1.一种用于实现故障检测的方法，其特征在于，包括：
控制器发送异常检测模型给被检测网络中的多个网络设备，所述异常检测模型用于检测每个所述网络设备的数据序列是否异常，组成该数据序列的数据用于表征该网络设备的性能；
所述控制器接收所述多个网络设备中至少两个网络设备的异常检测结果，每个所述网络设备的异常检测结果是指所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列的检测结果；
所述控制器根据所述至少两个网络设备的异常检测结果对所述至少两个网络设备进行故障检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个所述网络设备的异常检测结果包括所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列的数据类型和采集时间；所述数据类型用于确定故障类型，所述采集时间用于确定故障发生时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述控制器根据所述至少两个网络设备的异常检测结果对所述至少两个网络设备进行故障检测，包括：
所述控制器按照所述采集时间的先后顺序，依次使用与每个所述采集时间对应的数据类型相关的，多个相互关联的故障识别条件，对所述至少两个网络设备进行故障检测。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个相互关联的故障识别条件根据不同数据类型之间的关联关系设置。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：
所述控制器获取故障信息，所述故障信息包含所述多个网络设备中发生故障的网络设备的第一设备标识，以及用于表明故障发生时间的第一故障时间和用于表明故障类型的第一类型标识；
所述控制器发送数据请求信息给所述第一设备标识对应的网络设备，所述数据请求信息包含所述第一故障时间和所述第一类型标识；
所述控制器接收异常数据序列；所述异常数据序列是指所述第一设备标识对应的网络设备根据所述数据请求信息，确定出的与所述第一故障时间和所述第一类型标识对应的数据序列；
所述控制器使用所述异常数据序列更新所述异常检测模型；
所述控制器发送更新后的异常检测模型给所述第一设备标识对应的网络设备。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述控制器根据所述至少两个网络设备的异常检测结果对所述至少两个网络设备进行故障检测，包括：
如果所述控制器根据所述至少两个网络设备的异常检测结果确定所述至少两个网络设备中存在发生故障的网络设备，则所述控制器输出发生故障的网络设备的第二设备标识，以及用于表明故障发生时间的第二故障时间和用于表明故障类型的第二类型标识。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述控制器输出发生故障的网络设备的第二设备标识，以及用于表明故障发生时间的第二故障时间和用于表明故障类型的第二类型标识，包括：
所述控制器生成告警消息，所述告警消息中包含所述第二设备标识、所述第二故障时间和所述第二类型标识。
8.根据权利要求2至7任意一项所述的方法，其特征在于，所述每个所述网络设备的异常检测结果还包括所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述控制器根据所述至少两个网络设备的异常检测结果对所述至少两个网络设备进行故障检测，包括：
如果所述控制器根据所述至少两个网络设备的异常检测结果确定所述至少两个网络设备中不存在发生故障的网络设备，则控制器将所述检测为异常的数据序列标记为正常数据序列；
所述控制器使用所述正常数据序列更新所述异常检测模型；
所述控制器发送更新后的异常检测模型给所述多个网络设备。
10.根据权利要求1至9任意一项所述的方法，其特征在于，所述异常检测模型为所述控制器根据所述多个网络设备的历史数据序列训练得到。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述历史数据序列由待训练数据和所述待训练数据之前采集的，与所述待训练数据最接近的n个第一历史数据，按照采集时间的先后顺序排列而成；所述待训练数据为已经经过异常检测，被标记为正常或异常的数据；所述第一历史数据为已经经过异常检测，被标记为正常的数据；所述第一历史数据的数据类型与所述待训练数据的数据类型相同。
12.一种用于实现故障检测的方法，其特征在于，包括：
网络设备接收控制器发送的异常检测模型，所述异常检测模型用于检测所述网络设备的数据序列是否异常，组成该数据序列的数据用于表征所述网络设备的性能；
所述网络设备获取异常检测结果，所述异常检测结果是指所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列的检测结果；
所述网络设备发送所述异常检测结果给所述控制器，所述异常检测结果用于所述控制器对所述网络设备所在的网络进行故障检测。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述网络设备的数据序列由待检测数据和所述待检测数据之前采集的，与所述待检测数据最接近的n个第二历史数据，按照采集时间的先后顺序排列而成；所述待检测数据是指未经过异常检测的数据，所述第二历史数据是指已经经过异常检测，被标记为正常的数据；所述第二历史数据的数据类型与所述待检测数据的数据类型相同。
14.根据权利要求12或13所述的方法，其特征在于，所述网络设备的数据序列为关键性能指标kpi数据序列。
15.根据权利要求12至14任意一项所述的方法，其特征在于，所述异常检测结果为所述网络设备将所述数据序列或所述数据序列的特征向量输入至所述异常检测模型中检测得到。
16.一种用于实现故障检测的控制器，其特征在于，包括：
发送模块，用于发送异常检测模型给被检测网络中的多个网络设备，所述异常检测模型用于检测每个所述网络设备的数据序列是否异常，组成该数据序列的数据用于表征该网络设备的性能；
接收模块，用于接收所述多个网络设备中至少两个网络设备的异常检测结果，每个所述网络设备的异常检测结果是指所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列的检测结果；
处理模块，用于根据所述至少两个网络设备的异常检测结果对所述至少两个网络设备进行故障检测。
17.根据权利要求16所述的控制器，其特征在于，所述每个所述网络设备的异常检测结果包括所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列的数据类型和采集时间；所述数据类型用于确定故障类型，所述采集时间用于确定故障发生时间。
18.根据权利要求17所述的控制器，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
按照所述采集时间的先后顺序，依次使用与每个所述采集时间对应的数据类型相关的，多个相互关联的故障识别条件，对所述至少两个网络设备进行故障检测。
19.根据权利要求18所述的控制器，其特征在于，所述多个相互关联的故障识别条件根据不同数据类型之间的关联关系设置。
20.根据权利要求16至19所述的控制器，其特征在于，
所述接收模块还用于获取故障信息，所述故障信息包含所述多个网络设备中发生故障的网络设备的第一设备标识，以及用于表明故障发生时间的第一故障时间和用于表明故障类型的第一类型标识；
所述发送模块还用于发送数据请求信息给所述第一设备标识对应的网络设备，所述数据请求信息包含所述第一故障时间和所述第一类型标识；
所述接收模块还用于接收异常数据序列；所述异常数据序列是指所述第一设备标识对应的网络设备根据所述数据请求信息，确定出的与所述第一故障时间和所述第一类型标识对应的数据序列；
所述处理模块还用于使用所述异常数据序列更新所述异常检测模型；
所述发送模块还用于发送更新后的异常检测模型给所述第一设备标识对应的网络设备。
21.根据权利要求16至20任意一项所述的控制器，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
如果所述处理模块根据所述至少两个网络设备的异常检测结果确定所述至少两个网络设备中存在发生故障的网络设备，则输出发生故障的网络设备的第二设备标识，以及用于表明故障发生时间的第二故障时间和用于表明故障类型的第二类型标识。
22.根据权利要求21所述的控制器，其特征在于，所述处理模块用于输出发生故障的网络设备的第二设备标识，以及用于表明故障发生时间的第二故障时间和用于表明故障类型的第二类型标识，包括：
所述处理模块用于生成告警消息，所述告警消息中包含所述第二设备标识、所述第二故障时间和所述第二类型标识。
23.根据权利要求17至22所述的控制器，其特征在于，所述每个所述网络设备的异常检测结果还包括所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列。
24.根据权利要求23所述的控制器，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
如果所述处理模块根据所述至少两个网络设备的异常检测结果确定所述至少两个网络设备中不存在发生故障的网络设备，则将所述检测为异常的数据序列标记为正常数据序列；
使用所述正常数据序列更新所述异常检测模型；
所述发送模块还用于发送更新后的异常检测模型给所述多个网络设备。
25.根据权利要求16至24任意一项所述的控制器，其特征在于，所述异常检测模型为所述处理模块根据所述多个网络设备的历史数据序列训练得到。
26.根据权利要求25所述的控制器，其特征在于，所述历史数据序列由待训练数据和所述待训练数据之前采集的，与所述待训练数据最接近的n个第一历史数据，按照采集时间的先后顺序排列而成；所述待训练数据为已经经过异常检测，被标记为正常或异常的数据；所述第一历史数据为已经经过异常检测，被标记为正常的数据；所述第一历史数据的数据类型与所述待训练数据的数据类型相同。
27.一种网络设备，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收控制器发送的异常检测模型，所述异常检测模型用于检测所述网络设备的数据序列是否异常，组成该数据序列的数据用于表征所述网络设备的性能；
处理模块，用于获取异常检测结果，所述异常检测结果是指所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列的检测结果；
发送模块，用于发送所述异常检测结果给所述控制器，所述异常检测结果用于所述控制器对所述网络设备所在的网络进行故障检测。
28.根据权利要求27所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备的数据序列由待检测数据和所述待检测数据之前采集的，与所述待检测数据最接近的n个第二历史数据，按照采集时间的先后顺序排列而成；所述待检测数据是指未经过异常检测的数据，所述第二历史数据是指已经经过异常检测，被标记为正常的数据；所述第二历史数据的数据类型与所述待检测数据的数据类型相同。
29.根据权利要求27或28所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备的数据序列为关键性能指标kpi数据序列。
30.根据权利要求27至29任意一项所述的网络设备，其特征在于，所述异常检测结果为所述网络设备将所述数据序列或所述数据序列的特征向量输入至所述异常检测模型中检测得到。
31.一种用于实现故障检测的系统，其特征在于，包括：控制器和多个网络设备；
其中，所述控制器用于：
发送异常检测模型给所述多个网络设备，所述异常检测模型用于检测每个所述网络设备的数据序列是否异常，组成该数据序列的数据用于表征该网络设备的性能；
接收所述多个网络设备中至少两个网络设备的异常检测结果，每个所述网络设备的异常检测结果是指所述网络设备使用所述异常检测模型检测为异常的数据序列的检测结果；
根据所述至少两个网络设备的异常检测结果对所述至少两个网络设备进行故障检测。
32.一种装置，其特征在于，所述装置包括处理器，所述处理器用于与存储器耦合，读取存储器中的指令并根据所述指令执行如权利要求1至15中任意一项所述的方法。
33.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至15中任意一项所述的方法。
34.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至15中任意一项所述的方法。