技术特征：
1.一种异常处理方法，其特征在于，包括：响应于检测到异常事件，确定所述异常事件对应的异常时间段；获取与所述异常事件关联的指标信息，进而基于所述指标信息和所述异常时间段，确定对应的异常指标；根据所述异常时间段，获取对应的静态实体关系，进而基于所述异常事件、所述异常指标和所述静态实体关系，生成所述异常事件对应的知识图谱；基于所述知识图谱定位异常实体，进而确定所述异常实体对应的总异常指标；将所述总异常指标输入至异常检测模型，以得到对应的指标异常类型，输出所述指标异常类型和所述异常实体。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定对应的异常指标，包括：确定与所述指标信息对应的指标形状；根据所述指标形状，确定所述异常时间段对应的异常指标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述异常时间段对应的异常指标，包括：从所述指标形状中确定出所述异常事件对应的业务层指标形状和基础资源层指标形状；计算所述业务层指标形状和所述基础资源层指标形状的相似度；根据所述相似度，确定所述异常时间段对应的相关联的异常指标。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常时间段，获取对应的静态实体关系，包括：根据所述异常时间段获取对应的日志信息；根据所述日志信息确定静态实体关系。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输出所述指标异常类型和所述异常实体之后，所述方法还包括：将所述异常事件、所述异常事件对应的异常实体、所述异常实体对应的总异常指标以及所述指标异常类型在所述知识图谱中以预设形式进行展示。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述异常实体对应的总异常指标，包括：基于所述知识图谱确定所述异常实体对应的一个或多个异常事件；将所述一个或多个异常事件对应的异常指标进行汇总，以得到总异常指标。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述异常事件对应的异常时间段之前，所述方法还包括：响应于检测到场景发生变动，基于变动后的场景切换至对应的异常阈值；基于异常检测模型和基线模型得到对各指标的检测结果；响应于所述检测结果超出所述异常阈值，触发异常事件。8.一种异常处理装置，其特征在于，包括：异常时间段确定单元，被配置成响应于检测到异常事件，确定所述异常事件对应的异常时间段；异常指标确定单元，被配置成获取与所述异常事件关联的指标信息，进而基于所述指
标信息和所述异常时间段，确定对应的异常指标；知识图谱生成单元，被配置成根据所述异常时间段，获取对应的静态实体关系，进而基于所述异常事件、所述异常指标和所述静态实体关系，生成所述异常事件对应的知识图谱；总异常指标确定单元，被配置成基于所述知识图谱定位异常实体，进而确定所述异常实体对应的总异常指标；异常处理单元，被配置成将所述总异常指标输入至异常检测模型，以得到对应的指标异常类型，输出所述指标异常类型和所述异常实体。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述异常指标确定单元进一步被配置成：确定与所述指标信息对应的指标形状；根据所述指标形状，确定所述异常时间段对应的异常指标。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述异常指标确定单元进一步被配置成：从所述指标形状中确定出所述异常事件对应的业务层指标形状和基础资源层指标形状；计算所述业务层指标形状和所述基础资源层指标形状的相似度；根据所述相似度，确定所述异常时间段对应的相关联的异常指标。11.一种异常处理电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
技术总结
本申请公开了异常处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：响应于检测到异常事件，确定异常事件对应的异常时间段；获取与异常事件关联的指标信息，进而基于指标信息和异常时间段，确定对应的异常指标；根据异常时间段，获取对应的静态实体关系，进而基于异常事件、异常指标和静态实体关系，生成异常事件对应的知识图谱；基于知识图谱定位异常实体，进而确定异常实体对应的总异常指标；将总异常指标输入至异常检测模型，以得到对应的指标异常类型，输出指标异常类型和异常实体。提升对运维时序数据异常类别的分类能力，排查流程简洁，异常排查效率高。高。高。
技术研发人员：张静 张宪波
受保护的技术使用者：京东科技信息技术有限公司
技术研发日：2022.05.13
技术公布日：2022/8/30