摘要
本发明公开了一种业务异常度的检测方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取并解析业务系统生成的异常错误业务日志,识别发生报错的异常实体类型及各类型下的各类型异常和/或错误的数量,结合不同实体类型的异常比重及各异常和错误类型的得分值,计算目标业务的业务异常度;在业务异常度大于预设的门限阈值时,将待执行业务的类型以及各异常错误业务日志的日志特征输入至预先训练的故障预测模型中,预测业务系统中存在的潜在故障,并对潜在故障进行预警。通过全方位评估异常度,并由故障预测模型实现对潜在故障的识别与预警,实现对高异常度异常的优先处理,及时发现系统中的潜在问题并进行干预,减少系统的故障率,提高系统的可靠性。
技术关键词
业务系统
故障预测模型
实体
梯度提升树
随机森林
逻辑回归模型
可读存储介质
日志解析
计算机
电子设备
处理器通信
网络
模块
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