监控参数确定方法、装置、设备以及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113672446A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202010407824.6(22)申请日2020.05.14(71)申请人百度在线网络技术（北京）有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层(72)发明人代闯仁(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人孟金喆(51)Int.Cl.G06F11/30(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图7页(54)发明名称监控参数确定方法、装置、设备以及存储介质(57)摘要本申请实施例公开了一种监控参数确定方法、装置、设备以及存储介质，涉及数据处理领域，尤其涉及信息流技术。具体实现方案为：获取待监控业务的监测数据序列，以及所述监测数据序列的监测指标数据；对所述监测数据序列进行至少一种时间粒度的划分，得到至少两个数据片段；根据所述数据片段的指标分布特征，从所述至少两个数据片段中确定目标片段；根据所述目标片段确定监控参数，以根据所述监控参数对所述待监控业务进行异常监控。本申请实施例提供了一种监控参数确定方法、装置、设备以及存储介质，实现了对异常监控参数的自动确定，进而减少人工调整监控参数的成本。CN113672446ACN113672446A权利要求书1/3页1.一种监控参数确定方法，其特征在于，包括：获取待监控业务的监测数据序列，以及所述监测数据序列的监测指标数据；对所述监测数据序列进行至少一种时间粒度的划分，得到至少两个数据片段；根据所述数据片段的指标分布特征，从所述至少两个数据片段中确定目标片段；根据所述目标片段确定监控参数，以根据所述监控参数对所述待监控业务进行异常监控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据片段的指标分布特征，从所述至少两个数据片段中确定目标片段，包括：根据所述数据片段的指标分布特征，确定所述数据片段的指标准确度；根据所述指标准确度，从所述至少两个数据片段中确定所述目标片段。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据片段的指标分布特征，确定所述数据片段的指标准确度，包括：若所述指标分布特征为所述监测指标数据的标准差，则根据所述标准差确定所述指标准确度，其中所述标准差越大，所述指标准确度越小。4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据片段的指标分布特征，从所述至少两个数据片段中确定目标片段，包括：根据设定的关注维度和所述数据片段的指标分布特征，从所述至少两个数据片段中确定所述目标片段。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据设定的关注维度和所述数据片段的指标分布特征，从所述至少两个数据片段中确定所述目标片段，包括：根据所述关注维度对所述至少两个数据片段进行初筛选；根据所述数据片段的指标分布特征，从初筛选结果中确定所述目标片段。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述关注维度对所述至少两个数据片段进行初筛选，包括：若所述关注维度是关注时效，则匹配关注时长与所述至少两个数据片段的时间粒度；根据匹配结果，对所述至少两个数据片段进行过滤。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述关注维度对所述至少两个数据片段进行初筛选，包括：若所述关注维度是允许损失量，则比较所述允许损失量和所述至少两个数据片段中数据片段的损失量；根据比较结果，对所述至少两个数据片段进行过滤。8.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标片段确定监控参数，包括：根据所述目标片段的监测指标数据，确定报警阈值；根据所述目标片段的时间粒度，确定监控时间粒度；将确定的报警阈值和监控时间粒度作为所述监控参数。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标片段的监测指标数据，确定报警阈值，包括：对所述目标片段的监测指标数据进行排序；2CN113672446A权利要求书2/3页根据排序结果，从所述目标片段的监测指标数据中确定所述报警阈值。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据排序结果，从所述目标片段的监测指标数据中确定所述报警阈值，包括：根据排序结果，滤除所述目标片段的监测指标数据中的异常数据；从剩余的监测指标数据中确定所述报警阈值。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述从剩余的监测指标数据中确定所述报警阈值，包括：对剩余的监测指标数据进行排序；将排序结果中的最大值作为最大报警阈值，将排序结果中的最小值作为最小报警阈值。12.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述对所述监测数据序列进行至少一种时间粒度的划分，得到至少两个数据片段之后，所述方法还包括：根据日期和/或时间段，对得到的至少两个数据片段进行分组，得到至少一