申请/专利权人：天翼云科技有限公司

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851158A

主分类号：G06F11/30

分类号：G06F11/30;G06F9/54

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明属于大数据云计算技术领域，公开了基于正态分布模型的Kafka集群异常节点检测方法，包括如下步骤：S1、特征选择；选择Kafka节点进程中的线程指标作为特征，并获取相应的特征变量D；S2、构建正常特征空间分布；根据获取的特征变量构建正常特征空间分布所用的数据集，并构建分布函数，确定特征变量D的正常运行区间；S3、异常检测与告警；通过判断当天的特征变量D是否有落入正常运行区间以判断是否出现异常，若出现异常，则进行告警。本发明相对现有技术而言，提出了自动检测异常的方法，避免人工根据集群规模和量级确定并反复调试告警指标。

主权项：1.基于正态分布模型的Kafka集群异常节点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、特征选择；选择Kafka节点进程中的线程指标作为特征，并获取相应的特征变量D；S2、构建正常特征空间分布；根据获取的特征变量构建正常特征空间分布所用的数据集，并构建分布函数，确定特征变量D的正常运行区间；S3、异常检测与告警；通过判断当天的特征变量D是否有落入正常运行区间以判断是否出现异常，若出现异常，则进行告警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼云科技有限公司 基于正态分布模型的Kafka集群异常节点检测方法

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