技术特征：1.一种指标异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的指标异常检测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的指标异常检测方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的指标异常检测方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的指标异常检测方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的指标异常检测方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的指标异常检测方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的指标异常检测方法，其特征在于，
9.一种指标异常检测系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的指标异常检测方法的步骤。
技术总结本发明提出了一种指标异常检测方法系统及介质，该方法包括如下步骤：收集IP的各指标在设定时间段内的数据，通过预训练的时间序列分类器分析每个时间序列，确定其类别；据此提取相应统计量，存入Redis中，作为流式数据源；再从中获取数据流，用相应检测器进行实时异常检测，若发现异常则触发告警；根据检测结果更新数据字典和告警字典，并用告警收敛算法压缩生成最终告警结果。该方法采用时间序列分类器进行初步分类，再用不同算法处理四种类型数据，极大提高了准确率；其足够的灵活性和适应性，能适应不同指标和变化规律，有效管理和维护系统及业务稳定运行。
技术研发人员：郑飞,王进,李笑妃,岳晓阳,孙滨,于子珺,朱富鑫,秦帅帅,杜昕宸,高艳芝,王振涛,师博洋
受保护的技术使用者：神州数码系统集成服务有限公司
技术研发日：技术公布日：2024/4/17