技术特征：
1.一种智能运维方法，其特征在于，所述方法包括：获取运维系统采集到的实时运行数据；通过基于样本均衡损失技术构建的故障检测模型分析所述实时运行数据获得故障检测结果；根据所述故障检测结果获得运维策略，根据所述运维策略进行对应的运维处理。2.根据权利要求1所述的智能运维方法，其特征在于，所述方法还包含：获取历史系统运行数据，对所述历史系统运行数据预处理生成训练样本数据；通过预设的损失函数采样所述训练样本数据获得正负样本均衡的有效样本；根据所述损失函数和所述有效样本通过树类型算法构建所述故障检测模型。3.根据权利要求2所述的智能运维方法，其特征在于，通过预设的损失函数采样所述训练样本数据获得正负样本均衡的有效样本包含：通过预设的损失函数定义采样的无重权和反向类频率重权之间的类平衡项；根据所述类平衡项采样所述训练样本数据获得正负样本均衡的有效样本。4.根据权利要求2所述的智能运维方法，其特征在于，根据所述损失函数和所述有效样本通过树类型算法构建所述故障检测模型包含：根据所述有效样本中样本数量确定不同类别样本对应的有效样本数量；根据不同类别样本对应的有效样本数量对预设的损失函数进行参数更新；根据所述训练样本数据中的有效样本及参数更新后的损失函数通过树类型算法构建获得所述故障检测模型。5.根据权利要求4所述的智能运维方法，其特征在于，根据所述训练样本数据中的有效样本及参数更新后的损失函数通过树类型算法构建获得所述故障检测模型包括：利用提升树类型算法及参数更新后的损失函数，确定每一有效样本对应的损失函数负梯度值；利用提升树类型算法及损失函数负梯度值对所述有效样本进行样本遍历获得约束参数；根据所述约束参数调整初始梯度提升算法回归模型构建所述故障检测模型。6.根据权利要求5所述的智能运维方法，其特征在于，利用提升树类型算法及损失函数负梯度值对所述有效样本进行样本遍历获得约束参数包括：利用提升树类型算法及损失函数负梯度值进行样本遍历获得损失函数最小值；根据所述损失函数最小值进行残差拟合获得约束参数。7.根据权利要求5所述的智能运维方法，其特征在于，根据所述约束参数调整初始梯度提升算法回归模型构建所述故障检测模型包含：根据每轮所述梯度提升算法回归模型计算得到的所述约束参数训练后一轮梯度提升算法回归模型；所述初始梯度提升算法回归模型通过预设迭代次数的训练获得所述故障检测模型。8.一种智能运维装置，其特征在于，所述装置包括：采集模块，用于获取运维系统采集到的实时运行数据；分析模块，用于通过基于样本均衡损失技术构建的故障检测模型分析所述实时运行数据获得故障检测结果；
处理模块，用于根据所述故障检测结果获得运维策略，根据所述运维策略进行对应的运维处理。9.一种电子设备，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程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至7任一项所述方法的计算机程序。
技术总结
本申请提供了一种智能运维方法及装置，可用于金融领域或其他领域。所述方法包括：获取运维系统采集到的实时运行数据；通过基于样本均衡损失技术构建的故障检测模型分析所述实时运行数据获得故障检测结果；根据所述故障检测结果获得运维策略，根据所述运维策略进行对应的运维处理。本申请通过建立故障检测模型解决样本不均衡的问题，使得故障检测模型对数量占比极小的异常样本拥有更好的检测效果，在进行故障智能预警及检测的同时，可以在故障影响范围较小、甚至在故障发生以前监测到异常并进行告警，使运行维护工作更加顺利地进行，并且降低运维人力及物力，提高运维效果与效率。提高运维效果与效率。提高运维效果与效率。
技术研发人员：徐林嘉 陈李龙 袁如怡 李睿琦
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2022.11.04
技术公布日：2023/2/3