技术特征：
1.一种服务器异常检测方法，其特征在于，包括：接收各服务器系统数据；对各所述服务器系统数据进行特征提取，得到各特征数据；根据各所述特征数据进行二叉树构建，得到各二叉树；计算在由各所述二叉树构成的二叉树群中各所述服务器系统数据分别对应的平均路径长度；当根据各所述平均路径长度检测到各所述服务器系统数据中存在异常数据时，获取远端对各所述服务器系统数据进行分流得到的各正常数据和各异常数据；基于各所述正常数据建立第一多元高斯分布模型，并基于各所述异常数据建立第二多元高斯分布模型；结合所述第一多元高斯分布模型和所述第二多元高斯分布模型对各所述服务器系统数据进行叠加异常检测。2.根据权利要求1所述的服务器异常检测方法，其特征在于，结合所述第一多元高斯分布模型和所述第二多元高斯分布模型对各所述服务器系统数据进行叠加异常检测，包括：利用所述第一多元高斯分布模型计算各所述服务器系统数据分别对应的正常概率，并利用所述第二多元高斯分布模型计算各所述服务器系统数据分别对应的异常概率；获取预设的正常概率阈值和异常概率阈值，针对每个服务器系统数据，结合所述正常概率阈值、所述异常概率阈值以及所述服务器系统数据对应的正常概率和异常概率进行叠加异常检测。3.根据权利要求2所述的服务器异常检测方法，其特征在于，当根据各所述平均路径长度检测到各所述服务器系统数据中存在异常数据时，还包括：获取第一异常检测结果；将所述第一异常检测结果反馈至基板管理控制器，以使所述基板管理控制器控制风扇对相应系统部件进行降温操作。4.根据权利要求3所述的服务器异常检测方法，其特征在于，在针对每个服务器系统数据，结合所述正常概率阈值、所述异常概率阈值以及所述服务器系统数据对应的正常概率和异常概率进行叠加异常检测之后，还包括：获取叠加异常检测得到的第二异常检测结果；结合所述第一异常检测结果和所述第二异常检测结果进行服务器异常维护操作。5.根据权利要求4所述的服务器异常检测方法，其特征在于，结合所述第一异常检测结果和所述第二异常检测结果进行服务器异常维护操作，包括：当所述第一异常检测结果为存在异常数据，且所述第二异常检测结果为存在正常概率不在所述正常概率阈值内且异常概率在所述异常概率阈值内的服务器系统数据时，向所述基板管理控制器发送磁盘封存指令，以使所述基板管理控制器进行磁盘封存操作，并向上级发送异常检测报告；当所述第一异常检测结果为存在异常数据且所述第二异常检测结果为不存在异常概率在所述异常概率阈值内的服务器系统数据时，向所述基板管理控制器发送风扇控制指令，以使所述基板管理控制器控制风扇对相应系统部件进行降温操作；当所述第一异常检测结果为存在异常数据，且所述第二异常检测结果为存在正常概率
在所述正常概率阈值内且异常概率在所述异常概率阈值内的服务器系统数据时，向所述基板管理控制器发送风扇控制指令，以使所述基板管理控制器控制风扇对相应系统部件进行降温操作。6.根据权利要求1所述的服务器异常检测方法，其特征在于，根据各所述特征数据进行二叉树构建，包括：利用所述基板管理控制器中各分布式计算结构单元根据各所述特征数据并行进行预设数量的二叉树构建。7.根据权利要求1至6任一项所述的服务器异常检测方法，其特征在于，当根据各所述平均路径长度检测到各所述服务器系统数据中存在异常数据时，获取远端对各所述服务器系统数据进行分流得到的各正常数据和各异常数据，包括：根据各所述平均路径长度分别计算各所述服务器系统数据在所述二叉树群中的异常得分；当根据各所述异常得分检测到各所述服务器系统数据中存在异常数据时，获取远端对各所述服务器系统数据进行分流得到的各正常数据和各异常数据。8.根据权利要求1所述的服务器异常检测方法，其特征在于，在接收各服务器系统数据之后，还包括：将各所述服务器系统数据存储至具有队列属性的临时储存模块中；对各所述服务器系统数据进行特征提取，包括：从所述临时储存模块中获取各所述服务器系统数据，并对各所述服务器系统数据进行特征提取。9.根据权利要求8所述的服务器异常检测方法，其特征在于，在结合所述第一多元高斯分布模型和所述第二多元高斯分布模型对各所述服务器系统数据进行叠加异常检测之后，还包括：当各所述服务器系统数据中存在异常数据时，对所述临时储存模块中的异常数据进行剔除操作。10.根据权利要求1所述的服务器异常检测方法，其特征在于，对各所述服务器系统数据进行特征提取，包括：从各服务器系统数据中随机选取预设数量的服务器系统数据；对选取到的各所述服务器系统数据进行特征提取。11.根据权利要求1所述的服务器异常检测方法，其特征在于，计算在由各所述二叉树构成的二叉树群中各所述服务器系统数据分别对应的平均路径长度，包括：在由各所述二叉树构成的二叉树群中，针对每个服务器系统数据计算所述服务器系统数据在每个二叉树中所在叶子节点到根节点的距离，得到所述服务器系统数据在每个二叉树上的路径长；对各二叉树上的路径长进行均值计算，得到所述服务器系统数据对应的平均路径长度。12.根据权利要求1所述的服务器异常检测方法，其特征在于，当根据各所述平均路径长度检测到各所述服务器系统数据中存在异常数据时，获取远端对各所述服务器系统数据进行分流得到的各正常数据和各异常数据，包括：
当确定存在小于预设异常路径长度阈值的平均路径长度时，获取远端对各所述服务器系统数据进行分流得到的各所述正常数据和各所述异常数据。13.一种服务器异常检测装置，其特征在于，包括：数据接收模块，用于接收各服务器系统数据；特征提取模块，用于对各所述服务器系统数据进行特征提取，得到各特征数据；二叉树构建模块，用于根据各所述特征数据进行二叉树构建，得到各二叉树；路径长度计算模块，用于计算在由各所述二叉树构成的二叉树群中各所述服务器系统数据分别对应的平均路径长度；数据获取模块，用于当根据各所述平均路径长度检测到各所述服务器系统数据中存在异常数据时，获取远端对各所述服务器系统数据进行分流得到的各正常数据和各异常数据；模型建立模块，用于基于各所述正常数据建立第一多元高斯分布模型，并基于各所述异常数据建立第二多元高斯分布模型；叠加异常检测模块，用于结合所述第一多元高斯分布模型和所述第二多元高斯分布模型对各所述服务器系统数据进行叠加异常检测。14.一种服务器异常检测设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至12任一项所述服务器异常检测方法的步骤。15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至12任一项所述服务器异常检测方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种服务器异常检测方法，包括：对接收到的各服务器系统数据进行特征提取；根据提取到的各特征数据进行二叉树构建；计算在构建得到的二叉树群中各服务器系统数据分别对应的平均路径长度；当根据各平均路径长度检测到各服务器系统数据中存在异常数据时，获取远端对各服务器系统数据进行分流得到的各正常数据和各异常数据；基于各正常数据建立第一多元高斯分布模型，并基于各异常数据建立第二多元高斯分布模型；结合第一多元高斯分布模型和第二多元高斯分布模型对各服务器系统数据进行叠加异常检测。本发明提高检测效率，有效规避一般基于距离异常检测等高负荷计算的弊端。本发明还公开了一种装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。具有相应技术效果。具有相应技术效果。
技术研发人员：邹德强 满宏涛
受保护的技术使用者：苏州浪潮智能科技有限公司
技术研发日：2022.06.28
技术公布日：2022/7/28