预设客户的云服务报警方法及装置与流程

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及一种预设客户的云服务报警方法及装置。

背景技术：

大客户又被称为重点客户、主要客户等，是指对产品或服务消费频率高、消费量大、客户利润率高而对企业经营业绩能产生一定影响的要害客户。大客户是云上产品主要使用者，为云服务商贡献了大部分营收。云服务商需要为客户，尤其是大客户提供稳定的线上服务，以满足客户的服务需求。但是在某些情况下，如机房断网或者云服务出现内部异常，会产生大量线上异常数据，可能会出现服务不可用的情况。目前，发生上述情况时，云服务商一般会通过等待大客户通过工单系统或者电话联系进行故障反馈的方式获知异常情况。

基于大客户反馈获知异常情况的方式，云服务商无法及时感知服务异常问题，以便进行快速跟进问题和止损，易造成严重后果，而且严重影响客户体验。

技术实现要素：

本申请实施例提出了一种预设客户的云服务报警方法和系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种预设客户的云服务报警方法，其中，上述方法包括：获取云服务运行过程中产生的异常数据；基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型；响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息。

在一些实施例中，上述响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息，包括：基于客户属于预设客户类型，将生成异常数据的时间戳存储至与服务客户的云服务对应的异常数据列表；响应于确定在第一预设时间段内，异常数据列表中存储的时间戳的数量值超过预设数量阈值，通过预设的报警通道发送报警信息，其中，报警通道用于表征向接收方发送报警信息的通信方式。

在一些实施例中，上述基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型之前，上述方法还包括：响应于识别出异常数据属于预设异常数据，删除获取的异常数据。

在一些实施例中，上述基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型，包括：基于异常数据，获取异常数据中的客户标识信息；基于客户标识信息与预设客户类型中的客户标识信息的匹配结果，确定客户是否属于预设客户类型。

在一些实施例中，上述方法还包括：基于异常数据，确定在第二预设时间段内，是否为首次获取异常数据；首次获取用于表征在获取异常数据之前未获取过同样的异常数据；响应于确定为首次获取异常数据，发送异常提示信号。

第二方面，本申请实施例提供了一种预设客户的云服务报警装置，其中，上述装置包括：获取单元，被配置为用于获取云服务运行过程中产生的异常数据；识别单元，被配置为用于基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型；报警单元，被配置为用于响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息。

在一些实施例中，报警单元，被进一步配置为用于基于客户属于预设客户类型，将生成异常数据的时间戳存储至与服务客户的云服务对应的异常数据列表；响应于确定在第一预设时间段内，异常数据列表中存储的时间戳的数量值超过预设数量阈值，通过预设的报警通道发送报警信息，其中，报警通道用于表征向接收方发送报警信息的通信方式。

在一些实施例中，上述装置还包括：过滤单元，被配置为用于在基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型之前，响应于识别出异常数据属于预设异常数据，删除获取的异常数据。

在一些实施例中，识别单元，被进一步配置为用于基于异常数据，获取异常数据中的客户标识信息；基于客户标识信息与预设客户类型中的客户标识信息的匹配结果，确定客户是否属于预设客户类型。

在一些实施例中，报警单元，还被配置为用于基于异常数据，确定在第二预设时间段内，是否为首次获取异常数据；首次获取用于表征在获取异常数据之前未获取过同样的异常数据；响应于确定为首次获取异常数据，发送异常提示信号。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面任一实现方式描述的方法。

本申请实施例提供的预设客户的云服务报警方法和系统，首先，获取云服务运行过程中产生的异常数据；然后，基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型；然后，响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息。本公开提供的云服务报警的技术方案通过采集线上异常数据，针对服务预设客户类型的云服务产生的异常数据，计算其发生频率，实现了对预设客户类型的云服务线上故障的主动、快速地感知，以便云服务商进行快速修复和及时止损；而且，实现了云上服务统一的故障感知能力，可以为各云服务商的云服务系统提供线上故障感知能力。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的预设客户的云服务报警方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本实施例的预设客户的云服务报警方法的应用场景的示意图；

图4是根据本申请的预设客户的云服务报警方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的预设客户的云服务报警装置的一个实施例的结构图；

图6是适于用来实现本申请实施例的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请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申请。

图1示出了可以应用本申请的预设客户的云服务报警方法或报警装置的示例性架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

终端设备101、102、103可以是支持网络连接从而提供各种网络服务的硬件设备或软件。当终端设备101、102、103为硬件时，其可以是支持信息交互、网络连接功能等网络功能的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种云服务的服务器，例如对终端设备101、102、103提供云存储和云计算服务的服务器。服务器可以对接收到的各种数据进行存储或处理，并将处理结果反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的预设客户的云服务报警方法可以由服务器105执行。相应地，云服务报警装置可以设置于服务器105中。在此不做具体限定。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的云服务报警方法的一个实施例的流程200，包括以下步骤：

步骤201：获取云服务运行过程中产生的异常数据。

本实施例中，云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。其云服务可以是云服务商基于客户存储、计算等需求为其提供的各种类型的云服务，包括但不限于公共云(publiccloud)与私有云(privatecloud)。

公共云是最基础的服务，多个客户可共享一个云服务提供商的系统资源，他们毋须架设任何设备及配备管理人员，便可享有专业的互联网技术服务，这对于一般创业者、中小企来说，无疑是一个降低成本的好方法。公共云还可细分为3个类别，包括saas(software-as-a-service，软件即服务)、paas(platform-as-a-service，平台即服务)及iaas(infrastructure-as-a-service，基础设施即服务)。

私有云是大企业为了兼顾行业(如金融、保险行业)隐私、客户私隐而架设的私有云端网络，企业需自行设计数据中心、网络、存储设备，以拥有足够资源来确保私有云正常运作。

本实施例中，异常数据是云服务在运行过程中因发生故障而产生的异常数据，比如，提供云服务的机房断网时，客户在使用该云服务时，会发生大量的网络连接失败、数据请求失败、数据存储失败等异常数据。其中，异常数据中包括但不限于：异常数据的url(uniformresourcelocator，统一资源定位符)、异常数据的行号与列号、产生异常数据的数据接口及异常数据的堆栈信息。

本实施例中，网关、浏览器和app(application，应用程序)直接和云服务客户进行交互，可以收集到绝大部分的云服务运行过程中产生的异常数据。本实施例的执行主体(比如图1中的服务器)可以采用异常上报的方式通过客户所应用的终端设备中的网关、浏览器、app来获取云服务运行过程中产生的异常数据，其中网关包括控制台网关和api(applicationprogramminginterface，应用程序编程接口)网关。云服务运行过程中产生异常数据时，网关、浏览器、app等可以接收到云服务的异常数据，通过异步方式请求异常处理服务，向执行主体进行异常上报。网关、浏览器、app等进行异常上报后，执行主体获取云服务运行过程中的异常数据。

步骤202：基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型。

本实施例中，预设客户类型是云服务根据自身需求所预先设置的客户类型，可以是为云服务商贡献了大部分营收的重要客户。

本实施例中，异常数据中包括产生该异常数据的数据接口以及云服务所服务的客户的客户标识信息。客户标识信息用于唯一标识云服务商所服务的客户，根据客户标识信息可以获知与客户标识信息对应的客户，通过产生异常数据的数据接口可以获知异常数据所述的云服务类型。其中，云服务类型可以基于云服务商推出的云服务产品进行划分，比如云服务商推出的虚拟机、网络eip(enterpriseinformationportal，企业信息门户)等产品类型。

在本实施例的一些可选实施方式中，可以通过以下方式确定客户是否属于预设客户类型：基于异常数据，获取异常数据中的客户标识信息；基于客户标识信息与预设客户类型中的客户标识信息的匹配结果，确定客户是否属于预设客户类型。当客户标识信息与预设客户类型中的客户标识信息匹配一致时，可以确定客户属于预设客户类型。

步骤203：响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息。

本实施例中，第一预设时间段是以某一历史时刻为起始时刻、以当前时刻为终止时刻的第一预设时间段，其时间长度根据云服务类型具体设定，在此不做限定。在一些可选实施方式中，第一预设时间段可以采用滑动时间窗的方式设置。具体地，可以以一预设的时长作为第一预设时间段的时长，并且以当前时刻为截止时刻，从而确定滑动时间窗的起始时刻。比如，针对云服务类型a的滑动时间窗的时间长度设置为100s，并且设定滑动时间窗可识别的最小时间单位为秒；若当前时刻为2019年9月17日11时08分40秒，则滑动时间窗的截止时刻为2019年9月17日11时08分50秒，其起始时刻为2019年9月17日11时07分10秒；随着当前时刻变为2019年9月17日11时18分50秒，则滑动时间窗的截止时刻变为2019年9月17日11时18分50秒，其起始时刻变为2019年9月17日11时17分10秒。如此，执行主体可实时计算异常数据的发生频率。

本实施例中，预设数量阈值可以根据服务预设客户类型的云服务类型以及云服务类型的线上访问量而具体设定，在此不做限定。例如，云服务类型a的平均线上访问量a大于云服务类型b的平均线上访问量b，那么，相应地，针对云服务类型a的预设数量阈值可以大于针对云服务类型b的预设数量阈值。预设数量阈值是发送报警信息的参考门槛，因此，通过针对云服务的线上访问量设置对应的报警参考门槛，以实现准确、更具参考价值的报警。

在本实施例的一些可选实施方式中，在上述步骤响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息之后，本实施例的方法还可以包括：响应于到达预设的更新时刻，基于云服务类型的访问量的变化，更新预设数量阈值。

云服务运行过程中，因客户的业务扩展、业务量的增长，可能造成云服务线上访问量的变化。此时，通过更新针对该云服务类型的预设数量阈值，可以使得更新后的预设数量阈值与当前的线上访问量更加匹配。

本实施例中，报警信息可以通过预设报警格式发送，其报警信息例如可以包括但不限于用于指示以下至少一者的信息：报警信息接收方、异常发生时间段、异常发生次数、第一预设时间段内最后获取的异常数据信息。

本实施例的执行主体会基于云服务类型，对服务预设客户类型的某云服务类型产生的异常数据进行计数，并依据第一预设时间段计算云服务类型产生的异常数据的发生频率析，也即，确定在第一预设时间段内，云服务类型产生的异常数据的数量超过预设数量阈值，执行主体向报警信息的接收方发送报警信息，其中，报警信息的接收方可以是云服务商的维护人员。

在本实施例的一些可选的实施方式中，可以通过以下方式计算异常数据的发生频率：基于服务预设客户类型的云服务类型，预先设置与服务预设客户类型的云服务类型对应的异常数据列表。执行主体按照时间进度，将生成异常数据的时间戳存储至与异常数据所属的云服务类型对应的异常数据列表，如此，异常数据列表中时间戳的数量就是异常数据列表对应的云服务类型产生的异常数据的数量。响应于确定在第一预设时间段内，异常数据列表中存储的时间戳的数量值超过预设数量阈值，通过预设的报警通道发送报警信息，其中，报警通道用于表征向接收方发送报警信息的通信方式，比如各种实时通讯应用程序、邮件、短信、电话等通信方式。

本实施例中，在发送报警信息之后，云服务商相应的维护人员可以针对报警信息进行异常处理，所获取的异常数据已再无利用价值，出于节省存储空间、提升运行性能的考量，可以删除获取的云服务类型产生的所有异常数据。

同样的，响应于确定在第一预设时间段内，若云服务类型产生的异常数据的数量未超过预设数量阈值，并且第一预设时间段的设置采用滑动时间窗的方式时，可以删除第一预设时间段外的异常数据。因为，滑动时间窗始终以当前时刻为截止时刻，并且随着当前时刻的变化而滑动，也即，滑动时间窗外的异常数据已经计算过异常数据的发生频率，在云服务类型产生的异常数据的数量未超过预设数量阈值的前提下，滑动时间窗外的异常数据再无利用价值。

本实施例中，执行主体实时获取云服务运行过程中产生的异常数据，并针对产生异常数据的云服务类型所服务的预设客户类型，对异常数据可实时计算发生频率，实现了对预设客户类型的云服务线上故障的主动、快速地感知，以便云服务商进行快速修复和及时止损；而且，实现了云上服务统一的故障感知能力，可以为各云服务商的云服务系统提供线上故障感知能力。

图3示意性地示出了根据本实施例的预设客户的云服务报警方法的一个应用场景。云服务商301为诸多客户提供云服务，包括客户302和客户303，其中，客户303为云服务商301的预设客户类型。云服务商301为客户302提供的云服务类型是虚拟机服务，为客户303提供的云服务类型是虚拟机服务和网络eip服务。云服务商301的服务器在为客户302和客户303提供服务的同时，通过客户302和客户303所使用的浏览器、网关以及应用程序实时采集云服务在运行过程中产生的异常数据，通过对异常数据的分析，识别出异常数据所属的云服务类型是为客户303提供服务的网络eip服务，确定客户303为预设客户类型，并计算在第一预设时间段内对服务客户303的网络eip服务产生的异常数据的发生频率，确定在第一预设时间段内网络eip服务产生的异常数据的数量超过预设数量阈值，向云服务商的维护人员304发送报警信息。

继续参考图4，示出了根据本申请的云服务报警方法的另一个实施例的示意性流程400，包括以下步骤：

步骤401：获取云服务运行过程中产生的异常数据。

本实施例中，步骤401按照与步骤201类似的方式执行，在此不再赘述。

步骤402：响应于识别出异常数据属于预设异常类型，删除获取的异常数据。

本实施例中，预设异常类型为用于表征在云服务报警过程中不需要统计的异常数据。预设异常类型包括但不限于因客户参数输入错误产生的异常数据类型，因客户未进行实名认证产生的异常数据类型，因客户未开通服务权限产生的异常数据类型。

当异常数据属于预设异常类型时，表明异常数据并非由于云服务自身的异常而产生，此类异常数据在进行报警分析时应该进行过滤。对异常数据进行预设异常类型过滤后，进行报警的异常数据全部是因云服务自身异常而产生的异常数据，如此，对异常数据的频率计算结果更准确，报警信息更具参考价值。

步骤403：基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型。

本实施例中，步骤403按照与步骤202类似的方式执行，在此不再赘述。

步骤404：基于异常数据，确定在第二预设时间段内，是否为首次获取异常数据；响应于确定为首次获取异常数据，发送异常提示信号。

本实施例中，首次获取用于表征在获取异常数据之前未获取过同样的异常数据。

本实施例中，第二预设时间段是依据异常提示信号的接受方对于异常数据的修复时间而设置的，第二预设时间段的时间长度的设置根据异常数据及其所需的修复时间而具体设置，在此不做限定。异常提示信号的接受方在收到异常提示信号后，应针对异常信号进行修复。修复过程需要一定的修复时间段，在修复时间段内，首次获取异常数据时已向接收方发送异常提示信号，针对后续的收到的非首次获取的异常数据无需再发送异常提示信号。

在一些可选的实施方式中，可以基于首次获取的异常数据建立异常数据库，异常数据库中存储首次获取的异常数据，根据获取的异常数据与异常数据库中的异常数据的对比结果确定是否为首次获取该异常数据。

步骤405：响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息。

本实施例中，步骤405按照与步骤203类似的方式执行，在此不再赘述。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的云服务报警方法的流程400具体说明了在针对异常数据进行云服务类型识别之前对异常数据的过滤，以及首次获取异常数据时进行异常提示。对异常数据进行预设异常类型过滤后，进行报警的异常数据全部是因云服务自身异常而产生的异常数据，如此，对异常数据的频率计算结果更准确，报警信息更具参考价值。首次获取异常数据即进行异常提示，便于及时发现问题进行快速修复。

继续参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种云服务报警装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，云服务报警装置包括：获取单元501、过滤单元502、识别单元503和报警单元504。

获取单元501被配置为用于获取云服务运行过程中产生的异常数据。过滤单元502被配置为用于响应于识别出异常数据属于预设异常类型，删除获取的异常数据。识别单元503被配置为用于基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型。报警单元504被配置为用于响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息。

在本实施例中，报警单元504被进一步配置为用于基于客户属于预设客户类型，将生成异常数据的时间戳存储至与服务客户的云服务对应的异常数据列表；响应于确定在第一预设时间段内，异常数据列表中存储的时间戳的数量值超过预设数量阈值，通过预设的报警通道发送报警信息，其中，报警通道用于表征向接收方发送报警信息的通信方式。

在本实施例中，报警单元504还被配置为用于基于异常数据，确定在第二预设时间段内，是否为首次获取异常数据；首次获取用于表征在获取异常数据之前未获取过同样的异常数据；响应于确定为首次获取异常数据，发送异常提示信号。

本实施例中，识别单元503被进一步配置为用于基于异常数据，获取异常数据中的客户标识信息；基于客户标识信息与预设客户类型中的客户标识信息的匹配结果，确定客户是否属于预设客户类型

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的设备(例如图1所示的设备101、102、103、105)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括处理器(例如cpu，中央处理器)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。处理器601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；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607；包括硬盘等的存储部分608；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609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，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610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608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机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。而在本申请中，计算机可读的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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、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。计算机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、电线、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或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向目标的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，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客户计算机上执行、部分地在客户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在客户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到客户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的装置、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，流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，该模块、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。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器，包括获取单元、过滤单元、识别单元和报警单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取云服务运行过程中产生的异常数据”的单元。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该计算机设备：获取云服务运行过程中产生的异常数据；基于异常数据，识别产生异常数据的云服务所服务的客户，并确定客户是否属于预设客户类型；响应于确定客户属于预设客户类型，并且响应于确定在第一预设时间段内，云服务产生的异常数据的次数超过预设次数阈值，发送报警信息。

以上描述仅为本申请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，本申请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上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。例如上述特征与本申请中公开的(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。