软件系统运行异常检测方法、装置、设备、介质和产品

本发明实施例公开了一种软件系统运行异常检测方法、装置、设备、介质和产品，其中，方法包括：按照预设采集频率获取运行软件系统的服务器的至少一项性能指标对应的数据序列；根据预设的时间窗口长度和步长，在数据序列中确定待检测数据；将待检测数据输入到预训练的异常检测模型中，得到异常检测结果；其中，异常检测模型包括卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力网络。本发明实施例的技术方案解决了目前软件系统运行异常检测准确率低的问题，可以通过采集数据序列并通过深度学习模型进行预测，提高异常检测准确率、可靠性和及时性。