基于性能指标的干扰异常检测方法、装置、设备及介质

本发明涉及异常检测，尤其涉及一种基于性能指标的干扰异常检测方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着云计算技术的迅猛发展，企业和组织越来越倾向于将其应用部署在云平台上，以获得更大的灵活性、可扩展性和效率。然而，随着应用数量的增加和规模的扩大，云原生应用的部署和维护成本也逐渐成为一个挑战。为了应对这一挑战，应用混部技术逐渐崭露头角，为云原生应用的成本优化提供了新的解决方案。

2、然而,底层容器对系统各项资源的隔离相较于传统虚拟机来说偏弱，而同一台物理主机上部署多个应用多个容器，容器间的干扰无法避免。因此一旦高优先级别容器受到干扰而无法对服务质量做到保证，那混部场景下带来的灵活性和成本节省也失去了意义。由于不同应用容器间的相互影响以及差异化的特点，在混部场景下，如何高效准确的对性能指标进行异常检测成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对现有技术中对性能指标进行异常检测不够高效准确的技术问题，提出了一种基于性能指标的干扰异常检测方法、装置、设备及介质。

2、第一方面，提供了一种基于性能指标的干扰异常检测方法，所述方法包括：

3、获取当前的性能指标以及历史直方图数据；

4、根据hbos算法和所述性能指标，生成目标直方图数据；

5、根据所述目标直方图数据和所述历史直方图数据，确定目标评价数据；

6、基于所述目标评价数据确定所述性能指标是否异常。

7、第二方面，提供了一种基于性能指标的干扰异常检测装置，所述装置包括：

8、获取模块，用于获取当前的性能指标以及历史直方图数据；

9、生成模块，用于根据hbos算法和所述性能指标，生成目标直方图数据。

10、所述装置还包括：

11、评价模块，用于根据所述目标直方图数据和所述历史直方图数据，确定目标评价数据；

12、异常模块，用于基于所述目标评价数据确定所述性能指标是否异常。

13、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于性能指标的干扰异常检测方法的步骤。

14、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于性能指标的干扰异常检测方法的步骤。

15、本实施例提出的基于性能指标的干扰异常检测方法，通过获取当前的性能指标以及历史直方图数据，接着根据hbos算法和所述性能指标，生成目标直方图数据，而后根据所述目标直方图数据和所述历史直方图数据，确定目标评价数据，从而基于所述目标评价数据确定所述性能指标是否异常。由于历史直方图数据是过去时间正常的性能指标生成的直方图数据，能很好体现目标直方图数据是否出现异常，故而通过历史直方图数据和目标直方图数据，得到能够正确反映目标直方图数据状态的目标评价数据，从而高效准确地根据目标评价数据确定性能指标是否异常。

技术特征：

1.一种基于性能指标的干扰异常检测方法，所述基于性能指标的干扰异常检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于性能指标的干扰异常检测方法，其特征在于，所述性能指标包括cpu指标、内存指标以及输入输出指标，所述目标直方图数据包括第一直方图数据、第二直方图数据和第三直方图数据，所述根据hbos算法和所述性能指标，生成目标直方图数据的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于性能指标的干扰异常检测方法，其特征在于，所述第一直方图数据包括多个第一区间，所述第二直方图数据包括多个第二区间，所述第三直方图数据包括多个第三区间，所述根据所述目标直方图数据和所述历史直方图数据，确定目标评价数据的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的基于性能指标的干扰异常检测方法，其特征在于，所述历史直方图数据包括第四直方图数据、第五直方图数据以及第六直方图数据，所述第四直方图数据是基于历史cpu指标构建的直方图数据，所述第四直方图数据的各个第四区间与各个所述第一区间一一对应,所述第五直方图数据是基于历史内存指标构建的直方图数据，所述第五直方图数据的各个第五区间与各个所述第二区间一一对应,所述第六直方图数据是基于历史输入输出指标构建的直方图数据，所述第六直方图数据的各个第六区间与各个所述第三区间一一对应,

5.根据权利要求4所述的基于性能指标的干扰异常检测方法，其特征在于，所述根据各个所述第一评价数据、各个所述第二评价数据以及各个所述第三评价数据，确定所述目标评价数据的步骤包括：

6.根据权利要求5所述的基于性能指标的干扰异常检测方法，其特征在于，所述根据所述第一综合评价数据、所述第一综合评价数据以及所述第一综合评价数据，确定所述目标评价数据的步骤，包括：

7.一种基于性能指标的干扰异常检测装置，其特征在于，所述基于性能指标的干扰异常检测装置包括：

8.根据权利要求7所述的基于性能指标的干扰异常检测装置，其特征在于，所述基于性能指标的干扰异常检测装置还包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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如权利要求1至6任一项所述基于性能指标的干扰异常检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于性能指标的干扰异常检测方法的步骤。

技术总结
本申请涉及异常检测技术领域，揭示了一种基于性能指标的干扰异常检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取当前的性能指标以及历史直方图数据；根据HBOS算法和所述性能指标，生成目标直方图数据；根据所述目标直方图数据和所述历史直方图数据，确定目标评价数据；基于所述目标评价数据确定所述性能指标是否异常。由于历史直方图数据是过去时间正常的性能指标生成的直方图数据，能很好体现目标直方图数据是否出现异常，故而通过历史直方图数据和目标直方图数据，得到能够正确反映目标直方图数据状态的目标评价数据，从而高效准确地根据目标评价数据确定性能指标是否异常。

技术研发人员：叶可江,高瑞鸿,徐敏贤,须成忠,张佐玮,曾凡松
受保护的技术使用者：中国科学院深圳先进技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15