一种多维度KPI数据异常定位方法、装置及计算机设备

作者：董春曦; 冯鲁汉; 董阳阳; 郭凯德; 张君君; 赵悦琪; 张思齐; 徐加驹

来源：2019-03-31, 中国, CN201910254307.7.

本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种多维度KPI数据异常定位方法、装置及计算机设备。该方法包括：获取具有周期性的多维度KPI数据；将所述多维度KPI数据划分为预测值KPI数据和异常定位KPI数据；计算预测值KPI数据的元素向量的期望值,作为KPI数据的预测值；根据KPI数据的元素向量的维度数异常定位KPI数据进行分层；根据最细粒度元素向量的实际数值和KPI数据的预测值,采用蒙特卡洛树方法对分层后的异常定位KPI数据进行逐层搜索,获得最大潜在分数的子集；根据所述最大潜在分数的子集确定异常发生的根因集合,该方法大大减小了搜索空间,从而提高了异常定位效率,同时异常定位的准确率也明显提高。

• 单位
  西安电子科技大学