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公开(公告)号：CN118036807A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410181745.6
申请日：2024-02-18
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06F18/10
Abstract: 本申请公开了一种确定业务变量值的方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取连续预设数量的周期内第一预设时间段的业务变量值，第一预设时间段包括从t‑k时刻到t+k时刻之间的时间段；对业务变量值进行排序，得到业务变量值序列；确定业务变量值序列中从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值为当前周期内第t时刻的第一目标业务变量值。考虑业务变量值的季节性，获取历史周期的业务变量值，去掉部分较大或较小的可能异常值，计算从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值，得到预测业务变量值。既考虑了预测结果的准确性，又避免了复杂的参数调整，平衡了计算复杂度和预测精度。
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公开(公告)号：CN115733724A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202110996024.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677
Abstract: 本发明提供一种业务故障根因定位方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将确定目标业务的目标指标存在异常的时刻，确定为异常时刻；基于以异常时刻为结束时刻的目标时间段内目标业务的调用链的信息，确实调用链上的各根因节点；基于各根因节点对应的告警，以及各设备之间的拓扑关系，确定各根因节点对应的告警中的根因告警。本发明提供的业务故障根因定位方法、装置、电子设备及存储介质，通过将确定目标业务的目标指标存在异常的时刻，确定为异常时刻，基于以异常时刻前的目标时间段内目标业务的调用链的信息，确实各根因节点，基于各根因节点对应的告警，以及各设备之间的拓扑关系，确定根因告警，能实现快速、准确的根因定位。
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公开(公告)号：CN115480997A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110665498.3
申请日：2021-06-16
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F11/32
Abstract: 本发明提供的一种指标异常的告警方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取指标在目标时刻的指标值；根据所述指标的阈值范围与所述指标值，确定所述指标是否异常以及所述指标的异常告警等级；若所述指标异常，发出与所述指标的异常告警等级相匹配的异常告警通知；实现了通过根据所述指标值与所述阈值范围的最大值或最小值确定异常告警等级，使得根据指标值确定的异常告警等级更准确，实现了低成本、高效率、可靠性高的异常告警体系，在减少人工配置告警阈值的基础上，提高了解决指标异常的效率与及时性。
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公开(公告)号：CN119442106A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411605357.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06N3/042 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种序列检测方法、装置、设备、存储介质及产品。其中，方法包括：采用预设的数据屏蔽策略在第一时间序列中进行数据屏蔽，得到第二时间序列；依次对第二时间序列进行扩散处理和逆向处理，得到净化后的第三时间序列，第三时间序列为不包含污染数据的时间序列；利用图学习策略和图神经网络，获取第三时间序列中的数据变量之间的依赖关系；根据依赖关系，对第三时间序列进行数据重构，得到第四时间序列；利用第一时间序列、第二时间序列以及第四时间序列进行计算，得到第一时间序列中的每个数据值的异常评分；根据异常评分，对每个数据值进行异常检测，得到异常数据值。本申请实施例提高了时间序列异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118427557A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410599401.7
申请日：2024-05-14
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了故障根因确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品，所述方法包括：确定当前故障诊断信息与历史故障事件的相似度，根据所述相似度在所述历史故障事件中确定至少一个目标故障事件；构建思维链，所述思维链包括前置提示信息、输入信息和选项，所述输入信息包括当前故障诊断信息，所述选项包括至少一个目标故障事件；基于所述思维链获取所述当前故障诊断信息的根因定位结果。本发明提高了根因分析的效率和准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115733724B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202110996024.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677
Abstract: 本发明提供一种业务故障根因定位方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将确定目标业务的目标指标存在异常的时刻，确定为异常时刻；基于以异常时刻为结束时刻的目标时间段内目标业务的调用链的信息，确实调用链上的各根因节点；基于各根因节点对应的告警，以及各设备之间的拓扑关系，确定各根因节点对应的告警中的根因告警。本发明提供的业务故障根因定位方法、装置、电子设备及存储介质，通过将确定目标业务的目标指标存在异常的时刻，确定为异常时刻，基于以异常时刻前的目标时间段内目标业务的调用链的信息，确实各根因节点，基于各根因节点对应的告警，以及各设备之间的拓扑关系，确定根因告警，能实现快速、准确的根因定位。
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公开(公告)号：CN118626253A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410666991.0
申请日：2024-05-27
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种资源分配方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及信息技术应用技术领域，公开了资源分配方法，包括：获取微服务框架中多个微服务的当前资源相关运行数据；将所有当前资源相关运行数据，输入预先构建和训练的深度强化学习模型，生成为多个微服务进行硬件服务资源分配的预测分配动作策略；根据预测分配动作策略，对多个微服务进行动态资源分配。本申请使得各微服务的计算资源随着工作负载的变动而变化，解决了微服务框架下各微服务通常会配置较多的计算资源，使得服务器的硬件资源浪费较大的技术问题，提高了微服务框架的经济性。
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公开(公告)号：CN118606449A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410711941.X
申请日：2024-06-03
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/332 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种自然语言处理模型优化方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，该方法包括：获取第一样本集，第一样本集中的样本为未标记的样本；通过大型语言模型LLM对第一样本集中的样本进行标记，得到第二样本集；根据第二样本集以及预先标记的训练样本集对第一自然语言处理NLP模型进行调整，得到第二NLP模型。通过使用LLM对未标记的第一样本集中的样本进行标记，得到第二样本集，然后根据第二样本集以及预先标记的训练样本集对NLP模型进行调整，得到第二NLP模型。无需数据集的采集和大量人工标注的投入，也能够对NLP模型进行优化，增加其泛化能力，提高NLP模型执行NLP任务时的准确率。
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公开(公告)号：CN117407818A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311418260.6
申请日：2023-10-30
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/047
Abstract: 本申请公开了一种异常检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该异常检测方法包括获取第一时间段的业务数据，所述第一时间段为业务正常的时间段；利用所述第一时间段的业务数据训练初始神经网络，得到经训练的目标神经网络；采用贝叶斯状态空间算法，根据所述目标神经网络中的参数信息确定后验分布信息；基于所述后验分布信息确定目标时刻的业务状态是否异常。根据本申请实施例，可以提高检测精度。
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公开(公告)号：CN115952059A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211731849.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 张晓民 , 纪炎明 , 陈乐 , 刘艳松 , 陈勇 , 丁泽伟 , 肖忠良 , 陈理华 , 蔡梓超 , 徐梓涛 , 丁戈 , 朱国忠 , 张泽翰 , 王彩红 , 罗朝彤 , 薛蓉蓉
Abstract: 本申请公开了一种运维异常值的识别方法、装置、智能运维系统及存储介质。该方法包括：获取运维差异数据，运维差异数据包括至少一个差异值集合；对于差异值集合，分别计算第一差异子集的交叉熵和第二差异子集的交叉熵、以及第一差异子集的类内方差和第二差异子集的类内方差；根据与阈值对应的第一差异子集的交叉熵、第二差异子集的交叉熵、第一差异子集的类内方差和第二差异子集的类内方差，计算得到与阈值对应的类间方差；根据类间方差集合确定最小类间方差值，并确定最小类间方差值对应的最佳阈值，根据最佳阈值确定运维差异数据中的运维异常值。根据本申请实施例，本申请能够省去对待检测数据进行预设规律的统计假设，识别准确率高、复用性好。
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