标来源的技术方主动编写对应的统计和校验逻辑，从而检测指标是否存在异常。
然而，目前技术人员需要投入大量的时间编写单个指标统计和校验程序，从而在指标统计或校验逻辑频繁发生变化时，需要技术人员重新编写、编译和发布，最终使得指标的检测效率较低。
发明内容
本公开提供一种指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中在指标统计或校验逻辑频繁发生变化时，需要技术人员重新编写、编译和发布，最终使得指标的检测效率较低的问题。本公开的技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种指标检测的操作控制方法，所述方法包括：
响应于指标检测指令，获取业务标识；
确定所述业务标识所指示的目标业务的待检测指标；
从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则；
建立被选择的所述校验规则与所述待检测指标之间的关联关系；
获取所述目标业务的所述待检测指标的值；
根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取历史数据搜索条件；
根据所述历史搜索条件，获取所述待检测指标的历史数据；
采用拟合算法并根据所述历史数据，确定所述待检测指标的预测参数；
根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
获取所述待检测指标的值相对于所述预测参数的偏差，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的值；
比较所述偏差与预设的偏差率阈值，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
对所述待检测指标的值与所述预测参数进行比较，获得第一比较结果，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的取值范围；
根据所述第一比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取预设上限值和预设下限值；
对所述待检测指标的值与所述预设上限值和所述预设下限值进行比较，获得第二比较结果；
根据所述第二比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述获取所述目标业务的所述待检测指标的值，包括：
在所述目标业务的指标中，获取与所述待检测指标存在函数关系的原子指标；
获取所述原子指标的值；
根据所述原子指标的值以及所述函数关系，确定所述待检测指标的值。
在一种可能实施方式中，所述根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求之后，所述方法还包括：
当所述待检测指标的值不符合所述目标业务的需求时，执行预先设置的与所述校验规则对应的报警操作。
在一种可能实施方式中，所述获取所述目标业务的所述待检测指标的值，包括：
按照预先设置的检测周期，获取所述目标业务的所述待检测指标的值。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种指标检测的操作控制装置，所述装置包括：
业务标识获取模块，被配置为响应于指标检测指令，获取业务标识；
指标确定模块，被配置为确定所述业务标识所指示的目标业务的待检测指标；
校验规则选择模块，被配置为从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则；
关联模块，被配置为建立被选择的所述校验规则与所述待检测指标之间的关联关系；
指标值获取模块，被配置为获取所述目标业务的所述待检测指标的值；
检测模块，被配置为根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述检测模块包括：
搜索条件获取子模块，被配置为从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取历史数据搜索条件；
历史数据获取子模块，被配置为根据所述历史搜索条件，获取所述待检测指标的历史数据；
拟合子模块，被配置为采用拟合算法并根据所述历史数据，确定所述待检测指标的预测参数；
第一检测子模块，被配置为根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述第一检测子模块具体被配置为：
获取所述待检测指标的值相对于所述预测参数的偏差，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的值；
比较所述偏差与预设的偏差率阈值，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述第一检测子模块具体被配置为：
对所述待检测指标的值与所述预测参数进行比较，获得第一比较结果，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的取值范围；
根据所述第一比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述检测模块包括：
限值获取子模块，被配置为从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取预设上限值和预设下限值；
比较子模块，被配置为对所述待检测指标的值与所述预设上限值和所述预设下限值进行比较，获得第二比较结果；
第二检测子模块，被配置为根据所述第二比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述指标值获取模块具体被配置为：
在所述目标业务的指标中，获取与所述待检测指标存在函数关系的原子指标；
获取所述原子指标的值；
根据所述原子指标的值以及所述函数关系，确定所述待检测指标的值。
在一种可能实施方式中，所述装置还包括：
报警模块，被配置为当所述待检测指标的值不符合所述目标业务的需求时，执行预先设置的与所述校验规则对应的报警操作。
在一种可能实施方式中，所述指标值获取模块具体被配置为：
按照预先设置的检测周期，获取所述目标业务的所述待检测指标的值。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：
处理器；
用于存储该处理器可执行指令的存储器；
其中，该处理器被配置为执行所述指令，以实现本公开提供的指标检测的操作控制方法。
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，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述第一方面所述的指标检测的操作控制方法。
根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开提供的指标检测的操作控制方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
本公开的实施例提供的技术方案，能够响应于指标检测指令，获取业务标识，从而确定该业务标识所指示的目标业务的待检测指标，并从预先设置的目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则，建立被选择的校验规则与待检测指标之间的关联关系，进而获取目标业务的待检测指标的值，并根据与待检测指标相关联的校验规则，检测待检测指标的值是否符合目标业务的需求。
由此可见，本公开的实施例，可以预先设置多种校验规则，从而在需要检测目标业务的待检测指标时，可以从这些校验规则中选择，并建立被选择的校验规则与待检测指标的关联关系，进而能够根据为该指标配置的校验规则(即与待检测指标相关联的校验规则)进行校验。因此，本公开的实施例，能够灵活配置待检测指标的校验规则，省去了人工编写、编译和发布的时间，进而提升了指标的检测效率。
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指标检测的操作控制方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的另一种指标检测的操作控制方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的指标检测的操作控制方法的具体实施方式的流程示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种指标检测的操作控制装置的框图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图；
图6是根据一示例性实施例示出的另一种电子设备的框图。
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。
为了解决相关技术中在指标统计或校验逻辑频繁发生变化时，需要技术人员重新编写、编译和发布，最终使得指标的检测效率较低的问题，本公开实施例提供了一种指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质
图1是根据一示例性实施例示出的一种指标检测的操作控制方法的流程图。如图1所示，该指标检测的操作控制方法，包括以下步骤S11至S16。
在步骤S11中，响应于指标检测指令，获取业务标识。
其中，可以人工输入业务标识，也可以在操作界面中显示业务标识，由用户点击进行选择。
在步骤S12中，确定所述业务标识所指示的目标业务的待检测指标。
其中，目标业务可以包括直播业务或者视频推送业务。在直播业务中，待检测指标可以为直播表现的相关参数，例如在第一预设时间段的直播时长、直播打赏收入、新入住直播平台的人数、奖励下发数量、封禁人数、直播总流水、开播人数、人均直播流水；在视频推送业务中，待检测指标可以为推送视频的相关参数，例如在第二预设时间段内推送视频的种类数量、推送视频的平均时长、被观看的视频的数量。
由此可见，本公开实施例的指标检测的操作控制方法，可以应用于直播业务中，也可以应用于视频推送业务中。其中，可以理解的是，本公开实施例的指标检测的操作控制方法的应用场景并不局限于此。
此外，可以预先建立业务标识与待检测指标之间的关联关系，则与业务标识相关联的待检测指标，即为该业务标识所指示的目标业务的待检测指标。这样，在获取到一个业务标识之后，就可以根据预先建立的业务标识与待检测指标之间的关联关系，确定出哪个或者哪些指标需要进行检测。
或者，在步骤S11之后，所述方法还可以包括如下步骤：
显示所述业务标识所指示的目标业务包括的指标；
接收对显示的指标的第一选择操作；
响应于所述第一选择操作，将被选择的指标确定为所述目标业务的待检测指标。
由此可知，也可以在获取到业务标识之后，显示该业务标识所表示的目标业务包括的指标，然后由用户从所显示的指标中选择哪个或者哪些指标需要进行检测。
在步骤S13中，从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则。
可选的，步骤S13包括：
接收对校验规则的第二选择操作；
响应于所述第一选择操作，从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则。
由步骤S13可知，本公开的实施例，预先设置目标业务的多种校验规则，从而可以在需要检测某个或者某些指标时，从这些校验规则中进行选择即可，无需技术人员单独针对指标重新编写校验规则，从而省去了人工编写、编译和发布的时间，进而提升了指标的检测效率。
在步骤S14中，建立被选择的所述校验规则与所述待检测指标之间的关联关系。
其中，待检测指标包括至少一项指标，即本公开的实施例中，至少一项指标可以关联至少一项校验规则，即指标和校验规则可以为一对一的关系，也可以为一对多的关系，也可以为多对一的关系。
例如待检测指标包括一项指标，且在步骤S13中，选择了三项校验规则，则一项指标与三项校验规则相关联，则后续可以通过这三项校验规则，检测该指标是否符合目标业务的需求。
在步骤S15中，获取所述目标业务的所述待检测指标的值。
在步骤S16中，根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
其中，一项指标关联有几项校验规则，则在检测该指标的值是否符合目标业务的需求时，需要依次根据这几项校验规则，对该指标进行检测。该指标未通过其中任意一项校验规则，均表示该指标的值不符合目标业务的需求。即，该指标通过与其关联的全部校验规则，则表示该指标的值符合目标业务的需求。
可选的，所述根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取预设上限值和预设下限值；
对所述待检测指标的值与所述预设上限值和所述预设下限值进行比较，获得第二比较结果；
根据所述第二比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
其中，在第二比较结果指示待检测指标的值小于预设下限值，或者大于预设上限值的情况下，待检测指标的值不符合目标业务的需求；在第二比较结果指示待检测指标的值大于或等于预设下限值，且小于或等于预设上限值的情况下，待检测指标的值符合目标业务的需求。
例如预设下限值为X3，预设上限值为X4，待检测指标的值为x，则当x<X3，或者x>X4时，表示待检测指标的值不符合目标业务的需求；当X3≤x≤X4时，表示待检测指标的值符合目标业务的需求。
由此可知，本公开的实施例中，可以设置待检测指标的明确的校验边界值(即预设上限值和预设下限值)，从而根据待检测指标的值与预设上限值和预设上限值的大小关系，检测待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
其中，用户可以自行修改预设上限值和预设下限值的具体数值，从而改变校验规则，进一步方便了待检测指标的校验，避免了用户重新编写整个校验过程，省去了编写、编译和发布的时间，进而提升了指标的检测效率。
可选的，所述根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取历史数据搜索条件；
根据所述历史搜索条件，获取所述待检测指标的历史数据；
采用拟合算法并根据所述历史数据，确定所述待检测指标的预测参数；
根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
其中，所述拟合算法例如为机器学习方法或统计分布函数算法，所述统计分部函数例如为线性回归、多项式拟合、时序预测。
由此可知，在本公开的实施例中，可以不设置明确的校验边界值，而是获取待检测指标的历史数据(即历史取值)，然后采用拟合算法，根据历史数据拟合得到待检测指标的预测参数，从而根据该预测参数确定待检测指标的取值是否符合目标业务的需求。
由上述可知，本公开的实施例，能够响应于指标检测指令，获取业务标识，从而确定该业务标识所指示的目标业务的待检测指标，并从预先设置的目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则，建立被选择的校验规则与待检测指标之间的关联关系，进而获取目标业务的待检测指标的值，并根据与待检测指标相关联的校验规则，检测待检测指标的值是否符合目标业务的需求。
由此可见，本公开的实施例，可以预先设置多种校验规则，从而在需要检测目标业务的待检测指标时，可以从这些校验规则中选择，并建立被选择的校验规则与待检测指标的关联关系，进而能够根据为该指标配置的校验规则(即与待检测指标相关联的校验规则)进行校验。因此，本公开的实施例，能够灵活配置待检测指标的校验规则，省去了人工编写、编译和发布的时间，进而提升了指标的检测效率。
图2是根据一示例性实施例示出的一种指标检测的操作控制方法的流程图。如图2所示，该指标检测的操作控制方法，包括以下步骤S21至S26。
在步骤S21中，响应于指标检测指令，获取业务标识。
其中，可以人工输入业务标识，也可以在操作界面中显示业务标识，由用户点击进行选择。
在步骤S22中，确定所述业务标识所指示的目标业务的待检测指标。
其中，目标业务可以包括直播业务或者视频推送业务。在直播业务中，待检测指标可以为直播表现的相关参数，例如在第一预设时间段的直播时长、直播打赏收入、新入住直播平台的人数、奖励下发数量、封禁人数、直播总流水、开播人数、人均直播流水；在视频推送业务中，待检测指标可以为推送视频的相关参数，例如在第二预设时间段内推送视频的种类数量、推送视频的平均时长、被观看的视频的数量。
由此可见，本公开实施例的指标检测的操作控制方法，可以应用于直播业务中，也可以应用于视频推送业务中。其中，可以理解的是，本公开实施例的指标检测的操作控制方法的应用场景并不局限于此。
此外，可以预先建立业务标识与待检测指标之间的关联关系，则与业务标识相关联的待检测指标，即为该业务标识所指示的目标业务的待检测指标。这样，在获取到一个业务标识之后，就可以根据预先建立的业务标识与待检测指标之间的关联关系，确定出哪个或者哪些指标需要进行检测。
或者，在步骤S21之后，所述方法还可以包括如下步骤：
显示所述业务标识所指示的目标业务包括的指标；
接收对显示的指标的第一选择操作；
响应于所述第一选择操作，将被选择的指标确定为所述目标业务的待检测指标。
由此可知，也可以在获取到业务标识之后，显示该业务标识所表示的目标业务包括的指标，然后由用户从所显示的指标中选择哪个或者哪些指标需要进行检测。
在步骤S23中，从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则。
可选的，步骤S23包括：
接收对校验规则的第二选择操作；
响应于所述第一选择操作，从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则。
由步骤S23可知，本公开的实施例，预先设置目标业务的多项校验规则，从而可以在需要检测某个或者某些指标时，从这些校验规则中进行选择即可，无需技术人员单独针对该指标重新编写校验规则，从而省去了人工编写、编译和发布的时间，进而提升了指标的检测效率。
在步骤S24中，建立被选择的所述校验规则与所述待检测指标之间的关联关系。
其中，待检测指标包括至少一项指标，即本公开的实施例中，至少一项指标可以关联至少一项校验规则，即指标和校验规则可以为一对一的关系，也可以为一对多的关系，也可以为多对一的关系。
例如待检测指标包括一项指标，且在步骤S23中，选择了三项校验规则，则一项指标与三项校验规则相关联，则后续可以通过这三项校验规则，检测该指标是否符合目标业务的需求。
在步骤S25中，获取所述目标业务的所述待检测指标的值。
在本公开的实施例中，待检测指标为原子指标和衍生指标的不同情况下，获取待检测指标的值的方式不同。具体的，当待检测指标为原子指标时，采用如下的方式一获取待检测指标的值；当待检测指标为衍生指标时，采用如下的方式二获取待检测指标的值。
方式一：在一种可能实施方式中，所述获取所述目标业务的所述待检测指标的值，包括：
从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取数据查询条件，其中，所述数据查询条件包括目标数据库、目标表格、目标列以及目标时间范围；
在所述目标数据库中获取所述目标表格；
获取所述目标表格中，处于所述目标列中且处于所述目标时间范围内的目标数据；
根据所述目标数据，确定所述待检测指标的取值。
其中，数据库中存储至少一个数据表，数据表中记录不同时间范围内的不同指标的值。因此，在待检测指标为原子指标时，用户可以设置获取用于确定待检测指标的值的数据所处的数据库、数据表格、在表格中的哪一列以及时间要求，从而能够从相应数据库中提取相应数据表，进而从提取的数据表中的相应列中读取符合时间要求的数据，进而根据这些数据，确定待检测指标的值。
例如待检测指标为三月份的直播总流水，则需要从提取的目标表格中读取三月份的1号至31号的直播流水值，然后进行求和，从而得到待检测指标的值；或者，例如待检测指标为三月份的直播平均流水，则需要从提取的目标表格中读取三月份的1号至31号的直播流水值，然后求平均值，从而得到待检测指标的值。
由此可知，在本公开的实施例中，待检测指标的求值方式可以为含有占位符的结构化查询语言(SQL)模板，可以填充数据库、数据表、列、时间范围等查询参数。例如用户在待检测指标的设置界面中输入目标数据库、目标表格、目标列以及目标取值范围之后，这些信息自动填入该SQL模板中，从而可以根据该SQL模板查询用于确定待检测指标的值的数据。
方式二：在一种可能实施方式中，所述获取所述目标业务的所述待检测指标的值，包括：
在所述目标业务的指标中，获取与所述待检测指标存在函数关系的原子指标；
获取所述原子指标的值；
根据所述原子指标的值以及所述函数关系，确定所述待检测指标的值。
由此可知，在待检测指标为衍生指标时，可以首先获取与待检测指标存在函数关系的原子指标的值，然后将该原子指标的取值代入至所述函数关系中，进而获取待检测指标的值。因此，本公开的实施例，可以支持跨业务的多个指标派生出的衍生指标进行检测。
在步骤S26中，从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取历史数据搜索条件。
在步骤S27中，根据所述历史搜索条件，获取所述待检测指标的历史数据。
在步骤S28中，采用拟合算法并根据所述历史数据，确定所述待检测指标的预测参数。
在步骤S29中，根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
由步骤S26至S29可知，在本公开的实施例中，可以获取待检测指标的历史数据(即历史取值)，然后采用拟合算法，根据历史数据拟合得到待检测指标的预测参数，从而根据该预测参数确定待检测指标的取值是否符合目标业务的需求。
即本公开的实施例中，可以不设置明确的校验边界值，而是提供一个已知的拟合算法，例如机器学习方法或统计分布函数(例如线性回归、多项式拟合、时序预测)。从而对待检测指标的历史数据运用给定的机器学习方法或者统计分布函数进行拟合，得到待检测指标的预测参数。
其中，采用拟合算法得到的预测参数是基于待检测指标的历史数据获取的，因此预测参数可以表示待检测指标的历史取值规律，进而通过比较该预测参数和待检测指标的值，可以确定待检测指标的值是否符合目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
获取所述待检测指标的值相对于所述预测参数的偏差，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的值；
比较所述偏差与预设的偏差率阈值，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
其中，在计算得到的偏差与预设的偏差率阈值之差的绝对值大于预设阈值的情况下，检测待检测指标的值不符合目标业务的需求；在计算得到的偏差与预设的偏差率阈值之差的绝对值小于或等于预设阈值的情况下，检测待检测指标的值符合目标业务的需求。
由此可知，本公开的实施例中，可以采用拟合算法，对待检测指标的历史数据进行拟合，得到预测的待检测指标的值，从而计算预测的所述待检测指标的值与真实值(即前述步骤S25中获得的待检测指标的值)之间的偏差率，进而通过比较计算得到的偏差率与预设偏差率阈值，来检测待检测指标的值是否符合目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
对所述待检测指标的值与所述预测参数进行比较，获得第一比较结果，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的取值范围；
根据所述第一比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
其中，在所述第一比较结果指示所述待检测指标的值处于预测的所述待检测指标的取值范围之内的情况下，所述待检测指标的值符合所述目标业务的需求；在所述第一比较结果指示所述待检测指标的值处于预测的所述待检测指标的取值范围之外的情况下，所述待检测指标的值不符合所述目标业务的需求。
例如预测得到的待检测指标的取值范围为[X1,X2]，待检测指标的值为x，则当x<X1，或者x>X2时，表示待检测指标的值不符合目标业务的需求；当X1≤x≤X2时，表示待检测指标的值符合目标业务的需求。
由此可知，本公开的实施例中，可以采用拟合算法，对待检测指标的历史数据进行拟合，得到预测的待检测指标的取值范围，从而根据待检测指标的值与预测的待检测指标的取值范围的关系，待检测指标的值是否符合目标业务的需求。
在一种可能实施方式中，所述根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求之后，所述方法还包括：
当所述待检测指标的值不符合所述目标业务的需求时，执行预先设置的与所述校验规则对应的报警操作。
由此可知，本公开的实施例中，还可预先设置校验规则对应的报警操作，从而在待检测指标的值不符合目标业务的需求时，可以执行与校验规则对应的报警操作，进而使得相关人员可以及早发现待检测指标的异常情况。
其中，可以设置一项校验规则对应至少一项报警操作。
另外，在本公开的实施例中，待检测指标的值未通过与待检测指标关联的任意一项校验规则，表示待检测指标的值不符合目标业务的需求；待检测指标的值通过与待检测指标关联的每一项校验规则，表示待检测指标的值符合目标业务的需求。
因此，在本公开的实施例中，可以在待检测指标的值未通过与待检测指标关联的任意一项校验规则时，执行与待检测指标的值未通过的校验规则对应的报警操作。
由此可知，本公开的实施例中，用户还可灵活设置待检测指标的报警操作，从而可以在待检测指标未通过某项校验规则的情况下，自动执行与该项校验规则相关联的报警操作，进而使得相关人员可以及早发现待检测指标的异常情况。
其中，所述报警操作可以为显示用于指示待检测指标的值不符合目标业务的需求的指示信息，或者触发声音报警，或者显示预设动画效果。
在一种可能实施方式中，所述获取所述目标业务的所述待检测指标的值，包括：
按照预先设置的检测周期，获取所述目标业务的所述待检测指标的值。
由此可知，本公开的实施例中，用户还可灵活设置待检测指标的检测周期，从而可以使得本公开的实施例可以适用于多种指标的检测。
综上所述，本公开实施例的指标检测的操作控制方法的具体实施方式可如图3所示，具体的，如下步骤H1～H4所述。
在电子设备显示指标设置界面时，用户可以在该设置界面中对需要检测的指标进行设置，具体的设置步骤可包括步骤H1至H3；
步骤H1：定义待检测指标，即用户可以在指标设置界面中输入待检测指标的名称、检测周期、与待检测指标相关联的指标的名称(即确定待检测指标的取值的过程中涉及的指标的名称)和待检测指标的求值方式；其中，所述求值方式可以为如下所述的方式一或者方式二：
方式一，通过含有占位符的SQL模板确定待检测指标的值，即可以获取人工输入的数据库、数据表、列、时间范围等查询参数，从而自动将这些参数填充至SQL模板中，并通过SQL模板获取用于确定待检测指标的值的数据，进而根据该数据确定待检测指标的值；
方式二：基于与待检测指标存在函数关系的原子指标，确定待检测指标的值；
例如待检测指标为指标A“本月直播总流水”，则用户可以在指标设置界面中输入“本月直播总流水”这一名称，设置检测周期为“一个月”，设置求值方式为前述方式一，即在指标设置界面中输入用于查询“本月直播总流水”具体取值的路径：数据库-数据表-列-时间范围；其中，由于“本月指标总流水”可以直接从数据表中读取，因此，与指标A相关联的指标的名称可以不用设置。
同理，例如待检测指标为指标B“本月开播总人数”，则用户可以在指标设置界面中输入“本月开播总人数”这一名称，设置检测周期为“一个月”，设置求值方式为前述方式一，即在指标设置界面中输入用于查询“本月开播总人数”具体取值的路径：数据库-数据表-列-时间范围；其中，由于“本月开播总人数”可以直接从数据表中读取，因此，与指标B相关联的指标的名称可以不用设置。
而当待检测指标为指标C“人均直播流水”时，用户可以在指标设置界面中输入“人均直播流水”这一名称，设置检测周期为“一个月”，其中，由于指标C可以由前述指标A和指标B计算获得，即C＝A/B，因此指标C为衍生指标，因此，与指标C相关联的指标的名称可以设置为“本月直播总流水”和“本月开播总人数”，因此，可以设置指标C的求值方式为前述方式二，即在指标设置界面中输入函数关系：A/B＝C。
步骤H2：从预先设置的校验规则集合中选出至少一项校验规则，并建立被选择的校验规则与待检测指标的关联关系；
其中，校验规则包括如下两种类型：
第一种：条件表达式，即校验规则是一个明确校验条件、结果为布尔值的逻辑表达式，例如$Value>＝800&&$Value<＝1000。表达式的复杂程度不限，只要符合语义要求即可；其中，在根据此种类型的校验规则检测待检测指标时，会将待检测指标的取值自动填充到条件表达式中，判断整个条件表达式是否为真值；如为真值则校验通过，反之则未通过校验；
第二种：拟合规则，即校验规则不设置明确的校验边界值，而是提供一个拟合算法(例如机器学习方法，或线性回归、多项式拟合、时序预测这类统计分布函数)及指定的偏差率(如5％)。即此类校验规则包括查询待检测指标的历史数据的查询条件以及指定的偏差率，从而在根据此种类型的校验规则检测待检测指标时，可以根据查询条件搜索历史数据，并采用机器学习方法进行拟合，得到预测的待检测指标的值，并计算预测的待检测指标的值与待检测指标的实际值的偏差率，从而与指定的偏差率进行比较，如果计算得到的偏差率与指定的偏差率之差的绝对值小于或等于预设阈值，则校验通过；如果计算得到的偏差率与指定的偏差率之差的绝对值大于预设阈值，则未通过校验。
步骤H3：选择待检测指标的报警操作，并建立被选择的校验规则和被选择的报警操作的关联关系；
其中，前述步骤H2中待检测指标可能关联有多项校验规则，则在步骤H3中需要配置每一项校验规则的报警操作，其中，被选择的校验规则与被选择的报警操作可以为多对多的关系，即对于每一条校验规则，存在相应的报警操作，例如可以实时报警或者未通过同一校验规则的次数达到预设次数后报警；另外，报警操作还可以按照报警等级分为紧急、高优、一般，从而使得用户可以从报警操作上直接对紧急程度进行区分。
经过前述步骤H1至H3，对待检测指标设置完成之后，则可执行步骤H4。
步骤H4：按照各个指标的检测周期，以及校验规则，对已配置的待检测指标进行检测，如果某个待检测指标未通过与其相关联的其中一项校验规则，则执行与该项校验规则相关联的报警操作。
由此可知，本公开的实施例，对于指标系统数据的异常监测，不需要实际的代码开发，可通过配置快速生成；一个待检测指标可以对应多个校验规则，每一项校验规则对应的报警操作和报警等级均可灵活调整；一个待检测指标可以根据多个已有指标通过函数关系派生产生，从而支持对跨业务的多个数据指标的联合约束关系进行预警；对于新增的监测项，只需按照装置所设定的步骤进行配置，即可自动校验和预警，不会出现因手动编写新代码而引入的缺陷可能，从而保证了监测结果的持续准确。
图4是根据一示例性实施例示出的一种指标检测的操作控制装置框图。
参照图4，该指标检测的操作控制装置40包括业务标识获取模块41、指标确定模块42、校验规则选择模块43、关联模块44、指标值获取模块45和检测模块46；
其中，业务标识获取模块41，被配置为响应于指标检测指令，获取业务标识；
指标确定模块42，被配置为确定所述业务标识所指示的目标业务的待检测指标；
校验规则选择模块43，被配置为从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则；
关联模块44，被配置为建立被选择的所述校验规则与所述待检测指标之间的关联关系；
指标值获取模块45，被配置为获取所述目标业务的所述待检测指标的值；
检测模块46，被配置为根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能的实施方式中，所述检测模块46包括：
搜索条件获取子模块461，被配置为从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取历史数据搜索条件；
历史数据获取子模块462，被配置为根据所述历史搜索条件，获取所述待检测指标的历史数据；
拟合子模块463，被配置为采用拟合算法并根据所述历史数据，确定所述待检测指标的预测参数；
第一检测子模块464，被配置为根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能的实施方式中，所述第一检测子模块464具体被配置为：
获取所述待检测指标的值相对于所述预测参数的偏差，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的值；
比较所述偏差与预设的偏差率阈值，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能的实施方式中，所述第一检测子模块464具体被配置为：
对所述待检测指标的值与所述预测参数进行比较，获得第一比较结果，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的取值范围；
根据所述第一比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能的实施方式中，所述检测模块46包括：
限值获取子模块465，被配置为从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取预设上限值和预设下限值；
比较子模块466，被配置为对所述待检测指标的值与所述预设上限值和所述预设下限值进行比较，获得第二比较结果；
第二检测子模块467，被配置为根据所述第二比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
在一种可能的实施方式中，所述指标值获取模块45具体被配置为：
在所述目标业务的指标中，获取与所述待检测指标存在函数关系的原子指标；
获取所述原子指标的值；
根据所述原子指标的值以及所述函数关系，确定所述待检测指标的值。
在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
报警模块47，被配置为当所述待检测指标的值不符合所述目标业务的需求时，执行预先设置的与所述校验规则对应的报警操作。
在一种可能的实施方式中，所述指标值获取模块45具体被配置为：
按照预先设置的检测周期，获取所述目标业务的所述待检测指标的值。
由上述可知，本公开的实施例，能够响应于指标检测指令，获取业务标识，从而确定该业务标识所指示的目标业务的待检测指标，并从预先设置的目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则，建立被选择的校验规则与待检测指标之间的关联关系，进而获取目标业务的待检测指标的值，并根据与待检测指标相关联的校验规则，检测待检测指标的值是否符合目标业务的需求。
由此可见，本公开的实施例，可以预先设置多种校验规则，从而在需要检测目标业务的待检测指标时，可以从这些校验规则中选择，并建立被选择的校验规则与待检测指标的关联关系，进而能够根据为该指标配置的校验规则(即与待检测指标相关联的校验规则)进行校验。因此，本公开的实施例，能够灵活配置待检测指标的校验规则，省去了人工编写、编译和发布的时间，进而提升了指标的检测效率。
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5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备500的框图。参照图5，该电子设备包括：
处理器510；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器520；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述所述的应用于客户端设备的指标检测的操作控制方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由电子设备500的处理器510执行以完成上述方法。可选地，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
根据本公开实施例的第五方面，还提供了一种电子设备。如图6所示，该电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图6，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件606为电子设备600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到电子设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、8G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述所述的指标检测的操作控制方法。
在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的指标检测的操作控制方法。
此外，在此提供的指标检测的操作控制方案不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造具有本发明方案的系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本公开的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本公开实施例的信息提取方案中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
综上所述，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。本申请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)

1.一种指标检测的操作控制方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于指标检测指令，获取业务标识；
确定所述业务标识所指示的目标业务的待检测指标；
从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则；
建立被选择的所述校验规则与所述待检测指标之间的关联关系；
获取所述目标业务的所述待检测指标的值；
根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
2.根据权利要求1所述的指标检测的操作控制方法，其特征在于，所述根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取历史数据搜索条件；
根据所述历史搜索条件，获取所述待检测指标的历史数据；
采用拟合算法并根据所述历史数据，确定所述待检测指标的预测参数；
根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
3.根据权利要求2所述的指标检测的操作控制方法，其特征在于，所述根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
获取所述待检测指标的值相对于所述预测参数的偏差，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的值；
比较所述偏差与预设的偏差率阈值，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
4.根据权利要求2所述的指标检测的操作控制方法，其特征在于，所述根据所述预测参数，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
对所述待检测指标的值与所述预测参数进行比较，获得第一比较结果，其中，所述预测参数包括预测的所述待检测指标的取值范围；
根据所述第一比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
5.根据权利要求1所述的指标检测的操作控制方法，其特征在于，所述根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求，包括：
从所述待检测指标相关联的所述校验规则中，获取预设上限值和预设下限值；
对所述待检测指标的值与所述预设上限值和所述预设下限值进行比较，获得第二比较结果；
根据所述第二比较结果，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
6.根据权利要求1所述的指标检测的操作控制方法，其特征在于，所述获取所述目标业务的所述待检测指标的值，包括：
在所述目标业务的指标中，获取与所述待检测指标存在函数关系的原子指标；
获取所述原子指标的值；
根据所述原子指标的值以及所述函数关系，确定所述待检测指标的值。
7.一种指标检测的操作控制装置，其特征在于，所述装置包括：
业务标识获取模块，被配置为响应于指标检测指令，获取业务标识；
指标确定模块，被配置为确定所述业务标识所指示的目标业务的待检测指标；
校验规则选择模块，被配置为从预先设置的所述目标业务的校验规则集合中选出至少一项校验规则；
关联模块，被配置为建立被选择的所述校验规则与所述待检测指标之间的关联关系；
指标值获取模块，被配置为获取所述目标业务的所述待检测指标的值；
检测模块，被配置为根据与所述待检测指标相关联的所述校验规则，检测所述待检测指标的值是否符合所述目标业务的需求。
8.一种电子设备，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中任一项所述的指标检测的操作控制方法。
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电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至6中任一项所述的指标检测的操作控制方法。
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至6中任一项所述的指标检测的操作控制方法。
CN202110852146.9A 2021-07-27 2021-07-27 指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质 Pending CN113627754A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110852146.9A CN113627754A (zh) 2021-07-27 2021-07-27 指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110852146.9A CN113627754A (zh) 2021-07-27 2021-07-27 指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113627754A true CN113627754A (zh) 2021-11-09

Family

ID=78381231

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110852146.9A Pending CN113627754A (zh) 2021-07-27 2021-07-27 指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113627754A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114638501A (zh) * 2022-03-15 2022-06-17 平安国际智慧城市科技股份有限公司 一种业务数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN117577334A (zh) * 2024-01-18 2024-02-20 深圳第一健康医疗管理有限公司 一种基于医疗器械设备的健康监测系统

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108241675A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
CN108830504A (zh) * 2018-06-28 2018-11-16 清华大学 用车需求预测方法、系统、服务器及计算机存储介质
CN109510824A (zh) * 2018-11-12 2019-03-22 中国银行股份有限公司 一种接口报文的校验方法及装置
CN109542664A (zh) * 2018-12-13 2019-03-29 平安科技（深圳）有限公司 基于人工智能的文件校验方法、装置及计算机设备
CN111046304A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 阿里巴巴集团控股有限公司 数据搜索方法及装置
CN111131314A (zh) * 2019-12-31 2020-05-08 奇安信科技集团股份有限公司 网络行为的检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111159153A (zh) * 2019-12-30 2020-05-15 北京三快在线科技有限公司 业务数据校验方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112445875A (zh) * 2020-12-14 2021-03-05 招商局金融科技有限公司 数据关联及检验方法、装置、电子设备及存储介质
CN112712113A (zh) * 2020-12-29 2021-04-27 广州品唯软件有限公司 一种基于指标的告警方法、装置及计算机系统
CN112989433A (zh) * 2021-02-24 2021-06-18 上海中通吉网络技术有限公司 基于Java Bean校验规则的校验方法及相关设备
CN113032792A (zh) * 2021-04-12 2021-06-25 中国移动通信集团陕西有限公司 系统业务漏洞检测方法、系统、设备及存储介质
CN113128797A (zh) * 2019-12-30 2021-07-16 中国移动通信集团浙江有限公司 业务指标异常监测方法及装置

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108241675A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 北京国双科技有限公司 数据处理方法及装置
CN108830504A (zh) * 2018-06-28 2018-11-16 清华大学 用车需求预测方法、系统、服务器及计算机存储介质
CN111046304A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 阿里巴巴集团控股有限公司 数据搜索方法及装置
CN109510824A (zh) * 2018-11-12 2019-03-22 中国银行股份有限公司 一种接口报文的校验方法及装置
CN109542664A (zh) * 2018-12-13 2019-03-29 平安科技（深圳）有限公司 基于人工智能的文件校验方法、装置及计算机设备
CN111159153A (zh) * 2019-12-30 2020-05-15 北京三快在线科技有限公司 业务数据校验方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113128797A (zh) * 2019-12-30 2021-07-16 中国移动通信集团浙江有限公司 业务指标异常监测方法及装置
CN111131314A (zh) * 2019-12-31 2020-05-08 奇安信科技集团股份有限公司 网络行为的检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112445875A (zh) * 2020-12-14 2021-03-05 招商局金融科技有限公司 数据关联及检验方法、装置、电子设备及存储介质
CN112712113A (zh) * 2020-12-29 2021-04-27 广州品唯软件有限公司 一种基于指标的告警方法、装置及计算机系统
CN112989433A (zh) * 2021-02-24 2021-06-18 上海中通吉网络技术有限公司 基于Java Bean校验规则的校验方法及相关设备
CN113032792A (zh) * 2021-04-12 2021-06-25 中国移动通信集团陕西有限公司 系统业务漏洞检测方法、系统、设备及存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114638501A (zh) * 2022-03-15 2022-06-17 平安国际智慧城市科技股份有限公司 一种业务数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN117577334A (zh) * 2024-01-18 2024-02-20 深圳第一健康医疗管理有限公司 一种基于医疗器械设备的健康监测系统
CN117577334B (zh) * 2024-01-18 2024-05-03 深圳第一健康医疗管理有限公司 一种基于医疗器械设备的健康监测系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3109185B1 (en) Method and device for prompting change of garbage bag
CN107454465B (zh) 视频播放进度展示方法及装置、电子设备
RU2638154C2 (ru) Способы и устройства для присваивания метки номеру
CN113627754A (zh) 指标检测的操作控制方法、装置、电子设备及存储介质
EP3882787A1 (en) Method and device for evaluating quality of content, electronic equipment, and storage medium
CN107132949B (zh) 抗干扰方法、装置、终端及存储介质
CN111078446A (zh) 一种故障信息获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN111221733A (zh) 信息处理方法、装置、移动终端及存储介质
CN112131079A (zh) 数据监控方法、装置、电子设备和存储介质
CN115512829A (zh) 疾病诊断相关分组的获取方法、装置及介质
CN106599858B (zh) 指纹识别方法、装置和电子设备
CN111782508B (zh) 自动测试方法、装置、电子设备和存储介质
CN111125388B (zh) 多媒体资源的检测方法、装置及设备和存储介质
CN112486770A (zh) 客户端打点上报方法、装置、电子设备和存储介质
US10739913B2 (en) Protective film detection method and apparatus, and storage medium
CN105553772B (zh) 流量监控方法及装置
CN112333233B (zh) 事件信息的上报方法、装置、电子设备及存储介质
CN113590605A (zh) 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
EP3016043A1 (en) Method and apparatus for calculating smart indicator
CN106599202B (zh) 一种标签排序方法及装置
CN112162918B (zh) 应用程序的测试方法、装置及电子设备
CN115688187B (zh) 硬链接数据的安全管理方法、装置、设备及存储介质
CN115225702B (zh) 信息推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN115941527A (zh) 一种网络检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN114936040B (zh) 程序数据处理方法、装置、电子设备、存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination