一种基于历史数据的失败率异常波动检测方法

本发明公开了一种基于历史数据的失败率异常波动检测方法。该方法旨在解决现有技术中检测失败率异常波动时存储成本高和检测效率低的问题。其通过一系列步骤对失败率时序数据进行检测，包括计算当前分钟失败率与前一小时加权平均数的波动比，若波动比超阈值则计算四分位距算法阈值进一步判断异常；合并异常点并记录统计信息，处理历史异常事件确定历史规则；对数据进行分段处理，再次计算波动比并结合四分位阈值、历史规则及相应平均值和标准差判断是否为异常波动。本发明利用短时间数据检测异常并总结历史规则，减少了数据存储量，同时避免大量数据拉取，提高检测效率，可有效应用于在线服务间调用失败率波动检测，提升服务异常监测能力。