CN113934590A - 监控指标的动态阈值处理方法及装置、介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及信息监控技术领域，提供了一种监控指标的动态阈值处理方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。其中，上述方法包括：在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值大于或等于第一预设值时，根据第一映射函数，将原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，以基于第一目标动态阈值对监控指标进行超上限预警监测；在确定监控指标下限阈值类型的原始动态阈值小于或等于第二预设值时，根据第二映射函数，将原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，以基于第二目标动态阈值对监控指标进行超下限预警监测；其中，第一映射函数和第二映射函数根据逻辑回归模型确定。本公开通过对动态阈值的动态调整，可以提高监控预警的准确性。

Description

监控指标的动态阈值处理方法及装置、介质及电子设备

技术领域

本公开涉及信息监控技术领域，具体而言，涉及一种监控指标的动态 阈值处理方法、监控指标的动态阈值处理装置、计算机可读存储介质以 及电子设备。

背景技术

对系统中的指标数据进行监控预警，可以在一定程度上预防危险情况 或者毁灭性破坏事件的发生，而基于动态阈值的监控方法是常用的监测预 警方式之一。

然而，相关技术中的很多动态阈值算法生成的动态阈值可能会高于监 控指标的值域上限，或者低于监控指标的值域下限，如图1所示，这样的 动态阈值无法正确的对监控指标进行异常检测，会使得对该监控指标的监 控预警失去意义。

因此，亟需一种新的算法对这些不合理的动态阈值进行纠错，以更准 确地进行告警动态阈值的设定，提高对监控指标预警监测的准确性。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开 的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技 术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种监控指标的动态阈值处理方法及装置、计 算机可读存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以对不合理的动 态阈值进行检测纠正，以保证动态阈值的合理性，提高监控预警的准确性。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地 通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供了一种监控指标的动态阈值处理方法， 包括：

在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值大于或等于第一预设 值时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈 值，以基于所述第一目标动态阈值对所述监控指标进行超上限预警监测；

在确定监控指标下限阈值类型的原始动态阈值小于或等于第二预设 值时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈 值，以基于所述第二目标动态阈值对所述监控指标进行超下限预警监测；

其中，所述第一映射函数和所述第二映射函数根据标准逻辑回归函 数拟合确定。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述第一预设值 小于所述监控指标的值域上限；所述根据第一映射函数，将所述原始动 态阈值映射为第一目标动态阈值，包括：在所述原始动态阈值大于或等 于所述第一预设值且小于或等于所述监控指标的值域上限且与所述监控 指标的值域上限的差值小于第三预设值时，根据第一映射函数，将所述 原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，所述第一目标动态阈值大于所 监控指标的值域中值且小于所述原始动态阈值；在所述原始动态阈值大 于所述监控指标的值域上限时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈 值映射为小于所述监控指标的值域上限且满足第一限定条件的第一目标 动态阈值；其中，所述第一限定条件包括第一差值与第二差值成反比， 所述第一差值为所述监控指标的值域上限与所述第一目标动态阈值之 差，所述第二差值为所述原始动态阈值与所述监控指标的值域上限之差。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述方法还包括： 在所述监控指标包括上限阈值类型的动态阈值时，预先基于标准逻辑回 归函数，根据第一拟合条件确定出所述第一映射函数；在所述监控指标 包括下限阈值类型的动态阈值时，预先基于标准逻辑回归函数，根据第 二拟合条件确定出所述第二映射函数；其中，所述第一拟合条件包括： 所述第一映射函数向上收敛于所述监控指标的值域上限，所述第一映射 函数过原点，所述第一映射函数关于原点对称；所述第二拟合条件包括： 所述第二映射函数向下收敛于所述监控指标的值域下限，所述第二映射 函数过点(N，N)，所述第二映射函数关于点(N，N)对称，N为所 述监控指标的值域上限。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述第一预设值 小于所述监控指标的值域上限，所述监控指标包括百分率指标；所述根 据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，包括：

通过以下公式，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值：

其中，x为原始动态阈值，P₁为第一预设值，y为第一目标动态阈值，

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，通过以下方式预 先确定所述第一预设值：

获取所述监控指标的历史同期指标数据和所述历史同期指标数据在 预设上限静态阈值下的静态告警结果；

基于所述监控指标的历史同期数据，生成所述监控指标的上限阈值 类型的原始动态阈值曲线；

在所述原始动态阈值曲线中存在大于所述监控指标的值域上限的原 始动态阈值时，根据预设步长在所述监控指标的值域中值至所述监控指 标的值域上限范围内取多个第一初始预设值；

针对每个第一初始预设值，基于以下公式确定出所述第一初始预设 值对应的第一映射函数，并基于所述第一映射函数，将所述原始动态阈 值映射为第一目标动态阈值，以生成所述第一初始预设值对应的第一目 标动态阈值曲线：

其中，x为原始动态阈值，P₁'为第一初始预设值，y为所述原始动 态阈值映射出的第一目标动态阈值，

分别根据每个所述第一目标动态阈值曲线，对所述监控指标的历史 同期数据进行超上限监控预警测试，以得到每个所述第一目标动态阈值 曲线对应的测试告警结果；

根据每个所述测试告警结果与所述静态告警结果之间的关系，从多 个所述第一预设初始值中确定出所述第一预设值。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：

在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值小于所述第一预设值 时，基于所述原始动态阈值对所述监控指标进行超上限预警监测。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述根据第二映 射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，包括：

在所述原始动态阈值小于或等于所述第二预设值且大于或等于所述 监控指标的值域下限且所述监控指标的值域下限的差值小于第四预设值 时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值， 所述第二目标动态阈值小于所述监控指标的值域中值且大于所述原始动 态阈值；

在所述原始动态阈值小于所述监控指标的值域下限时，根据第二映 射函数，将所述原始动态阈值映射为大于所述监控指标的值域下限且满 足第二限定条件的第二目标动态阈值，所述第二限定条件包括第三差值 与所述第四差值成反比，所述第三差值为所述第二目标动态阈值与所述 监控指标的值域下限之差，所述第四差值为所述监控指标的值域下限与 所述原始动态阈值之差。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述监控指标包 括百分率指标；所述根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第 二目标动态阈值，包括：

通过以下公式，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值：

其中，x为原始动态阈值，P₂为第二预设值，y为第二目标动态阈 值，

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，通过以下方式预 先确定所述第二预设值：

获取所述监控指标的历史同期指标数据和所述历史同期指标数据在 预设下限静态阈值下的静态告警结果；

基于所述监控指标的历史同期数据，生成所述监控指标的下限阈值 类型的原始动态阈值曲线；

在所述原始动态阈值曲线中存在小于所述监控指标的值域下限的原 始动态阈值时，根据预设步长在所述监控指标的值域下限至所述监控指 标的值域中值范围内取多个第二初始预设值；

针对每个第二初始预设值，基于以下公式确定出所述第二初始预设 值对应的第二映射函数，并基于所述第二映射函数，将所述原始动态阈 值映射为第二目标动态阈值，以生成所述第二初始预设值对应的第二目 标动态阈值曲线：

其中，x为原始动态阈值，P₂'为第二初始预设值，y为所述原始动 态阈值映射出的第二目标动态阈值，

分别根据每个所述第二目标动态阈值曲线，对所述监控指标的历史 同期数据进行超下限监控预警测试，以得到每个所述第二目标动态阈值 曲线对应的测试告警结果；

根据每个所述测试告警结果与所述静态告警结果之间的关系，从多 个所述第二预设初始值中确定出所述第二预设值。

在本公开的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：

在确定监控指标下限阈值类型的原始动态阈值大于第二预设值时， 基于所述原始动态阈值对所述监控指标进行超下限预警监测。

根据本公开的第二方面，提供了一种监控指标的动态阈值处理装置， 包括：

第一动态阈值处理模块，被配置为在确定监控指标上限阈值类型的 原始动态阈值大于或等于第一预设值时，根据第一映射函数，将所述原 始动态阈值映射为第一目标动态阈值，以基于所述第一目标动态阈值对 所述监控指标进行超上限预警监测；

第二动态阈值处理模块，被配置为在确定监控指标下限阈值类型的 原始动态阈值小于或等于第二预设值时，根据第二映射函数，将所述原 始动态阈值映射为第二目标动态阈值，以基于所述第二目标动态阈值对 所述监控指标进行超下限预警监测；

其中，所述第一映射函数和所述第二映射函数根据标准逻辑回归函 数拟合确定。

根据本公开的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储 有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中第一方面所 述的监控指标的动态阈值处理方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括：处理器； 以及，存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所 述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施 例中第一方面所述的监控指标的动态阈值处理方法。

由上述技术方案可知，本公开示例性实施例中的监控指标的动态阈值 处理方法、监控指标的动态阈值处理装置，以及实现所述监控指标的动 态阈值处理方法的计算机可读存储介质及电子设备，至少具备以下优点和 积极效果：

在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，本公开通过第一预设值 可以检测上限类型的原始动态阈值是否合理，通过第二预设值可以检测下 限类型的原始动态阈值是否合理，进而可以在检测出原始动态阈值不合理 时，分别利用对应的映射函数，将原始动态阈值映射为目标动态阈值，以 基于目标动态阈值进行监控指标的预警监测。与相关技术相比，一方面， 本公开通过逻辑回归函数拟合的映射函数，针对不同的不合理的原始动态 阈值，可以将其映射为不同的合理的目标动态阈值，以提高对监控指标的 监控预警的准确性；另一方面，由于生成的目标动态阈值仅与原始动态阈 值本身相关，也就是说，新生成的目标动态阈值的生成不依赖于当前选取 的样本数据集，仅和原始动态阈值相关，从而可以保证动态阈值调整的一 致性和合理性。

本公开应当理解的是，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。显而易见地，下 面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示出本公开一示例性实施例中动态阈值超出监控指标的值域的示 意图；

图2示出本公开一示例性实施例中的监控指标的动态阈值处理方法的 流程示意图；

图3示出本公开一示例性实施例中上限阈值类型的原始动态阈值与第 一目标动态阈值的映射关系曲线；

图4示出本公开一示例性实施例中逻辑回归函数对应的输入与输出之 间的映射关系曲线图；

图5示出本公开一示例性实施例中的动态阈值收敛曲线图；

图6示出本公开一示例性实施例中的另一种动态阈值收敛曲线图；

图7示出本公开一示例性实施例中的原始动态阈值与第一目标动态阈 值之间的映射关系曲线图；

图8示出本公开一示例性实施例中的确定第一预设值的方法的流程示 意图；

图9示出本公开一示例性实施例中的某监控指标在不同第一预设值下 的原始动态阈值和新阈值的对比曲线图；

图10示出本公开一示例性实施例中的确定第二预设值的方法的流程 示意图；

图11示出本公开一示例性实施例中的另一种对监控指标的动态阈值 进行处理的方法的流程示意图；

图12示出本公开一示例性实施例中的监控指标的动态阈值处理装置 的结构示意图；

图13示出本公开示例性实施例中计算机存储介质的结构示意图；

图14示出本公开示例性实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能 够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这 些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面 地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适 的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细 节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多， 或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细 示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模 糊。

本说明书中使用用语“一个”、“一”、“该”和“所述”用以表示存在一个 或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在 内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要 素/组成部分/等；用语“第一”和“第二”等仅作为标记使用，不是对其对象 的数量限制。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图 中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描 述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上 独立的实体相对应。

对系统中的指标数据进行监控预警，可以在一定程度上预防危险情况 或者毁灭性破坏事件的发生，而基于动态阈值的监控方法是常用的监测预 警方式之一。

然而，很多动态阈值算法生成的动态阈值可能会高于监控指标的值域 上限，或者低于监控指标的值域下限，如图1所示，在图1中，源数据即 为监控指标的真实数据，源数据上限为100，下限为0，动态阈值上限也 就是100，下限也就是0，但根据动态阈值算法生成的上下限动态阈值曲 线中，上限阈值类型的动态阈值曲线中存在超出源数据上限100的情况， 下限类型的动态阈值曲线中存在超出源数据下限0的情况。显然，这样的 动态阈值无法正确的对监控指标进行异常检测，会使得对该监控指标的监 控预警失去意义。

相关技术中，主要采用动态阈值和静态阈值相结合的方法对不合理的 动态阈值进行纠正。具体的，以百分率监控指标为例，直接将动态阈值线 中高于100％的部分直接降到100％以下的某个固定值，或将低于0％以下 的部分直接升到0％以上的某个固定值。

这种直接将某个超出值域范围的动态阈值纠正为值域范围内的某个 固定的静态阈值的方式，难以保证调整后的静态阈值能够对监控指标进行 准确的监测，且没有充分的利用动态阈值因势而动的功能，因此，对监控 指标进行监控预警的准确性仍然较低。

在本公开的实施例中，首先提供一种监控指标的动态阈值处理方法， 以在一定程度上克服上述相关技术中存在的缺陷。

图2示出本公开一示例性实施例中监控指标的动态阈值处理方法的流 程示意图。参考图2，该方法包括：

在步骤S210中，在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值大于 或等于第一预设值时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第 一目标动态阈值，以基于所述第一目标动态阈值对所述监控指标进行超上 限预警监测；

在步骤S220中，在确定监控指标下限阈值类型的原始动态阈值小于 或等于第二预设值时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第 二目标动态阈值，以基于所述第二目标动态阈值对所述监控指标进行超下 限预警监测；

其中，所述第一映射函数和所述第二映射函数根据标准逻辑回归函数 拟合确定。

在图2所示实施例所提供的技术方案中，通过第一预设值可以检测上 限类型的原始动态阈值是否合理，通过第二预设值可以检测下限类型的原 始动态阈值是否合理，进而可以在检测出原始动态阈值不合理时，分别利 用对应的映射函数，将原始动态阈值映射为目标动态阈值，以基于目标动 态阈值进行监控指标的预警监测。与相关技术相比，一方面，通过逻辑回 归函数拟合的映射函数，针对不同的不合理的原始动态阈值，可以将其映 射为不同的合理的目标动态阈值，以提高对监控指标的监控预警的准确 性；另一方面，由于生成的目标动态阈值仅与原始动态阈值本身相关，也 就是说，新生成的目标动态阈值的生成不依赖于当前选取的样本数据集， 仅和原始动态阈值相关，从而可以保证动态阈值调整的一致性和合理性。

在本公开示例性的实施方式中，监控指标可以仅具有上限阈值类型的 动态阈值，也可以仅具有下限阈值类型的动态阈值，还可以同时具有上限 类型的动态阈值和下限类型的动态阈值。在监控指标仅具有上限阈值类型 的动态阈值时，服务器可以执行步骤S210，对上限阈值类型的原始动态 阈值进行处理，在监控指标仅包括下限阈值类型的动态阈值时，服务器可 以执行步骤S220，对下限阈值类型的原始动态阈值进行处理，在监控指标同时包括上限阈值类型的动态阈值和下限阈值类型的动态阈值时，服务 器可以分别执行步骤S210和步骤S220对上限阈值类型的动态阈值和下限 阈值类型的动态阈值进行处理。

其中，具体的监控指标可以根据用户需求进行自定义，如监控指标可 以包括IT信息系统中的CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)使 用率、内存使用率、表空间使用率等指标数据，当然，也可以为其它的任 何系统中任意的用户想要监测或者需要进行监测预警的指标数据，本示例 性实施方式对此不做特殊限定。

在一种示例性的实施方式中，监控指标的上限阈值类型的原始动态阈 值和下限阈值类型的原始动态阈值都可以根据现有的动态阈值生成算法 生成，如可以使用现有的“同期均值与标准差”动态阈值算法生成监控指 标的上限阈值类型的原始动态阈值和/或下限阈值类型的原始动态阈值。

其中，上限阈值类型的动态阈值可以理解为用于对监控指标进行超上 限预警监测的动态阈值，如，当监测到监控指标某个时刻的真实数据大于 上限阈值类型的动态阈值时，在该时刻对该监控指标进行告警。下限阈值 类型的动态阈值可以理解为用于对监控指标进行超下限预警监测的动态 阈值，如，当监测到监控指标某个时刻的真实数据小于下限阈值类型的动 态阈值时，在该时刻对该监控指标进行告警。

以下对图2所示实施例中各个步骤的具体实施方式进行详细阐述：

在步骤S210中，在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值大于 或等于第一预设值时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第 一目标动态阈值，以基于所述第一目标动态阈值对所述监控指标进行超上 限预警监测。

在示例性的实施方式中，第一预设值小于所述监控指标的值域上限。

在一种示例性的实施方式中，所述根据第一映射函数，将所述原始 动态阈值映射为第一目标动态阈值，包括：在所述原始动态阈值大于或 等于所述第一预设值且小于或等于所述监控指标的值域上限且与所述监 控指标的值域上限的差值小于第三预设值时，根据第一映射函数，将所 述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，所述第一目标动态阈值大于 所监控指标的值域中值且小于所述原始动态阈值；

在所述原始动态阈值大于所述监控指标的值域上限时，根据第一映 射函数，将所述原始动态阈值映射为小于所述监控指标的值域上限且满 足第一限定条件的第一目标动态阈值；其中，所述第一限定条件包括第 一差值与第二差值成反比，所述第一差值为所述监控指标的值域上限与 所述第一目标动态阈值之差，所述第二差值为所述原始动态阈值与所述 监控指标的值域上限之差。

其中，在第一预设值大于或等于监控指标的值域中值且小于监控指 标的值域上限时，第三预设值小于或等于监控指标的值域上限与第一预 设值之间的差值，在第一预设值小于监控指标的值域中值时，第三预设 值小于或等于所述监控指标的值域上限与监控指标的值域中值之间的差 值。第三预设值可以在满足该要求的情况下根据用户自定义，本示例性 实施方式对此不做特殊限定。

换言之，第三预设值用于表征处于监控指标的值域范围内且大于第 一预设值的原始动态阈值是否属于靠近监控指标值域上限的情况。

在示例性的实施方式中，监控指标的值域可以根据监控指标数据可 以取到的最小值和最大值确定。监控指标的值域中值可以理解为处于监 控指标的值域范围内且与监控指标的值域上限和值域下限之间的差值相 等的取值。在监控指标的值域取值为连续值时，监控指标的值域中值可 以根据监控指标的值域上限和值域下限的平均值确定，在监控指标的值 域取值为离散值时，监控指标的值域中值可以为值域中的中位值。监控 指标的值域上限可以理解为监控指标的值域范围对应的最大值，监控指 标的值域下限可以理解为监控指标的值域范围对应的最小值。

以监控指标为CPU使用率为例，CPU使用率数据最大可以取到100％， 最小可以取到0。为了便于对数据的监测，可以将[0，100％]映射为[0，100]， 所以，CPU使用率的值域可以为[0，100]，CPU使用率的值域中值为50， CPU使用率的值域上限为100，CPU使用率的值域下限为0。

举例而言，原始动态阈值大于或等于第一预设值且小于或等于监控 指标的值域上限且与所述监控指标的值域上限的差值小于第三预设值可 以理解为原始动态阈值大于第一预设值且靠近监控指标的值域上限，此 时，可以基于第一映射函数，将原始动态阈值映射为靠近监控指标的值 域中值的第一目标动态阈值，以使第一目标动态阈值相比于原始动态阈 值而言，更靠近监控指标的值域中心。这样，可以避免阈值与值域边界 过于接近甚至相等，而导致对监控指标的监测预警失去意义。

在原始动态阈值大于监控指标的值域上限时，换言之，在原始动态 阈值超出监控指标的值域上限时，可以将原始动态阈值映射到监控指标 的值域范围之内，且原始动态阈值超出监控指标的值域上限越多，原始 动态阈值映射出的第一目标动态阈值越靠近监控指标的值域上限。即上 述的第一差值与第二差值成反比可以理解为原始动态阈值超出监控指标 的值域上限越多，原始动态阈值映射出的第一目标动态阈值越靠近监控 指标的值域上限。这样，可以在进行阈值调整后，仍然保持各阈值之间 的相对大小关系，保持新的动态阈值对应的阈值曲线与原始动态阈值对 应的阈值曲线的振动形态一致。

需说明的是，在本公开中，所有的差值都可以理解为两个数的差值 中的非负值。

在本公开的另一种示例性的实施方式中，在监控指标的上限阈值类 型的原始动态阈值小于第一预设值时，可以基于所述原始动态阈值对所 述监控指标进行超上限预警监测。换言之，在监控指标的上限阈值类型 的原始动态阈值处于监控指标的值域范围内且小于第一预设阈值时，可 以不对原始动态阈值进行映射调整处理，直接基于原始动态阈值进行监 控指标的预警监测。

本公开中，在对原始动态阈值进行映射调整时，可以使得原始动态 阈值与目标动态阈值之间的映射关系满足以下5个条件：(1)当原始动 态阈值处于监控指标的值域范围之内时，尽量保持原始动态阈值不变； (2)当原始动态阈值超出监控指标的值域范围时，将原始动态阈值映射 调整回监控指标的值域范围之内；(3)原始动态阈值超出监控指标的值域范围越多，将其映射到监控指标的值域范围内之后，其越靠近监控指 标的值域边界，从而可以保持各阈值之间的相对大小关系，保持动态阈 值的振动形态不变；(4)当原始动态阈值处于监控指标的值域范围之内 但靠近监控指标的值域边界时，给予一定的压力，使原始动态阈值映射 出的目标动态阈值向值域中心小幅度移动，避免动态阈值与值域边界过于接近或者相等；(5)原始动态阈值被调整为多大的新阈值，只有原始 动态阈值自身以及值域边界有关，而与其它相邻的动态阈值无关。

通过上述条件(4)和(5)可以提高监控指标的监测预警的准确性。 具体的，如果阈值非常靠近值域边界，或者等于值域边界(例如新阈值 等于100％)，那么对于监控来说是没有意义的。因此当阈值靠近值域边 界时，通过上述的条件(4)可以将阈值往值域中心做小幅回调，以使得 新阈值可以准确的进行监控指标的预警监测。而通过上述的条件(5)，对于同一个动态阈值而言，不论在何时对其进行映射调整，得到的都是相 同的一个新阈值，从而可以保证原始动态阈值调整结果的一致性，避免计 算得到的新阈值的大小依赖于当前选取的样本数据集，当所使用的样本数 据集发生改变时，对于同一个阈值的调整结果也随之发生改变，而导致对 同一个监控指标的同一数据在不同时刻监测告警结果不一致的情况发生。

换言之，在本公开中，无论是针对监控指标的上限阈值类型的原始 动态阈值，还是下限阈值类型的原始动态阈值而言，都可以按照上述的 条件(1)至条件(5)建立一套映射关系，以对不合理的原始动态阈值 进行映射处理，从而提高监控指标预警监测的准确性。

示例性的，图3示出本公开一示例性实施例中上限阈值类型的原始 动态阈值与第一目标动态阈值的映射关系曲线。在图3中，以监控指标 的值域为[0，100]为例，x表示原始动态阈值，y表示第一目标动态阈值， P₁表示第一预设值。

具体的，对于监控指标的上限阈值类型的动态阈值而言，结合上述 的条件(1)和(4)，处于监控指标的值域之内的原始动态阈值尽量保 持不变，但是当原始动态阈值靠近值域上限时，需要给予一定的压力， 以减少原始动态阈值，从而使得映射出的新动态阈值与监控指标的值域 上限保持一定的距离。所以，可以设定一个第一预设值P₁，当原始动态阈值小于P₁时，可以不对原始动态阈值进行处理，也可以理解为当原始 动态阈值小于P₁时，映射出的第一目标动态阈值和原始动态阈值相等， 如图3中的x＜P₁部分所对应的直线段所确定的映射关系，而当原始动态 阈值大于或等于P₁时，压力开始逐渐显现，如图3中的P₁≤x≤100部分 对应的曲线所确定的映射关系。结合上述的条件(2)和(3)，当原始 动态阈值超出监控指标的值域上限100的时候，将其映射到100以内且， 需要保持各动态阈值之间的相对大小关系，即原始动态阈值超出值域上 限越多，映射出的第一目标动态阈值与监控指标的值域上限100越接近， 如图3中的x>100部分所对应的曲线所确定的映射关系。

接下来，可以构造一个映射方程组，来准确的表达可以满足上的5 个条件的映射关系。参考图3，可以知道对于q₁<x<P₁的部分，其中，q₁表 示监控指标的值域下限，P₁表示上述的第一预设值，可以用直线方程y＝x 来表示该部分所对应的映射关系；而对于x≥P₁的部分，从图3可知，其 是单调递增的，且逐渐收敛于一个固定值(即监控指标的值域上限)，所以对于该部分，可以使用标准逻辑回归(Logistic)函数基于预设的拟 合条件以确定该部分所对应的映射关系，即拟合出第一映射函数。

示例性的，在所述监控指标包括上限阈值类型的动态阈值时，可以 预先基于标准逻辑回归函数，根据第一拟合条件确定出所述第一映射函 数；其中，所述第一拟合条件包括：所述第一映射函数向上收敛于所述 监控指标的值域上限，所述第一映射函数过原点，所述第一映射函数关 于原点对称。此外，所述第一映射函数和q₁<x<P₁部分对应的映射函数关 系y＝x相交于点P₁，也就是说，第一拟合条件还可以包括第一映射函数过 点(P₁，P₁)。

如前所述，第一映射函数应该符合图3所示的曲线关系，所以第一拟 合条件可以根据图3所示的曲线关系确定出来。从图3可以看出，第一映 射函数向上收敛于监控指标的值域上限、且第一映射函数对应的曲线过直 角坐标系的原点(0，0)，且第一映射函数对应的曲线关于直角坐标系下 的原点(0，0)对称，且第一映射函数对应的曲线和直线y＝x相交于P₁点。 确定出第一拟合条件后，可以对标准逻辑回归函数进行变形，以使得到的 函数关系满足上述的第一拟合条件，进而得到第一映射函数。

在示例性的实施方式中，本公开中的监控指标可以包括百分率指标， 也就是说值域为[0，100％]的监控指标。下面，以监控指标为百分率指标 为例，对上述的预先基于标准逻辑回归函数，根据第一拟合条件确定出所 述第一映射函数进行具体说明。为了便于推导和计算，可以将百分率指标 的值域从[0，100％]映射为[0，100]，显然，此处的对百分率指标进行值域 映射处理的过程对第一映射函数的确定不造成任何影响，即确定出的第一 映射函数仍然满足图3所示的相关部分的曲线所表示的映射关系。

举例而言，标准逻辑回归函数的输入与输出之间的映射关系可以通过 如下公式(1)表示：

式(1)中，x表示输入，y表示输出，a表示逻辑回归函数对应的曲 线的增长率。示例性的，令M＝1，a＝5，b＝0，可以得到如图4所示的逻 辑回归函数对应的输入与输出之间的映射关系曲线图。

可以对标准逻辑回归函数做一些线性变换，使得到的第一映射关系满 足上述的第一拟合条件。对于百分率指标而言，其需要满足向上收敛于100 的第一拟合条件，所以可以得到公式(1)中的M＝100。然后，结合第一 映射函数对应的曲线既过原点，又关于原点对称的第一预设条件，可知， 公式(1)中的b＝0，且需要将整个曲线沿着y轴的负方向平移

至此， 公式(1)中所表示的标准逻辑回归函数被变形为如下公式(2)：

对于公式(2)而言，其已经满足了曲线过原点以及关于原点对称这 两个第一预设条件。但如图5所示，公式(2)所确定的映射关系分别向 上和向下收敛于50和-50，即a无穷大时，其向上收敛于50。而对于百分 率指标而言，其需要向上收敛于100，所以再将整个方程乘以2，整理可 得如下公式(3)：

对于公式(3)而言，如图6所示，其分别向上、向下收敛于100，即 a无穷大时，其向上收敛于100。在图6中，只需要考虑x＞0的部分。显 然，图6中x≥P₁部分的曲线形态与图3中x≥P₁部分的曲线形态还有比较 大的差距。所以，还需要进一步确定公式(3)中的参数a，a是逻辑回归 函数中的增长率，改变它的大小会显著改变该曲线在原点附近的斜率。接 下来，确定出a的值，使公式(3)能精确拟合图3中的曲线形态。

观察图3可知，图3中x≥P₁部分的曲线与直线y＝x相交于P₁点，因 此只需要求解方程

即可得

至此，可以得到，当监控指标为百分率指标时，对于x≥P₁而言，确 定出的第一映射函数可以为上述的公式(3)，在公式(3)中，x为原始 动态阈值，P₁为第一预设值，y为第一目标动态阈值，

且该第一映射函数和上述的y＝x相结合，可 以满足上述的5个条件，在实际应用中，仅需要确定出P₁值，就可以使用 上述的第一映射函数对x≥P₁部分的原始动态阈值进行调整，使其满足上 述的5个条件，以提高监控指标的监测准确性。

如果令P₁＝70，则a≈0.02478，此时的曲线图像如图7，它的x≥P₁部 分与图3中的基本一致。

对于监控指标的上限阈值类型的动态阈值而言，可以通过如下方程组 (4)对其原始动态阈值x进行映射处理，以基于映射处理后的第一目标动 态阈值y进行监控指标的超上限预警监测。

示例性的，在监控指标包括百分率指标时，所述根据第一映射函数， 将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，包括：通过上述的公式 (3)，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值。

如前所述，在实际应用中，仅需要确定出P₁值，即第一预设值，就 可以根据公式(4)所示的方程组进行监控指标的上限阈值类型的超上限 预警监测。

接下来，结合图8对本公开一实施例中的确定第一预设值的方法进 行说明。参考图8，该方法可以包括步骤S810至步骤S860，其中：

在步骤S810中，获取所述监控指标的历史同期指标数据和所述历史 同期指标数据在预设上限静态阈值下的静态告警结果。

在示例性的实施方式中，监控指标的历史同期数据可以包括每个监 控采样时刻对应的历史同期数据。其中，历史时长可以根据用户需求进 行自定义，如过去7天的历史同期数据。预设上限静态阈值也可以根据 自己的需求进行自定义，本示例性实施方式对此不做特殊限定。

以监控CPU使用率性能指标、监控采样频率为1分钟1次、采集过 去7天的历史同期数据为例，可以获取到60*24*7＝10080个CPU使用率 性能指标样本数据，这10080个样本数据中99％的样本数据值小于预设 上限静态阈值90％，所以静态告警率为1％。换言之，可以将这10080 个样本数据与预设上限静态阈值90％进行对比，以确定出超出90％的样 本数据，将其作为历史同期数据在预设上限静态阈值90％下的静态告警 结果。

在步骤S820中，基于所述监控指标的历史同期数据，生成所述监控 指标的上限阈值类型的原始动态阈值曲线。

示例性的，如前所述，可以根据现有的动态阈值生成方法，基于监 控指标的历史同期数据，生成监控指标的上限阈值类型的原始动态阈值 曲线。

举例而言，可以使用动态阈值算法“同期均值与标准差”，计算每 组历史同期监控采样时刻的样本数据对应的平均值与标准差，如对于采 样时刻每天的20:00而言，可以对过去7天中每天20:00对应的CPU使 用率性能指标共7个样本数据求平均值与标准差。然后针对每组历史同 期数据，从该组历史同期数据的均值出发，向上偏移一定倍数(如3倍) 的标准差，从而形成当天CPU使用率性能指标的上限类型的原始动态阈 值曲线。

接下来，在步骤S830中，在所述原始动态阈值曲线中存在大于所述 监控指标的值域上限的原始动态阈值时，根据预设步长在所述监控指标 的值域中值至所述监控指标的值域上限范围内取多个第一初始预设值。

示例性的，在生成原始动态阈值曲线后，可以对生成的原始动态阈 值曲线进行上限检测，以确定生成的原始动态阈值是否存在超出监控指 标的值域上限的情况。在确定存在超出监控指标的值域上限的情况时， 则需要使用上述的第一映射函数对原始动态阈值曲线进行处理。

具体的，可以根据预设步长在监控指标的值域中值到监控指标的值 域上限对应的范围内取多个第一初始预设值。以分别基于不同的第一初 始预设值确定对应的第一映射函数来对原始动态阈值曲线进行纠正处 理。以监控指标的值域范围为[0，100]为例，可以分别取第一初始预设 值为75、80、85、90、95等。

需要说明的是，预设步长可以理解为预设间距，该值可以根据需求 进行自定义确定，也可以在监控指标的值域中值到监控指标的值域上限 对应的范围内随机取多个第一初始预设值，而并非一定要根据预设步长 进行取值，本示例性实施方式对此不做特殊限定。

继续参考图8，在步骤S840中，针对每个第一初始预设值，基于以 下公式确定出所述第一初始预设值对应的第一映射函数，并基于所述第 一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，以生成所 述第一初始预设值对应的第一目标动态阈值曲线：

其中，x为原始动态阈值，P₁'为第一初始预设值，y为所述原始动 态阈值映射出的第一目标动态阈值，

举例而言，在配置多个第一初始预设值后，针对每个第一初始预设 值，可以根据第一初始预设值P₁'确定出a'值，进而将确定出的a'值代入 上述的公式(3)，以确定出该第一预设初始值对应的第一映射函数。然 后，基于每个第一初始预设值对应的第一映射函数，分别对原始动态阈 值曲线中的原始动态阈值进行映射处理，以得到每个第一初始预设值对 应的第一目标动态阈值曲线。

接下来，在步骤S850中，分别根据每个所述第一目标动态阈值曲线， 对所述监控指标的历史同期数据进行超上限监控预警测试，以得到每个 所述第一目标动态阈值曲线对应的测试告警结果。

举例而言，可以步骤S850中的历史同期数据对每个第一目标动态阈 值曲线分别进行超上限预警测试。如，分别使用每个第一目标动态阈值 对上述的10080个样本数据进行超上限预警测试，得到每个第一目标动 态阈值曲线对应的测试告警结果。

如设置P₁'＝75，a'＝0.026生成第一目标动态阈值曲线，该曲线未超 100％上限，导入上述的10080个样本数据验证，样本告警率5.1％；设置 P₁'＝80，a'＝0.027生成第一目标动态阈值曲线，该曲线未超100％上限,导 入上述的10080个样本数据验证，样本告警率2.8％；设置P₁'＝85，a'＝0.003 生成第一目标动态阈值曲线，导入上述的10080个样本数据验证，样本告 警率1.2％；设置P₁'＝90，a'＝0.033生成第一目标动态阈值曲线，该曲线未 超100％上限,导入上述的10080个样本数据验证，样本告警率0.82％；设 置P₁'＝95，a'＝0.039生成第一目标动态阈值曲线，该曲线未超100％上限,导 入上述的10080个样本数据验证，样本告警率0.46％。

在步骤S860中，根据每个所述测试告警结果与所述静态告警结果之 间的关系，从多个所述第一预设初始值中确定出所述第一预设值。

图9示出本公开一示例性实施例中的某监控指标在不同第一预设值下 的原始动态阈值和新阈值的对比曲线图。从图9可以看出，对于该监控指 标而言，P₁'＝80时生成的新阈值曲线的振动形态比P₁'＝70、P₁'＝90、P₁'＝60 更平滑，所以P₁值可以取80。具体的，对于图9中的监控指标而言，测试 告警结果按照从好到坏的顺序依次是：P₁'＝80时的测试告警结果、P₁'＝70 时的测试告警结果、P₁'＝90时的测试告警结果、P₁'＝60时的测试告警结果。 这是定性直观的根据新阈值曲线的振动形态从多个第一初始预设值中确 定出第一预设值。

此外，基于步骤S810中的静态告警结果和步骤S850中的测试告警结 果可以通过定量的对比方法客观的确定出第一预设值。

在示例性的实施方式中，可以分别将每个第一目标动态阈值曲线对 应的测试告警结果中的告警时刻和静态告警结果对应的告警时刻进行对 比，确定其重叠率，然后确定出重叠率最高且干扰样本少的测试告警结 果对应的第一目标动态阈值曲线，将该第一目标动态阈值曲线中的第一 预设初始值确定为第一预设值。

继续以上述的，P₁'分别取值75、80、85、90、95为例，在P₁'＝85时， 样本数据中标注的全部告警点均落入第一目标动态阈值曲线检测范围 内，且命中的其他干扰样本点最少，干扰样本的样本值也接近90％，可 得出P₁的最佳取值为85，从而完成第一预设值P₁的训练和设定。

通过上述的步骤S810至步骤S860，可以实现对第一预设值的预先 训练和设定，从而进一步提高本公开对监控指标进行监测预警的准确性。 在确定出第一预设值后，则可以基于上述的公式(3)确定出该监控指标 对应的第一映射函数，进而基于确定出的第一映射函数在实际的监测中 进行动态阈值的智能化调整，以提高监控指标监测的准确性。

继续参考图2，在步骤S220中，在确定监控指标下限阈值类型的原 始动态阈值小于或等于第二预设值时，根据第二映射函数，将所述原始 动态阈值映射为第二目标动态阈值，以基于所述第二目标动态阈值对所 述监控指标进行超下限预警监测。

在示例性的实施方式中，第二预设值大于所述监控指标的值域下限。 其中，监控指标的值域下限可以理解为监控指标的值域中的最小值。如 对于值域为[0，100]的监控指标而言，值域下限为0。

示例性的，所述根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第 二目标动态阈值，包括：在所述原始动态阈值小于或等于所述第二预设 值且大于或等于所述监控指标的值域下限且与所述监控指标的值域下限 之间的差值小于第四预设值时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈 值映射为第二目标动态阈值，所述第二目标动态阈值小于所述监控指标 的值域中值且大于所述原始动态阈值；在所述原始动态阈值小于所述监 控指标的值域下限时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为 大于所述监控指标的值域下限且满足第二限定条件的第二目标动态阈 值，所述第二限定条件包括第三差值与所述第四差值成反比，所述第三 差值为所述第二目标动态阈值与所述监控指标的值域下限之差，所述第 四差值为所述监控指标的值域下限与所述原始动态阈值之差。

其中，在第一预设值大于监控指标的值域下限且小于监控指标的值 域中值时，第四预设值小于或等于第一预设值与监控指标的值域下限之 间的差值，在第一预设值大于监控指标的值域中值时，第四预设值小于 或等于监控指标的值域中值与监控指标的值域下限之间的差值。第三预 设值可以在满足该要求的情况下根据用户自定义，本示例性实施方式对 此不做特殊限定。

换言之，第四预设值用于表征处于监控指标的值域范围内且小于第 一预设值的原始动态阈值是否属于靠近监控指标值域下限的情况。举例 而言，原始动态阈值小于或等于所述第二预设值且大于或等于所述监控 指标的值域下限且与所述监控指标的值域下限之间的差值小于第四预设 值可以理解为原始动态预设阈值小于或等于第二预设值且靠近监控指标 的值域下限，此时，原始动态阈值虽然在监控指标的值域范围内，但原 始动态阈值非常靠近值域下限，所以可以基于第二映射函数，将原始动 态阈值映射为靠近监控指标的值域中值的第二目标动态阈值，以使第二 目标动态阈值相比于原始动态阈值而言，更靠近监控指标的值域中心。 这样，可以避免阈值与值域下限过于接近甚至相等，而导致对监控指标 的监测预警失去意义。

在原始动态阈值小于监控指标的值域下限时，换言之，在原始动态 阈值超出监控指标的值域下限时，可以将原始动态阈值映射到监控指标 的值域范围之内，且原始动态阈值超出监控指标的值域下限越多，原始 动态阈值映射出的第二目标动态阈值越靠近监控指标的值域下限。即上 述的第三差值与第四差值成反比可以理解为原始动态阈值超出监控指标 的值域下限越多，原始动态阈值映射出的第二目标动态阈值越靠近监控 指标的值域下限。这样，可以在进行阈值调整后，仍然保持各阈值之间 的相对大小关系，保持新的动态阈值对应的阈值曲线与原始动态阈值对 应的阈值曲线的振动形态一致。

在另一种示例性的实施方式中，所述方法还包括：在确定监控指标 下限阈值类型的原始动态阈值大于第二预设值时，基于所述原始动态阈 值对所述监控指标进行超下限预警监测。换言之，在监控指标的下限阈 值类型的原始动态阈值处于监控指标的值域范围内且大于第二预设值 时，可以不对原始动态阈值进行映射调整处理，直接基于原始动态阈值 进行监控指标的预警监测。

如前所述，在本公开中，针对下限阈值类型的原始动态阈值也可以 按照上述的条件(1)至(5)建立一套映射关系。

示例性的，继续参考图3，对于值域范围为[0，100]的监控指标下限 阈值类型的动态阈值而言，其原始动态阈值与新动态阈值之间的映射关 系曲线可以相当于先将图3中的曲线关于原点对称后，再向右平移100 个单位，再向上平移100的单位后得到的曲线。基于此，对于值域上限 为N的监控指标而言，其原始动态阈值与新动态阈值之间的映射关系曲线可以相当于先将图3中的曲线关于原点对称后，再向右平移N个单位， 再向上平移N个单位后得到的曲线。

与上述对上限阈值类型的动态阈值的映射关系分析类似，只不过此 时压力起点变为P₂，即当原始动态阈值小于P₂时，需要对其进行调整。 基于此，对于下限阈值类型的动态阈值而言，在P₂＜x≤N时，其中，N 表示监控指标的值域上限，P₂表示上述的第二预设值，可以用直线方程 y＝x来拟合该部分所对应的映射关系，对于x≤P₂的部分，可以知道其同样是单调递增的，且向下收敛于监控指标的值域下限，所以仍然可以使用 标准逻辑回归函数，基于预设的拟合条件以确定该部分所对应的映射关 系，以拟合出第二映射函数。

示例性的，在所述监控指标包括下限阈值类型的动态阈值时，预先 基于标准逻辑回归函数，根据第二拟合条件确定出所述第二映射函数； 所述第二拟合条件包括：所述第二映射函数向下收敛于所述监控指标的 值域下限，所述第二映射函数过点(N，N)，所述第二映射函数关于点 (N，N)对称，N为所述监控指标的值域上限。

同样的，可以对标准逻辑回归函数做一些线性变换，使得到的第二 映射函数满足上述的第二拟合条件。第二映射函数的具体确定过程和上 述的第一映射函数的具体确定过程类似，此处不再进行赘述。

对于百分率指标而言，其第二映射函数可以通过将其对应的第一映 射函数先关于原点对称，再向右平移100个单位，再向上平移100个单 位后得到的如下公式(5)：

公式(5)中，x为原始动态阈值，P₂为第二预设值，y为第二目标 动态阈值。

此外，由于第二映射函数对应的曲线和直线y＝x相交于P₂点，也就 是说，第二拟合条件还可以包括第二映射函数过点(P₂，P₂)，通过该拟 合条件可以基于P₂求解出第二映射函数中的增长率参数a，即在公式(5) 中，

得到百分率指标的第二映射函数后，可以基于该第二映射函数对百 分率监控指标的下限阈值类型的原始动态阈值进行映射调整处理。

示例性的，在监控指标包括百分率指标时，根据第二映射函数，将 所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，包括：通过上述的公式(5)， 将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值。

对于监控指标的下限阈值类型的动态阈值而言，可以通过如下方程 组(6)对其原始动态阈值x进行映射处理，以基于映射处理后的第二目 标动态阈值y进行监控指标的超下限预警监测。

在实际应用中，仅需要确定出P₂值，即第二预设值，就可以根据公 式(6)所示的方程组进行监控指标的下限阈值类型的超下限预警监测。

接下来，结合图10对本公开一示例性实施例中的确定第二预设值的 方法进行说明。参考图10，该方法可以包括步骤S1010至步骤S1060。

在步骤S1010中，获取所述监控指标的历史同期指标数据和所述历 史同期指标数据在预设下限静态阈值下的静态告警结果；

在步骤S1020中，基于所述监控指标的历史同期数据，生成所述监 控指标的下限阈值类型的原始动态阈值曲线；

在步骤S1030中，在所述原始动态阈值曲线中存在小于所述监控指 标的值域下限的原始动态阈值时，根据预设步长在所述监控指标的值域 下限至所述监控指标的值域中值范围内取多个第二初始预设值；

在步骤S1040中，针对每个第二初始预设值，基于以下公式确定出 所述第二初始预设值对应的第二映射函数，并基于所述第二映射函数， 将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，以生成所述第二初始预 设值对应的第二目标动态阈值曲线：

其中，x为原始动态阈值，P₂'为第二初始预设值，y为所述原始动 态阈值映射出的第二目标动态阈值，

在步骤S1050中，分别根据每个所述第二目标动态阈值曲线，对所 述监控指标的历史同期数据进行超下限监控预警测试，以得到每个所述 第二目标动态阈值曲线对应的测试告警结果；

在步骤S1060中，根据每个所述测试告警结果与所述静态告警结果 之间的关系，从多个所述第二预设初始值中确定出所述第二预设值。

步骤S1010至步骤S1060的具体实施方式可以分别相应的参考上述的 步骤S810至步骤S860的具体实施方式，其步骤S810至步骤S860中的技 术术语“上限”替换为“下限”、“第一”替换为“第二”即可，此处不再 进行赘述。

在图11中以对监控指标的上限阈值类型的动态阈值进行调整为例， 示出本公开一示例性实施例中的另一种对监控指标的动态阈值进行处理 的方法的流程示意图。参考图11，该方法可以包括步骤S1110至步骤 S1109。

在步骤S1101中，获取监控指标的样本数据；

在步骤S1102中，基于监控指标的样本数据生成原始动态阈值曲线；

在步骤S1103中，判断原始阈值曲线是否超出值域上限，如果超出， 则转至步骤S1104，否则，转至步骤S1108；

在步骤S1104中，设定第一初始预设值，确定第一映射函数；

在步骤S1105中，基于第一映射函数，对原始动态阈值曲线进行映射 调整，得到目标动态阈值曲线；

在步骤S1106中，基于样本数据，对目标动态阈值曲线进行告警率和 告警结果验证；

在步骤S1107中，判断是否验证通过，若通过，则转至步骤S1108， 否则，转至步骤S1104；

在步骤S1108中，确定第一预设值；

在步骤S1109中，基于第一预设值确定目标第一映射函数，以进行监 控指标的智能预警监测。

其中，对于步骤S1108而言，若在步骤S1103中，判断原始阈值曲线 未超出值域上限，则可以直接在步骤S1108中根据经验或者需求直接在监 控指标的值域中值和值域上限之间给定第一预设值，以确定第一预设值； 若在步骤S1107中，判断样本告警率验证通过，则可以确定当前的第一预 设初始值为第一预设，以确定第一预设值。

在本公开示例性的实施方式中，可以通过“阈值模式”参数确定针对 监控指标的上限阈值类型的动态阈值进行映射调整处理，还是针对监控指 标的下限阈值类型的动态阈值进行映射调整处理，还是同时针对监控指标 的上限阈值类型和下限阈值类型的动态阈值进行映射调整处理。

需要说明的是，通常情况下，监控指标的值域上限也可以理解为动 态阈值的值域上限，即二者相同；通常情况下，监控指标的值域下限也 可以理解为动态阈值的值域下限，即二者相同。但在动态阈值的值域上 限小于监控指标的值域上限时，可以将上述实施例中的技术术语“监控 指标的值域上限”替换为“动态阈值的值域上限”以对监控指标的上限阈值类型的动态阈值进行处理；在动态阈值的值域下限大于监控指标的 值域下限时，可以将上述实施例中的技术术语“监控指标的值域下限” 替换为“动态阈值的值域下限”以对监控指标的下限阈值类型的动态阈 值进行处理。

在本公开中，通过逻辑回归模型，可以在现有动态阈值算法生成的上 限阈值类型的动态阈值和/或下限阈值类型的动态阈值超出监控指标的源 数据的值域范围时，对动态阈值进行调整、纠错，以得到合理的动态阈值， 从而可以快速、简洁、有效的对动态阈值进行纠错处理。

与直接将超出值域上限或下限的动态阈值调整为值域范围内的固定 阈值相比，本公开可以在保持生成的新的动态阈值对应的新阈值曲线和原 始动态阈值曲线的变化形态一致的情况下，对不合理的动态阈值进行调 整，且对处于值域范围内但与值域边界十分靠近的动态阈值也进行了合理 的调整，避免监控指标的动态阈值超出值域边界或者与值域边界十分靠近 的情况发生，从而提高了监控指标监测的准确性和有效性。

本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的全部或部分步骤被实 现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时，执行 本发明提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种 计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施方式的 方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附 图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解， 这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

图12示出本公开示例性实施例中监控指标的动态阈值处理装置的结 构示意图。参考图12，该装置1200可以包括第一动态阈值处理模块1210、 第二动态阈值处理模块1220。其中：

第一动态阈值处理模块，被配置为在确定监控指标上限阈值类型的 原始动态阈值大于或等于第一预设值时，根据第一映射函数，将所述原 始动态阈值映射为第一目标动态阈值，以基于所述第一目标动态阈值对 所述监控指标进行超上限预警监测；

第二动态阈值处理模块，被配置为在确定监控指标下限阈值类型的 原始动态阈值小于或等于第二预设值时，根据第二映射函数，将所述原 始动态阈值映射为第二目标动态阈值，以基于所述第二目标动态阈值对 所述监控指标进行超下限预警监测；

其中，所述第一映射函数和所述第二映射函数根据标准逻辑回归函 数拟合确定。

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，所述第一预设 值小于所述监控指标的值域上限；所述第一动态阈值处理模块1210还被 具体配置为：在所述原始动态阈值大于或等于所述第一预设值且小于或 等于所述监控指标的值域上限且与所述监控指标的值域上限的差值小于 第三预设值时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目 标动态阈值，所述第一目标动态阈值大于所监控指标的值域中值且小于 所述原始动态阈值；

在所述原始动态阈值大于所述监控指标的值域上限时，根据第一映 射函数，将所述原始动态阈值映射为小于所述监控指标的值域上限且满 足第一限定条件的第一目标动态阈值；其中，所述第一限定条件包括第 一差值与第二差值成反比，所述第一差值为所述监控指标的值域上限与 所述第一目标动态阈值之差，所述第二差值为所述原始动态阈值与所述 监控指标的值域上限之差。

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，所述装置 1200还包括第一映射函数确定模块和第二映射函数确定模块；其中：

第一映射函数确定模块，被配置为在所述监控指标包括上限阈值类 型的动态阈值时，预先基于标准逻辑回归函数，根据第一拟合条件确定 出所述第一映射函数；

第二映射函数确定模块，被配置为在所述监控指标包括下限阈值类 型的动态阈值时，预先基于标准逻辑回归函数，根据第二拟合条件确定 出所述第二映射函数；

其中，所述第一拟合条件包括：所述第一映射函数向上收敛于所述 监控指标的值域上限，所述第一映射函数过原点，所述第一映射函数关 于原点对称；

所述第二拟合条件包括：所述第二映射函数向下收敛于所述监控指 标的值域下限，所述第二映射函数过点(N，N)，所述第二映射函数关 于点(N，N)对称，N为所述监控指标的值域上限。

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，所述监控指 标包括百分率指标；所述第一动态阈值处理模块1210还被具体配置为：

通过以下公式，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值：

其中，x为原始动态阈值，P₁为第一预设值，y为第一目标动态阈值，

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，通过以下方 式预先确定所述第一预设值：

获取所述监控指标的历史同期指标数据和所述历史同期指标数据在 预设上限静态阈值下的静态告警结果；

基于所述监控指标的历史同期数据，生成所述监控指标的上限阈值 类型的原始动态阈值曲线；

在所述原始动态阈值曲线中存在大于所述监控指标的值域上限的原 始动态阈值时，根据预设步长在所述监控指标的值域中值至所述监控指 标的值域上限范围内取多个第一初始预设值；

针对每个第一初始预设值，基于以下公式确定出所述第一初始预设 值对应的第一映射函数，并基于所述第一映射函数，将所述原始动态阈 值映射为第一目标动态阈值，以生成所述第一初始预设值对应的第一目 标动态阈值曲线：

其中，x为原始动态阈值，P₁'为第一初始预设值，y为所述原始动 态阈值映射出的第一目标动态阈值，

分别根据每个所述第一目标动态阈值曲线，对所述监控指标的历史 同期数据进行超上限监控预警测试，以得到每个所述第一目标动态阈值 曲线对应的测试告警结果；

根据每个所述测试告警结果与所述静态告警结果之间的关系，从多 个所述第一预设初始值中确定出所述第一预设值。

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，所述第一动 态阈值处理模块还包括第一映射单元，所述第一映射单元被配置为：

在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值小于所述第一预设值 时，基于所述原始动态阈值对所述监控指标进行超上限预警监测。

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，所述第二预 设值大于所述监控指标的值域下限；所述第二动态阈值处理模块1220 还被具体配置为：在所述原始动态阈值小于或等于所述第二预设值且大 于或等于所述监控指标的值域下限且与所述监控指标的值域下限之间的 差值小于第四预设值时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射 为第二目标动态阈值，所述第二目标动态阈值小于所述监控指标的值域 中值且大于所述原始动态阈值；在所述原始动态阈值小于所述监控指标 的值域下限时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为大于所 述监控指标的值域下限且满足第二限定条件的第二目标动态阈值，所述 第二限定条件包括第三差值与所述第四差值成反比，所述第三差值为所 述第二目标动态阈值与所述监控指标的值域下限之差，所述第四差值为 所述监控指标的值域下限与所述原始动态阈值之差。

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，所述监控指 标包括百分率指标；所述根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射 为第二目标动态阈值，包括：

通过以下公式，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值：

其中，x为原始动态阈值，P₂为第二预设值，y为第二目标动态阈 值，

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，通过以下方 式预先确定所述第二预设值：

获取所述监控指标的历史同期指标数据和所述历史同期指标数据在 预设下限静态阈值下的静态告警结果；

基于所述监控指标的历史同期数据，生成所述监控指标的下限阈值 类型的原始动态阈值曲线；

在所述原始动态阈值曲线中存在小于所述监控指标的值域下限的原 始动态阈值时，根据预设步长在所述监控指标的值域下限至所述监控指 标的值域中值范围内取多个第二初始预设值；

针对每个第二初始预设值，基于以下公式确定出所述第二初始预设 值对应的第二映射函数，并基于所述第二映射函数，将所述原始动态阈 值映射为第二目标动态阈值，以生成所述第二初始预设值对应的第二目 标动态阈值曲线：

其中，其中，x为原始动态阈值，P₂'为第二初始预设值，y为所述 原始动态阈值映射出的第二目标动态阈值，

分别根据每个所述第二目标动态阈值曲线，对所述监控指标的历史 同期数据进行超下限监控预警测试，以得到每个所述第二目标动态阈值 曲线对应的测试告警结果；

根据每个所述测试告警结果与所述静态告警结果之间的关系，从多 个所述第二预设初始值中确定出所述第二预设值。

在本公开的一些示例性实施方式中，基于前述实施例，所述第二动 态阈值处理模块1220还包括第二映射单元，所述第二映射单元被配置 为：在确定监控指标下限阈值类型的原始动态阈值大于第二预设值时， 基于所述原始动态阈值对所述监控指标进行超下限预警监测。

上述监控指标的动态阈值处理装置中各模块的具体细节已经在对应 的监控指标的处理方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若 干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的 实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一 个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征 和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤， 但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是 必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以 省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤 分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描 述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件 的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品 的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以 是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等) 执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开示例性实施方式中，还提供了一种能够实现上述方法的计 算机存储介质。其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在 一些可能的实施例中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的 形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程 序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描 述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。

参考图13所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法 的程序产品1300，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包 括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开 的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存 储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或 者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质 可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不 限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者 任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括： 具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器 (RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM 或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、 磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的 数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多 种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可 读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可 以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与 其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不 限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开 操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸 如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或 类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部 分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算 设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器 上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种 类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设 备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通 过因特网连接)。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方 法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为 系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下 形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微 代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、 “模块”或“系统”。

下面参照图14来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备800。 图14显示的电子设备1400仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功 能和使用范围带来任何限制。

如图14所示，电子设备1400以通用计算设备的形式表现。电子设 备1400的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1410、上述 至少一个存储单元1420、连接不同系统组件(包括存储单元1420和处 理单元1410)的总线1430以及显示单元1440。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处 理单元1410执行，使得所述处理单元1410执行本说明书上述“示例性方 法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处 理单元1410可以执行如图2中所示的各个步骤。

存储单元1420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机 存取存储单元(RAM)14201和/或高速缓存存储单元14202，还可以进 一步包括只读存储单元(ROM)14203。

存储单元1420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块14205 的程序/实用工具14204，这样的程序模块14205包括但不限于：操作系 统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中 的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线1430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元 总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使 用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备1400也可以与一个或多个外部设备1500(例如键盘、指 向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子 设备1400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1400能与一个或多 个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等) 通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1450进行。并且，电子 设备1400还可以通过网络适配器1460与一个或者多个网络(例如局域 网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如 图所示，网络适配器1460通过总线1430与电子设备1400的其它模块通 信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、 外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描 述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件 的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品 的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以 是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等) 执行根据本公开实施方式的方法。

此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理 的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不 表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是 例如在多个模块中同步或异步执行的。

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 到本公开的其他实施例。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权利要求指 出。

Claims (13)

1.一种监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，包括：

在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值大于或等于第一预设值时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，以基于所述第一目标动态阈值对所述监控指标进行超上限预警监测；

在确定监控指标下限阈值类型的原始动态阈值小于或等于第二预设值时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，以基于所述第二目标动态阈值对所述监控指标进行超下限预警监测；

其中，所述第一映射函数和所述第二映射函数根据标准逻辑回归函数拟合确定。

2.根据权利要求1所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，所述第一预设值小于所述监控指标的值域上限；

所述根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，包括：

在所述原始动态阈值大于或等于所述第一预设值且小于或等于所述监控指标的值域上限且与所述监控指标的值域上限的差值小于第三预设值时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，所述第一目标动态阈值大于所监控指标的值域中值且小于所述原始动态阈值；

在所述原始动态阈值大于所述监控指标的值域上限时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为小于所述监控指标的值域上限且满足第一限定条件的第一目标动态阈值；

其中，所述第一限定条件包括第一差值与第二差值成反比，所述第一差值为所述监控指标的值域上限与所述第一目标动态阈值之差，所述第二差值为所述原始动态阈值与所述监控指标的值域上限之差。

3.根据权利要求1所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述监控指标包括上限阈值类型的动态阈值时，预先基于标准逻辑回归函数，根据第一拟合条件确定出所述第一映射函数；

在所述监控指标包括下限阈值类型的动态阈值时，预先基于标准逻辑回归函数，根据第二拟合条件确定出所述第二映射函数；

其中，所述第一拟合条件包括：所述第一映射函数向上收敛于所述监控指标的值域上限，所述第一映射函数过原点，所述第一映射函数关于原点对称；

所述第二拟合条件包括：所述第二映射函数向下收敛于所述监控指标的值域下限，所述第二映射函数过点(N，N)，所述第二映射函数关于点(N，N)对称，N为所述监控指标的值域上限。

4.根据权利要求1所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，所述第一预设值小于所述监控指标的值域上限，所述监控指标包括百分率指标；

所述根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，包括：

通过以下公式，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值：

其中，x为原始动态阈值，P₁为第一预设值，y为第一目标动态阈值，

5.根据权利要求4所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，通过以下方式预先确定所述第一预设值：

获取所述监控指标的历史同期指标数据和所述历史同期指标数据在预设上限静态阈值下的静态告警结果；

基于所述监控指标的历史同期数据，生成所述监控指标的上限阈值类型的原始动态阈值曲线；

在所述原始动态阈值曲线中存在大于所述监控指标的值域上限的原始动态阈值时，根据预设步长在所述监控指标的值域中值至所述监控指标的值域上限范围内取多个第一初始预设值；

针对每个第一初始预设值，基于以下公式确定出所述第一初始预设值对应的第一映射函数，并基于所述第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，以生成所述第一初始预设值对应的第一目标动态阈值曲线：

其中，x为原始动态阈值，P₁'为第一初始预设值，y为所述原始动态阈值映射出的第一目标动态阈值，

分别根据每个所述第一目标动态阈值曲线，对所述监控指标的历史同期数据进行超上限监控预警测试，以得到每个所述第一目标动态阈值曲线对应的测试告警结果；

根据每个所述测试告警结果与所述静态告警结果之间的关系，从多个所述第一预设初始值中确定出所述第一预设值。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值小于所述第一预设值时，基于所述原始动态阈值对所述监控指标进行超上限预警监测。

7.根据权利要求1所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，所述第二预设值大于所述监控指标的值域下限；

所述根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，包括：

在所述原始动态阈值小于或等于所述第二预设值且大于或等于所述监控指标的值域下限且所述监控指标的值域下限的差值小于第四预设值时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，所述第二目标动态阈值小于所述监控指标的值域中值且大于所述原始动态阈值；

在所述原始动态阈值小于所述监控指标的值域下限时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为大于所述监控指标的值域下限且满足第二限定条件的第二目标动态阈值；

其中，所述第二限定条件包括第三差值与所述第四差值成反比，所述第三差值为所述第二目标动态阈值与所述监控指标的值域下限之差，所述第四差值为所述监控指标的值域下限与所述原始动态阈值之差。

8.根据权利要求1所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，所述第二预设值大于所述监控指标的值域下限，所述监控指标包括百分率指标；

所述根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，包括：

通过以下公式，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值：

其中，x为原始动态阈值，P₂为第二预设值，y为第二目标动态阈值，

9.根据权利要求8所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，通过以下方式预先确定所述第二预设值：

获取所述监控指标的历史同期指标数据和所述历史同期指标数据在预设下限静态阈值下的静态告警结果；

基于所述监控指标的历史同期数据，生成所述监控指标的下限阈值类型的原始动态阈值曲线；

在所述原始动态阈值曲线中存在小于所述监控指标的值域下限的原始动态阈值时，根据预设步长在所述监控指标的值域下限至所述监控指标的值域中值范围内取多个第二初始预设值；

针对每个第二初始预设值，基于以下公式确定出所述第二初始预设值对应的第二映射函数，并基于所述第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，以生成所述第二初始预设值对应的第二目标动态阈值曲线：

其中，x为原始动态阈值，P₂'为第二初始预设值，y为所述原始动态阈值映射出的第二目标动态阈值，

分别根据每个所述第二目标动态阈值曲线，对所述监控指标的历史同期数据进行超下限监控预警测试，以得到每个所述第二目标动态阈值曲线对应的测试告警结果；

根据每个所述测试告警结果与所述静态告警结果之间的关系，从多个所述第二预设初始值中确定出所述第二预设值。

10.根据权利要求1所述的监控指标的动态阈值处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定监控指标下限阈值类型的原始动态阈值大于第二预设值时，基于所述原始动态阈值对所述监控指标进行超下限预警监测。

11.一种监控指标的动态阈值处理装置，其特征在于，包括：

第一动态阈值处理模块，被配置为在确定监控指标上限阈值类型的原始动态阈值大于或等于第一预设值时，根据第一映射函数，将所述原始动态阈值映射为第一目标动态阈值，以基于所述第一目标动态阈值对所述监控指标进行超上限预警监测；

第二动态阈值处理模块，被配置为在确定监控指标下限阈值类型的原始动态阈值小于或等于第二预设值时，根据第二映射函数，将所述原始动态阈值映射为第二目标动态阈值，以基于所述第二目标动态阈值对所述监控指标进行超下限预警监测；

其中，所述第一映射函数和所述第二映射函数根据标准逻辑回归函数拟合确定。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的监控指标的动态阈值处理方法。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至10中任一项所述的监控指标的动态阈值处理方法。

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