一种基于条件扩散模型的服务器多指标时间序列异常检测方法及系统

本发明涉及异常检测，尤其涉及一种服务器多指标时间序列异常检测方法及系统。

背景技术：

1、随着信息技术的快速发展，服务器已成为支撑各行业业务运行的关键基础设施。服务器的稳定运行直接关系到企业的生产效率和服务质量。为保障服务器的可用性，运维人员需要实时监控服务器的各项性能指标，并及时发现和定位异常，以便采取恰当的应对措施。

2、目前，服务器异常检测领域已有多种技术方案，主要包括：

3、(1)基于统计的方法，如z-score、grubb's test、移动平均等，通过设定阈值来识别超出正常范围的异常点。

4、(2)基于距离的方法，如knn、lof等，通过度量数据点间的距离来判别孤立点或异常点。

5、(3)基于机器学习的方法，如svm、决策树、集成学习等，通过训练分类器来判别正常和异常。

6、(4)基于深度学习的方法，如lstm、gan、autoencoder等，通过学习数据的隐空间表示，来重构异常或判别异常。

7、这些方法在特定场景下取得了一定的异常检测效果，推动了服务器智能运维的发展。然而，在实际应用中仍面临以下问题和挑战：

8、(1)缺乏对服务器多指标关联的建模能力。服务器运行状态由多个关键指标共同刻画，如cpu利用率、内存占用、磁盘i/o等。这些指标之间往往存在复杂的关联和交互，单一指标很难全面反映系统的健康度。而现有方法大多关注单一时间序列，缺乏对多指标间依赖关系的刻画，影响检测的准确性。

9、(2)异常判别规则泛化性不足。一方面，大多方法需要预先设定阈值或训练专用模型，难以适应服务器工作负载的动态变化；另一方面，不同服务器的指标分布差异较大，阈值难以统一设定。现有方法缺乏对动态环境和个体差异的自适应能力。

10、(3)缺乏对异常的解释能力。除发现异常外，准确定位异常发生的时间段、异常涉及的关键指标、异常传导的上下文，对运维人员快速诊断和处置异常至关重要。但现有方法多聚焦异常分数或标签的输出，缺乏对异常行为的解释，难以发现某些关键指标的局部异常模式。

11、(4)异常样本稀疏，缺乏充分的监督信息。服务器异常通常发生频率低、持续时间短，导致收集到的异常样本数量很少。现有的有监督方法难以适用，而无监督方法又难以准确区分个性化的正常行为和普适的异常模式。半监督方法的实用性有待进一步提升。

12、(5)实际应用中对实时性和鲁棒性要求高。服务器监控数据呈现海量、高维、非平稳等特点，数据质量参差不齐，给实时异常检测带来巨大挑战。现有方法在处理效率、噪声适应性、异常检出率等方面难以完全满足实际需求，亟需一种高实时、强鲁棒的异常检测新方案。

13、综上，面对服务器异常检测的特殊场景和技术挑战，现有方法在建模能力、自适应能力、可解释性、实用性等方面仍有不足。亟需一种能够自适应地学习服务器多指标时序数据内在模式，可解释地捕捉关键异常的智能检测方法，从而在提升检测精准度、实时性和鲁棒性的同时，赋能智能化运维，保障服务器的连续可用性，这正是本发明的发明目的所在。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种基于条件扩散模型的服务器多指标时间序列异常检测方法及系统。通过引入强大的生成式模型学习服务器正常状态的多指标分布，并融合结构化表征和跨个体建模，形成服务器异常的参照系和判别方案，进而实现精准、实时、可解释的异常检测，促进服务器智能运维降本提效，为服务器的稳定运行保驾护航。

2、本发明具体通过如下技术方案实现：

3、一种基于条件扩散模型的服务器多指标时间序列异常检测方法，包括：

4、采集服务器多指标时间序列，作为待测样本；

5、将所述待测样本和实体id输入训练好的条件扩散模型，通过反向去噪过程生成重构样本；

6、通过比较原始待测样本和所述重构样本在每个时间步上的差异来计算异常分数；

7、根据所述异常分数判断所述待测样本是否异常；

8、其中，所述条件扩散模型的训练过程包括：从训练数据集中随机采样一批正常样本，然后随机采样噪声∈和时间步t，生成对应的噪声样本；接着，将噪声样本、时间步和实体id输入所述条件扩散模型计算重构损失,并通过反向传播计算损失的梯度、更新所述条件扩散模型的参数θ；重复迭代这一训练过程m轮,即可得到训练后的模型参数θ；

9、其中，所述条件扩散模型的主干网络由多个s4 layer组成,每个s4 layer内部包括：

10、双向因果卷积层，用于提取局部时空特征；

11、结构化状态空间层，用于建模长程依赖；

12、前馈层，用于非线性变换和特征混合；

13、跳跃连接，用于将低层和高层的特征图直接相加。

14、作为本发明的进一步改进，所述的异常分数计算采用平滑距离l1，利用平滑窗口函数控制局部差异对异常分数的贡献。

15、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括引入实体id嵌入表示，以自适应地建模不同服务器个体的时间序列分布。

16、作为本发明的进一步改进，所述服务器多指标包括cpu利用率、内存占用、磁盘i/o。

17、作为本发明的进一步改进，所述训练过程中利用正向扩散过程，通过迭代地向原始时间序列样本添加噪声，逐步破坏其时空结构，生成噪声样本；利用反向去噪过程，学习从噪声样本恢复出原始样本的条件分布。

18、本发明还提供了一种基于上述方法的系统，包括：

19、数据接入模块，用于对接服务器监控数据源，实时采集多指标时序数据，并进行清洗、对齐等预处理。

20、特征工程模块，用于进行数据归一化、特征选择、时间窗口切分等特征工程操作，生成模型的输入数据。

21、异常检测模块，用于基于离线训练的条件扩散模型，对实时数据进行重构采样和异常评分计算，输出异常判别结果。

22、可视化模块，用于实时展示服务器各指标的监控曲线和重构曲线，并突出异常区间，辅助运维人员快速定位问题。

23、作为本发明的进一步改进，所述系统还包括告警模块，用于基于异常检测结果，结合预设阈值和业务规则，自动生成异常告警，通过邮件、短信等方式通知相关人员。

24、作为本发明的进一步改进，所述系统还包括根因分析模块，用于在告警产生后，自动关联日志、调用链，应用统计和因果推理等算法，辅助定位异常根因，指导处置。

25、本发明的有益效果是：本发明提出了一种基于条件扩散模型的服务器多指标时间序列异常检测方法及系统，相比已有技术，具有以下优点和有益效果：

26、1.通过引入条件扩散模型，自适应地学习服务器正常状态下的多指标时序分布，构建了全面刻画服务器行为的参照系。在异常检测阶段通过重构误差和平滑距离自动判别各类异常，大幅提升了检测的精准度、召回率和覆盖全面性。

27、2.将结构化状态空间模型引入扩散模型主干网络，通过级联的s4层构建了对服务器多指标时序数据的多尺度表征，有效建模了关键指标间的长程依赖和复杂交互，克服了现有方法对多指标关联建模能力不足的问题。

28、3.创新性地引入实体id嵌入，让扩散模型能够自适应地学习不同服务器个体的行为模式，在提高检测精度的同时，大幅增强了模型的泛化性和鲁棒性，有效应对了服务器工作负载变化和个体差异带来的挑战。

29、4.基于平滑l1距离计算异常分数，在提升整体异常检出力的同时，对关键指标的局部异常更加敏感，弥补了现有方法对孤立异常点和微弱异常捕捉不足的缺陷。

30、5.利用生成式扩散模型的重构能力，通过对比原始曲线和重构曲线，直观地展示异常的发生时段、异常程度和关键异常指标，大幅提升了检测结果的可解释性，为运维人员快速定位和诊断根因提供了重要线索。

31、6.实现了一套完整的服务器异常检测系统，提供从数据接入、异常检测、可视展示到告警通知、根因分析的端到端闭环。该系统采用微服务架构和配置化设计，具备良好的通用性、扩展性和实时性，可灵活适配不同场景，有效降低运维成本。

32、7.整体方案采用无监督学习范式，通过学习海量正常数据自动构建异常参照，仅需极少的异常样本进行验证和调优，克服了异常样本稀疏和标注成本高的难题，大幅提升了方案的实用性。