一种基于机器学习的实时KPI数据异常检测方法及装置

摘要

本发明提出了一种基于机器学习的实时KPI数据异常检测方法及装置，其包括以下步骤：实时获取KPI数据；将所述KPI数据代入多个无监督模型进行筛选；将经过所有无监督模型筛选后的筛选结果为疑似异常的数据点置入第一数据集合；对所述第一数据集合的数据点代入第一检测模型判断；输出判断结果。本发明克服企业传统运维方式中人为设置大量阈值、需要用户高度参与的弊端，并且可以实现从海量的KPI数据中及时发现异常，帮助人工完成快速的异常筛查，提高检测系统的应急响应能力。