(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211064941.2 (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 慧择保险经纪有限公司 地址 518052 广东省深圳市前海深港合作 区南山街道桂湾三路91号景兴海上大 厦1001-1006 (72)发明人 彭思源　 (74)专利代理 机构 深圳市深佳知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44285 专利代理师 秦超逸 (51)Int.Cl. G06F 11/30(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 告警处理方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种告警处理方法、 装置、 设 备及存储介质， 本申请中预先训练异常预测模 型， 使得异常预测模型能够输出某个时间段内产 生的异常日志的数量且该数量为具有误告警标 识的数量， 由此， 通过异常预测模型对目标时间 段内可能产生的异常日志的数量进行预测， 将得 到的异常预测数量值作为人工排查的判断阈值 与目标时间段内监测到的异常日志的数量值进 行对比， 只有在目标时间段内监测到的异常日志 的数量值高于判断阈值的情况下， 才生成告警信 息， 这样就可 以减少误告警， 由此减少系统维护 人员的告警排 查工作量， 进 而提高工作效率。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115422006 A 2022.12.02 CN 115422006 A 1.一种告警处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获得目标时间段； 获得所述目标时间段对应的异常监测数量值和所述目标时间段对应的异常预测数量 值； 所述异常监测数量值为 目标设备在所述 目标时间段内产生的异常日志的数量监测值； 所述异常预测数量 值为所述目标设备在所述目标时间段内产生的异常日志的数量预测值； 其中， 所述异常预测数量值通过异常预测模型对所述目标时间段进行处理得到， 所述 异常预测模型基于训练样本进行训练得到， 所述训练样本包含输入样本和输出样本， 所述 输入样本为历史时间段， 所述输出样本为所述目标设备在所述历史时间段内产生的异常日 志的数量 监测值， 且所述输出样本为具有误告警标识的数量 监测值； 将所述目标时间段对应的异常监测数量 值与所述异常预测数量 值进行比对； 如果所述异常监测数量 值大于或等于所述异常预测数量 值， 生成告警信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述异常预测模型至少包含第 一子模型和 第二子模型； 其中， 所述第一子模型对应于第一类型的时间段， 所述第二子模型对应于第二类型的 时间段， 所述第一类型与所述第二类型不同。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述第 一类型为所述目标设备产生的异常 日志的数量与所述目标设备对应的变化周期相匹配的时间段类型； 所述第二类型为所述目标设备产生的异常日志的数量与所述目标设备对应的业务量 相匹配的时间段类型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述第一子模型的公式为： 其中， P为周期参数， N为拟合参数， an为正弦函数的系数， bn为余弦函数的系数， an和bn基 于所述训练样本进行训练得到； 所述第二子模型的公式为： g(t)＝(k+a(t)Tδ )t+(m+a(t)Tγ)； 其中， k为增长率， δ为变化量， a(t)为t时刻 前突变点发生变化的次数， m为偏移量， γ的 一种表现形式为γj＝‑sjδj， 其中的sj为该点对 应的时间j， δj为每一个时间点j的变 化值， k、 m、 δ基于所述训练样 本进行训练得到； s(t)与g(t)的和为所述目标设备在t时刻产生的异常 日志的数量。 5.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述训练样本为异常类型对应的样本， 所述异常预测模型为所述异常类型对应的模型， 所述告警信息为所述异常类型对应的告警 信息。 6.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 所述训练样本通过以下 方式获得： 获得所述目标设备在运行过程中的日志数据， 所述日志数据包含所述目标设备中的部 件产生的异常日志， 所述异常日志具有时间属性； 对所述日志数据按照 时间属性进行统计， 以得到历史异常数据； 所述历史异常数据包 含多个历史时间段和每个所述历史时间段对应的异常历史监测值； 所述异常历史监测值为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115422006 A 2所述目标设备在所述历史时间段内产生的异常日志的数量监测值； 所述异常历史监测值具 有真告警标识或误告警标识； 将对应于所述误告警标识的历史时间段作为输入样本， 将具有所述误告警标识的异常 历史监测值作为输出样本 。 7.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 输出所述告警信息及所述告警信息对应的异常内容。 8.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述历史时间段所组成的训练时间段 和所述目标时间段之间的最小时间差小于或等于预设的时长阈值。 9.一种告警处 理装置， 其特 征在于， 包括： 时间段获取 单元， 用于获得目标时间段； 数量值获取单元， 用于获得所述目标时间段对应的异常监测数量值和所述目标时间段 对应的异常预测数量值； 所述异常监测数量值为目标设备在所述目标时间段内产生的异常 日志的数量监测值； 所述异常预测数量值为所述目标设备在所述目标时间段内产生的异常 日志的数量预测值； 其中， 所述异常预测数量值通过异常预测模型对所述目标时间段进行处理得到， 所述 异常预测模型基于训练样本进行训练得到， 所述训练样本包含输入样本和输出样本， 所述 输入样本为历史时间段， 所述输出样本为所述目标设备在所述历史时间段内产生的异常日 志的数量 监测值， 且所述输出样本为具有误告警标识的数量 监测值； 判断单元， 用于将所述目标时间段对应的异常监测数量值与 所述异常预测数量值进行 比对； 告警信息生成单元， 用于如果所述异常监测数量值大于或等于所述异常预测数量值， 生成告警信息 。 10.一种告警处 理设备， 其特 征在于， 包括： 存 储器和处 理器； 所述存储器， 用于存 储程序； 所述处理器， 用于执行所述程序， 实现如权利要求1～8中任一项所述的告警处理方法 的各个步骤。 11.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 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1～8中任一项所述的告警处 理方法的各个步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115422006 A 3