一种监控CPU占用率异常的方法及设备与流程

技术特征：
1.一种监控cpu占用率异常的方法，其中，所述方法包括：以时间序列获取当前周期的m个监控点，根据所述当前周期的m个监控点确定监控阈值；当新增监控点数量大于等于n时，获取与最后一个新增监控点相邻的m个监控点的cpu占用率，根据所述m个监控点的cpu占用率更新所述监控阈值，其中，n和m均为正整数，且n小于m；根据更新后的监控阈值对所有监控点进行异常判定处理，确定判定结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述当前周期的m个监控点确定监控阈值，包括：使用五数概括法根据所述当前周期的m个监控点对应的cpu占用率数据计算出监控阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述监控阈值包括上限阈值、下限阈值以及平均值，使用五数概括法根据所述当前周期的m个监控点对应的cpu占用率数据计算出监控阈值，包括：使用五数概括法根据所述当前周期的m个监控点对应的cpu占用率数据计算出上限阈值和下限阈值；计算对所述当前周期的m个监控点对应的cpu占用率数据进行去极值化后的平均值。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据更新后的监控阈值对所有监控点进行异常判定处理，确定判定结果，包括：比较所有监控点与所述更新后的监控阈值确定所有监控点对应的性质，以确定判定结果。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述更新后的监控阈值包括更新上限阈值、更新下限阈值和去除极值后的更新平均值，比较所有监控点与所述更新后的监控阈值确定所有监控点对应的性质，以确定判定结果，包括以下任一项：当所述监控点对应的cpu占用率小于所述更新下限阈值时，监控点的性质为异常，所述判定结果为异常减少；当所述监控点对应的cpu占用率大于所述更新上限阈值时，监控点的性质为异常，所述判定结果为异常增长；当所述监控点对应的cpu占用率小于等于所述更新上限阈值且大于等于所述更新下限阈值时，监控点的性质为正常，所述判定结果为稳定。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述比较所有监控点与所述更新后的监控阈值确定所有监控点对应的性质，以确定判定结果，还包括：当确定连续大于预设个数的相同性质的监控点时，其最后一个监控点性质为正常，所述判定结果为稳定。7.一种用于监控cpu占用率异常的设备，其中，所述设备包括：监控模块，用于以时间序列获取当前周期的监控点，根据所述当前周期的监控点确定监控阈值；数据处理模块，用于当新增监控点数量大于等于n时，获取与最后一个监控点相邻的m个监控点，根据所述m个监控点更新所述监控阈值，其中，n和m均为正整数，且n小于m；
判定模块，用于根据更新后的监控阈值对所有监控点进行异常判定处理，确定判定结果。8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。9.一种用于监控cpu占用率异常的设备，其中，所述设备包括：一个或多个处理器；以及存储有计算机可读指令的存储器，所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的操作。

技术总结
本申请的目的是提供一种监控CPU占用率异常的方法及设备，本申请通过以时间序列获取当前周期的m个监控点，根据所述当前周期的m个监控点确定监控阈值；当新增监控点数量大于等于n时，获取与最后一个新增监控点相邻的m个监控点的CPU占用率，根据所述m个监控点的CPU占用率更新所述监控阈值，其中，n和m均为正整数，且n小于m；根据更新后的监控阈值对所有监控点进行异常判定处理，确定判定结果。通过对监控点的邻近点的收集，确定动态阈值以判定CPU占用率是否异常，便于严格划分异常类型，从而避免误报，其过程计算量小，检测效率高，满足了大数量级的CPU数据监控异常检测的需求。量级的CPU数据监控异常检测的需求。量级的CPU数据监控异常检测的需求。


技术研发人员：韦帅
受保护的技术使用者：上海上讯信息技术股份有限公司
技术研发日：2021.07.06
技术公布日：2021/10/23