数据处理方法及装置与流程

本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及数据处理方法及装置、计算设备和计算机可读存储介质。

背景技术：

随着互联网的发展，业务的复杂度越来越高，并且为了向用户提供更优质的业务服务，用以支持业务运行的服务器也越来越多，在任何一台服务器中的运行模块出现性能问题情况下，都会影响用户对业务服务的业务体验。然而由于服务器中的性能指标太多，在服务器出现性能问题的情况下，所需要查找的信息也极其庞大，导致难以做出正确的问题诊断并提供解决方法，并在解决问题的过程中消耗的人力成本和时间成本也较高，因此，亟需提供一种解决上述问题的数据处理方法。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例提供了数据处理方法及装置、计算设备和计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种数据处理方法，包括：

采集至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据；

在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据；

将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配；

基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略，其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定。

可选地，所述在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据，包括：

判断所述至少一条指标数据是否不满足对应的预设指标条件；

若是，将不满足所述预设指标条件的指标数据确定为所述目标指标数据；

根据所述目标指标数据，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据；

将所述至少一条第二指标数据中不满足第二预设指标条件的第二指标数据作为目标第二指标数据。

可选地，所述将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配，包括：

将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据，与预设规则库中的异常规则进行相似度匹配，获得目标匹配度；

将大于匹配度阈值的目标匹配度对应的异常规则，确定为所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据对应的目标异常规则，并将所述目标异常规则作为匹配结果。

可选地，所述基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略之后，还包括：

确定所述处理策略对应的触达方式；

基于所述触达方式，发送针对所述目标运行模块的异常通知。

可选地，所述异常通知中包括：所述目标指标数据、所述目标第二指标数据以及所述处理策略。

可选地，所述基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略之后，还包括：

在所述处理策略中包含的处理优先级低于预设优先级的情况下，根据所述处理策略对所述目标运行模块进行处理。

可选地，所述确定针对所述目标运行模块的处理策略之后，还包括：

记录基于所述处理策略确定的目标处理策略；

在所述处理策略与所述目标处理策略不一致的情况下，将所述目标指标数据、所述目标第二指标数据作为第一异常规则添加至所述预设规则库，并将所述目标处理策略作为所述第一异常规则对应的处理策略。

根据本申请实施例的第二方面，提供了一种数据处理装置，包括：

采集模块，被配置为采集至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据；

查询模块，被配置为在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据；

匹配模块，被配置为将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配；

确定模块，被配置为基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略，其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定。

可选地，所述数据处理装置，还包括：

记录模块，被配置为记录基于所述处理策略确定的目标处理策略；

添加模块，被配置为在所述处理策略与所述目标处理策略不一致的情况下，将所述目标指标数据、所述目标第二指标数据作为第一异常规则添加至所述预设规则库，并将所述目标处理策略作为所述第一异常规则对应的处理策略。

根据本申请实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令时实现所述数据处理方法的步骤。

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现所述数据处理方法的步骤。

本申请实施例提供的数据处理方法，通过采集至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据；在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据；将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配；基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略，其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定，实现了通过对采集的指标数据进行分析，先确定目标指标数据，并进一步通过查询，确定与目标指标数据相关联的目标第二指标数据，实现了分两次确定指标数据，避免了一次性采集或查询大量的指标数据，提高了对指标数据进行异常判定的效率，并通过将指标数据进行异常规则匹配，实现对异常的快速定位，并通过确定异常对应的处理策略，提高了对异常的恢复效率。

附图说明

图1是本申请实施例提供的计算设备的结构框图；

图2是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的应用于服务器中的一种数据处理方法的流程图；

图4是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

在本申请一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请一个或多个实施例。在本申请一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本申请一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

在本申请中，提供了数据处理方法及装置、计算设备和计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。

图1示出了根据本申请一实施例的计算设备100的结构框图。该计算设备100的部件包括但不限于存储器110和处理器120。处理器120与存储器110通过总线130相连接，数据库150用于保存数据。

计算设备100还包括接入设备140，接入设备140使得计算设备100能够经由一个或多个网络160通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(pstn)、局域网(lan)、广域网(wan)、个域网(pan)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备140可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(nic))中的一个或多个，诸如ieee802.11无线局域网(wlan)无线接口、全球微波互联接入(wi-max)接口、以太网接口、通用串行总线(usb)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(nfc)接口，等等。

在本申请的一个实施例中，计算设备100的上述部件以及图1中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图1所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本申请范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。

计算设备100可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或pc的静止计算设备。计算设备100还可以是移动式或静止式的服务器。

其中，处理器120可以执行图2所示的一种数据处理方法中的步骤。图2示出了本申请一实施例提供的一种数据处理方法的流程图，具体包括以下步骤：

步骤202：采集至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据。

具体的，所述运行模块，可以为cpu、磁盘、内存、i/o(input/output，输入/输出)、网络等一个或多个硬件设备或功能模块，相应的，所述指标数据，可以理解为指示运行模块的运行状态、和/或性能好坏的数据，具体实施时，可以通过系统监控命令(比如netstat、vmstat、pidstat、iostat等命令)或监控工具等，采集的各个硬件设备或功能模块对应的指标数据。

以cpu为例，cpu的指标数据包括：cpu使用率，cpu平均负载，cpu的上下文切换，cpu的僵尸进程数，中断数等。

以磁盘为例，硬盘的指标数据包括：磁盘可用量、磁盘总大小、磁盘可用量占总量的百分比等。

步骤204：在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据。

其中，所述目标指标数据，是指异常的指标数据，实际应用中，在运行模块正常运行的情况下，其对应的指标数据会处于一个的合理的范围，若超出这个范围，表明运行模块、运行模块所在的服务器、和/或服务器中运行的应用程序等可能存在异常，比如，cpu的使用率超过90％等。

所述第二指标数据，是指与上述出现异常的指标数据具有关联的指标数据，具体的，在指标数据出现异常的情况下，可能是由与之相关联的其他更细节的指标数据引发的，因此，在确定异常指标数据(即目标指标数据)的基础上，还需要进一步确定与之相关的其他指标数据，以便更好地对目标指标数据的异常原因进行分析。相应的，所述目标第二指标数据，可以理解为第二指标数据中异常的指标数据，具体的，目标第二指标数据可以是一个也可以是多个。

具体实施时，所述在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据，具体采用如下方式实现：

判断所述至少一条指标数据是否不满足对应的预设指标条件；

若是，将不满足所述预设指标条件的指标数据确定为所述目标指标数据；

根据所述目标指标数据，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据；

将所述至少一条第二指标数据中不满足第二预设指标条件的第二指标数据作为目标第二指标数据。

其中，所述预设指标条件，可以理解为针对运行模块正常运行的情况，预先设置的各个指标数据的合理取值范围，若指标数据不满足对应的预设指标条件，表明指标数据出现异常，则将不满足对应的预设指标条件的指标数据确定为目标指标数据(即异常指标数据)，比如，cpu使用率对应的预设指标条件为5％<cpu使用率<90％，若采集到的cpu使用率＝99％，即采集到的cpu使用率不满足预设指标条件，则将cpu使用率＝99％确定为目标指标数据。

类似的，所述第二预设指标条件，可以理解为针对运行模块正常运行的情况，预先设置的各个第二指标数据的合理取值范围，若指标数据不满足对应的第二预设指标条件，表明第二指标数据出现异常，则将不满足对应的第二预设指标条件的第二指标数据确定为目标第二指标数据(即异常的第二指标数据)。

本申请书实施例，预先设置正常运行时的指标数据以及第二指标数据的合理范围(条件)，并通过判断指标数据是否满足预设条件，确定指标数据中异常指标数据，通过判断第二指标数据是否满足第二预设条件，确定第二指标数据中的异常指标数据，实现了对异常指标数据的定位和筛选，以便基于异常指标数据定位运行模块的性能问题。

步骤206：将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配。

具体的，所述预设规则库，可以理解为存放异常规则的数据库、数据表或文件等，在此不做限制，其中，异常规则，是指进行异常判定的判定依据，具体的，一条异常规则也可以理解为针对一次异常收集或记录的异常指标数据的集合(其中，包括异常的指标数据，也包括异常的第二指标数据)，实际应用中，通过将目标指标数据以及目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配，则可以确定此次异常对应哪种异常规则。

具体的，所述将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配，具体采用如下方式实现：

将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据，与预设规则库中的异常规则进行相似度匹配，获得目标匹配度；

将大于匹配度阈值的目标匹配度对应的异常规则，确定为所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据对应的目标异常规则，并将所述目标异常规则作为匹配结果。

其中，匹配度阈值，是指预设的判定异常指标数据(目标指标数据以及所述目标第二指标数据)与异常规则之间的是否匹配(相似)的数值，若目标匹配度大于匹配度阈值，表明异常指标数据与异常规则相似，则将目标匹配度对应的异常规则，确定为异常指标数据对应的目标匹配规则，若目标匹配度小于等于匹配度阈值，表明异常指标数据与异常规则不相似，不做操作即可。

需要说明的是，若与目标指标数据以及目标第二指标数据存在多条匹配的异常规则(即目标匹配度大于匹配度阈值)，可以从匹配到的多条异常规则中选取目标匹配度最高的异常规则做目标异常规则，即匹配结果。

具体实施时，由于异常指标数据与预设规则库中的异常规则可能存在一些细微的差别，但仍属于同一类的异常情况，因此，将异常的指标数据与异常规则进行相似度匹配，将与异常指标数据相似的异常规则作为目标异常规则，以便忽略可能存在的数据误差，而实现同一类的异常的匹配(归类)。

步骤208：基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略。

其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定，具体的，所述目标运行模块，是指上述至少一个运行模块中出现异常的运行模块，通过确定异常指标数据是哪个运行模块的指标数据，即可确定是哪个运行模块出现了异常。

具体的，所述处理策略，可以理解为引发异常的原因(比如异常函数、异常应用等)、针对异常的修复指示/修复步骤，和/或针对异常的历史修复步骤等，在此不做限制，具体实施时，还可以将异常规则以及异常规则对应的处理策略共同存储与预设规则库中。

进一步，所述基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略之后，还包括：

确定所述处理策略对应的触达方式；

基于所述触达方式，发送针对所述目标运行模块的异常通知。

具体的，所述触达方式，可以是邮件、短信、电话等，在此不做限制，需要说明的是，在确定触达方式之后，还需要确定触达方式对应的被触达人员的联系方式，并基于触达方式以及触达方式对应的联系方式，向被触达人员发送针对目标运行模块的异常通知。

实际应用中，可以按照异常的影响程度或严重程度，确定触达方式，即根据处理策略中触达指示或处理策略与触达方式之间的对应关系，确定触达方式，比如异常影响程度较强或严重的情况下，可以采用电话触达的方式，比如异常影响程度较弱或异常不严重的情况下，可以采用邮件触达的方式等，此外，还可以采用多种触达方式并行进行，在此不做限制。

本申请实施例，在确定针对异常运行模块的处理策略之后，为了能针对异常情况进行及时处理，需要向相关人员发送异常通知，以便将异常情况向相关人员进行说明。

可选的，所述异常通知中包括：所述目标指标数据、所述目标第二指标数据以及所述处理策略，是指将所述目标指标数据、所述目标第二指标数据以及所述处理策略作为异常通知中的通知信息，为了加快被触达人员对异常的处理速度，异常通知中包括上述确定的异常指标数据，以及针对异常指标数据确定的处理策略，以便快速定位异常，并加快异常恢复速度。

此外，所述基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略之后，还包括：

在所述处理策略中包含的处理优先级低于预设优先级的情况下，根据所述处理策略对所述目标运行模块进行处理。

具体的，处理优先级较低的情况下，表明异常不严重、修复异常较为简单、或即使异常判断出错，也无大的影响，则可以直接执行处理策略中包含的恢复指令，进行异常恢复处理即可，则无需人工参与，也提高了异常处理的效率。

进一步的，所述确定针对所述目标运行模块的处理策略之后，还包括：

记录基于所述处理策略确定的目标处理策略；

在所述处理策略与所述目标处理策略不一致的情况下，将所述目标指标数据、所述目标第二指标数据作为第一异常规则添加至所述预设规则库，并将所述目标处理策略作为所述第一异常规则对应的处理策略。

实际应用中，由于指标数据的复杂性，引发指标数据异常的原因也是多种多样的，因此在确定处理策略之后，在异常处理人员根据处理策略进行异常处理的过程中，可能发现异常产生的实际原因和/或异常处理方案(即目标处理策略)与确定的处理策略并不一致，则将本次异常的实际产生原因和/或异常处理方案进行记录。

具体的，为了增加后期异常处理的准确度，在对异常进行处理后，需将针对此次异常处理的实际处理方式或产生原因(即目标处理策略)进行记录，并将异常指标数据作为异常规则添加至预设规则库，此外将异常规则与对应的目标处理策略进行关联，实现了将本次异常数据以及本次异常数据对应的产生原因添加到深度学习机器中进行累加学习，以便提高后续对异常的分析处理能力。

也即是说，本申请的性能监控系统具有智能化的特征，以深度学习的方式对性能数据(指标数据)进行分析。对现有的哪些参数(指标数据)导致哪些问题进行记录，学习，并通过学习后总结经验，形成输出。系统能自动分析判断当前的运行涉及到的多个复杂的参数，实现智能分析判断，发现问题，从而可以实现实时监控，当出现问题时第一时间发现问题。且系统可不断进行反馈迭代，使其分析判断能力不断提高，变得更加智能。

综上所述，本申请实施例提供的一种数据处理方法，通过采集至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据；在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据；将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配；基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略，其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定，实现了通过对采集的指标数据进行分析，先确定目标指标数据，并进一步通过查询，确定与目标指标数据相关联的目标第二指标数据，实现了分两次确定指标数据，避免了一次性采集或查询大量的指标数据，提高了对指标数据进行异常判定的效率，并通过将指标数据进行异常规则匹配，实现对异常的快速定位，并通过确定异常对应的处理策略，提高了对异常的恢复效率。

下述结合图3，以本申请一实施例的一种数据处理方法在服务器中的应用为例，对所述数据处理方法进行进一步说明。其中，图3示出了本申请一实施例提供的应用于服务器中的一种数据处理方法的流程图，具体包括以下步骤：

步骤302，采集服务器中至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据。

实际应用中，本方案可以实现作为监控系统，对服务器中的异常进行实施监控，具体的，该监控系统根据其监控的侧重点不同，可以是网络性能监控系统，也可以是业务监控系统等，在此不做限制。

步骤304，判断所述至少一条指标数据是否不满足对应的预设指标条件；

若是，表明存在异常的指标数据，则执行下述步骤306；

若否，表明不存在异常的指标数据，不做处理即可。

步骤306，将不满足所述预设指标条件的指标数据确定为所述目标指标数据。

步骤308，根据所述目标指标数据，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据。

步骤310，将所述至少一条第二指标数据中不满足第二预设指标条件的第二指标数据作为目标第二指标数据。

步骤312，将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据，与预设规则库中的异常规则进行相似度匹配，获得目标匹配度。

步骤314，将大于匹配度阈值的目标匹配度对应的异常规则，确定为所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据对应的目标异常规则，并将所述目标异常规则作为匹配结果。

步骤316，基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略，其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定。

步骤318，确定所述处理策略对应的触达方式。

步骤320，基于所述触达方式，发送针对所述目标运行模块的异常通知。

步骤322，记录基于所述处理策略确定的目标处理策略。

步骤324，在所述处理策略与所述目标处理策略不一致的情况下，将所述目标指标数据、所述目标第二指标数据作为第一异常规则添加至所述预设规则库，并将所述目标处理策略作为所述第一异常规则对应的处理策略。

综上所述，本申请实施例提供的一种数据处理方法，通过采集服务器中至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据；在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据；将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配；基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略，其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定，实现了通过对采集的指标数据进行分析，先确定目标指标数据，并进一步通过查询，确定与目标指标数据相关联的目标第二指标数据，实现了分两次确定指标数据，避免了一次性采集或查询大量的指标数据，提高了对指标数据进行异常判定的效率，并通过将指标数据进行异常规则匹配，实现对异常的快速定位，并通过确定异常对应的处理策略，提高了对服务器中异常的恢复效率。

与上述一种数据处理方法实施例相对应，本申请还提供了一种数据处理装置实施例，图4示出了本申请一实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：

采集模块402，被配置为采集至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据；

查询模块404，被配置为在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据；

匹配模块406，被配置为将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配；

确定模块408，被配置为基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略，其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定。

可选地，所述查询模块404，进一步被配置为：

判断所述至少一条指标数据是否不满足对应的预设指标条件；

若是，将不满足所述预设指标条件的指标数据确定为所述目标指标数据；

根据所述目标指标数据，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据；

将所述至少一条第二指标数据中不满足第二预设指标条件的第二指标数据作为目标第二指标数据。

可选地，所述匹配模块406，进一步被配置为：

将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据，与预设规则库中的异常规则进行相似度匹配，获得目标匹配度；

将大于匹配度阈值的目标匹配度对应的异常规则，确定为所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据对应的目标异常规则，并将所述目标异常规则作为匹配结果。

可选地，所述数据处理装置，还包括：

确定方式模块，被配置为确定所述处理策略对应的触达方式；

发送模块，被配置为基于所述触达方式，发送针对所述目标运行模块的异常通知。

可选地，所述异常通知中包括：所述目标指标数据、所述目标第二指标数据以及所述处理策略。

可选地，所述数据处理装置，还包括：

处理模块，被配置为在所述处理策略中包含的处理优先级低于预设优先级的情况下，根据所述处理策略对所述目标运行模块进行处理。

可选地，所述数据处理装置，还包括：

记录模块，被配置为记录基于所述处理策略确定的目标处理策略；

添加模块，被配置为在所述处理策略与所述目标处理策略不一致的情况下，将所述目标指标数据、所述目标第二指标数据作为第一异常规则添加至所述预设规则库，并将所述目标处理策略作为所述第一异常规则对应的处理策略。

综上所述，本申请实施例提供的一种数据处理装置，通过采集至少一个运行模块的指标数据集，其中，所述指标数据集中包括：至少一条指标数据；在所述指标数据集中存在目标指标数据的情况下，查询与所述目标指标数据关联的至少一条第二指标数据，并确定所述至少一条第二指标数据中的目标第二指标数据；将所述目标指标数据以及所述目标第二指标数据与预设规则库中的异常规则进行匹配；基于匹配结果，确定所述至少一个运行模块中目标运行模块的处理策略，其中，所述目标运行模块是基于所述目标指标数据确定，实现了通过对采集的指标数据进行分析，先确定目标指标数据，并进一步通过查询，确定与目标指标数据相关联的目标第二指标数据，实现了分两次确定指标数据，避免了一次性采集或查询大量的指标数据，提高了对指标数据进行异常判定的效率，并通过将指标数据进行异常规则匹配，实现对异常的快速定位，并通过确定异常对应的处理策略，提高了对异常的恢复效率。

上述为本实施例的一种数据处理装置的示意性方案。需要说明的是，该数据处理装置的技术方案与上述的一种数据处理方法的技术方案属于同一构思，数据处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述一种数据处理方法的技术方案的描述。

本申请一实施例中还提供一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令时实现所述的数据处理方法的步骤。

本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如前所述数据处理方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。

上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上公开的本申请优选实施例只是用于帮助阐述本申请。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本申请的内容，可作很多的修改和变化。本申请选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本申请的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本申请。本申请仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。