基于异构多源数据异常检测的软件变更检查方法和装置

摘要

本申请提出一种基于异构多源数据异常检测的软件变更检查方法和装置，涉及数据处理技术领域，其中，方法包括：获取当前时间的日志文本和指标数据，将日志文本转换为多条时间序列数据；将指标数据和多条时间序列数据依次输入已训练的多模态模型，获取每个数据点的测试分数；在连续三个数据点对应的测试分数大于预设阈值的情况下，进行告警处理，并判断异常是否与变更故障存在关联关系。由此，可以提前发现隐藏在多种数据源中的征兆模式，减少平均检测时间，以及可以学习到跨数据源的信息与关联关系，会得到更准确、全面的检查结果。