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文档简介

标异常分类模型,并获取至少一个目标特征指标和目标特征指标对应的目标指标值进行推断2获得目标异常分类模型,并获取至少一个目标特征指标;所基于所述至少一个目标特征指标的数量和第一预设阈值的关系确定所述至少一个目标特征指标的数量达到所述第一预设阈理过程为利用所述目标异常分类模型执行推获取待分析数据,从所述待分析数据中获取所述目标述待分析数据包括多个特征指标和所述多个特征指标对应将所述目标特征指标和所述目标特征指标对应的目标指标值,基于所述目标决策路径中的至少一个目标特征指标和所述至少一个目标特征指标对如果所述存储卷性能的当前状态为异常状态,将所述至少一个目标特征指标进行标将被标记的所述至少一个目标特征指标确定为所述异常3.根据权利要求1中所述的方法,所述异常分析结果还包括表征目标特征指标重要性获取所述目标异常分类模型针对所述目标特征指标的初基于所述目标决策路径和所述初始排序结果,确定所述目标特征指标的目标排序结获取基于所述目标异常分类模型确定的随机森确定所述至少一个目标特征指标的数量未达到所述第一预对所述目标特征指标中的一个或多个进行异常检测,获得检3获取所述至少一个目标特征指标对应的正常指标范围,基于所标对应的正常指标范围确定所述至少一个目标特征指标各自对应的目标基于所述目标异常分类模型对被标记的目标特征指标和所述被标记的目标特征指标基于所述被标记的目标特征指标对应的修正推断结果,从被标记获取训练数据和预设的异常分类模型,所述训练数据包括基于所述初始异常分类模型确定各个训练特征指标的将所述训练数据中的所述目标特征指标和所述训练数据中的所述目标特征指标对应基于所述各个目标特征指标的重要性评价值对所述多个目标特征指标进处理器,用于执行所述存储器中存储的可执行异常分析指令时,实现权利4[0010]获取待分析数据,从所述待分析数据中获取所述目标特征指标对应的目标指标56程可以包括利用目标异常分类模型执行推断处理过程和直接对目标特征数据进行异常检7征指标和多个目标特征指标对应的目标指标值确定的影响存储卷性能的路径决[0052]异常分析结果指示对决策路径和决策路径对应的推断结8[0064]基于目标决策路径中的一个或多个目标特征指标和一个或多个目标特征指标对个目标特征指标对应的目标指标值的组合下存储卷性能[0067]如图3所示为本申请实施例提供的另一种确定异常分析结果的方法流程示意图,在本申请的一些实施例中,异常分析结果还包括表征目标特征指标重要性的目标排序结9[0070]在一些实施例中,初始排序结果可以是在对异常分类模型训练完成过程中得到指标对应的正常指标范围确定至少一个目标特征指标各标read_ios的目标正常指标范围为[100,200]时,目标正常值可以是该目标正常指标范围的上限200,可以是该目标正常指标范围的下限100,可以是该目标正常指标范围的中值标特征指标对应的目标指标值和该目标指标值更新后得到的指标值之间的差值的绝对值[0096]如图6所示,为本申请实施例提供的一种目标异常分类模型的获取方法流程示意异常分类模型得到目标异常分类模型,并利用目标异常分类模型对待分析数据进行推断[0107]示例性地,训练特征指标的重要性评价值可以基于袋外数据检测的方法进行计[0113]可以理解的是,基于预设的异常分类模型进行训练得到到目标特征指标对应的初始排序结果后,可以直接获得对存储卷性能影响较大的特征指[0125]在获取与存储卷相关的数据源时,可以对接云计算数据库获得不同资源依赖关[0131]S804、使用目标分类器对推断数据进行推断(目标异常分获得推断结果(至少一个决策路径对应的推断结[0133]决策路径可以是目标分类模型中,随机森林的各个决策树中有效决策路径(基于各个决策路径对应推断结果,确定所述至少决策路径中的目标决[0137]S806、基于模型的特征重要性排序结果和有效决策路径中的指标范围(目标决策[0139]S807、对指标范围中的一个或多个特征指标进行异常检测(对目标决策路径中的路径中的多个特征指标组合后执行异常检测,如果所观测时间切片的数据恰属于异常状一个或多个目标特征指标进行标记),将被标注的特征指标或特征指标组合作为检测结果[0142]需要说明的是,分析结果可以包括有效决策路径中的指标范围(目标决策路径中介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机[0147]本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备或计算机程序产品的流程图和/或程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功[0148]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一

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