指标数据的异常检测方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种指标数据的异常检测方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着计算机技术的发展，产生了很多具有不同功能服务的系统，为了保证这些系统的正常运行，需要对系统中的一些指标数据进行检测监控。相关技术中，在对指标数据进行监控时通常是给指标数据设置异常阈值来实现对指标数据的监控。

然而，上述通过异常阈值对指标数据进行监控的方式需要相关人员设置每一种指标数据的状态判断策略函数以及异常阈值，使得对指标数据的异常检测时需要完成的工作复杂且繁琐。

发明内容

本申请实施例提供一种指标数据的异常检测方法、装置、存储介质及电子设备，能够提高对指标数据进行异常检测的便捷度。

第一方面，本申请实施例提供一种指标数据的异常检测方法，包括：

获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据；

将所述时序数据进行可视化处理，生成目标可视化图；

获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图；

确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度；

判断所述相似度是否达到预设的第一相似度阈值；

若所述相似度达到预设的第一相似度阈值，判定所述目标指标数据发生异常。

在一些实施例中，所述获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图，包括：

获取所述目标指标数据的历史时序数据；

将所述历史时序数据进行可视化处理，得到历史可视化图；

选取所述预设检测时长的所述目标指标数据发生异常时对应的所述历史可视化图作为所述异常参考可视化图。

在一些实施例中，所述选取所述预设检测时长的所述目标指标数据发生异常时对应的所述历史可视化图作为所述异常参考可视化图，包括：

通过用户交互界面将所述历史可视化图提供给用户；

根据用户针对所述用户交互界面的交互操作确定所述异常参考可视化图。

在一些实施例中，所述根据用户针对所述用户交互界面的交互操作确定所述异常参考可视化图，包括：

获取用户通过选取操作从所述历史可视化图中选取的第一异常候选可视化图；

从所述历史可视化图中确定与所述第一异常候选可视化图的相似度满足预设的第二相似度阈值的第二异常候选可视化图；

向用户推荐所述第二异常候选可视化图；

根据用户的选取操作从所述第一异常候选可视化图以及第二异常候选可视化图中确定所述异常参考可视化图。

在一些实施例中，所述根据用户针对所述用户交互界面的交互操作确定所述异常参考可视化图，包括：

获取用户通过选取操作从所述历史可视化图中选取的多个异常候选可视化图；

获取用户从所述多个异常候选可视化图中当前选中的异常候选可视化图作为目标异常候选可视化图；

确定除所述目标异常候选可视化图之外的其它异常候选可视化图分别与所述目标异常候选可视化图的相似度值；

将所述相似度值对应显示在所述其它异常候选可视化图中，以使用户根据所述相似度值从所述多个异常候选可视化图中确定所述异常参考可视化图。

在一些实施例中，所述确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度，包括：

获取所述目标可视化图的第一图像特征；

获取所述异常参考可视化图的第二图像特征；

根据所述第一图像特征和所述第二图像特征进行图像相似度计算，得到所述相似度。

在一些实施例中，在所述若所述相似度达到预设的第一相似度阈值，判定所述目标指标数据发生异常之后，包括：

生成所述目标指标数据发生异常的告警通知；

将所述告警通知发送至指定外部电子设备。

第二方面，本申请实施例还提供一种指标数据的异常检测装置，包括：

获取单元，用于获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据；

可视化处理单元，用于将所述时序数据进行可视化处理，生成目标可视化图；

第一确定单元，用于获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图；

第二确定单元，用于确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度；

判断单元，用于判断所述相似度是否达到预设的第一相似度阈值；

异常判定单元，用于若所述相似度达到预设的第一相似度阈值，判定所述目标指标数据发生异常。

第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如本申请任一实施例提供的指标数据的异常检测方法。

第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如本申请任一实施例提供的指标数据的异常检测方法。

本申请实施例提供的技术方案，通过获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据，将所述时序数据进行可视化处理，生成目标可视化图，获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图，确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度，判断相似度是否达到预设的第一相似度阈值，若相似度达到预设的第一相似度阈值，判定目标指标数据发生异常。本申请相对于相关技术而言，不用为每一指标数据设置状态判断策略函数以及异常阈值，直接基于待检测目标指标数据的历史时序数据确定出异常参考可视化图来作为目标指标数据是否异常的判断参考，比较目标指标数据的目标可视化和异常参考可视化图的相似度即可判断目标指标数据的状态，提高了对指标数据进行异常检测的便捷度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的指标数据的异常检测方法的一种流程示意图。

图2为本申请实施例提供的指标数据的异常检测装置的一种结构示意图。

图3为本申请实施例提供的指标数据的异常检测装置的又一种结构示意图。

图4为本申请实施例提供的电子设备的一种结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请的保护范围。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例提供一种指标数据的异常检测方法，该指标数据的异常检测方法的执行主体可以是本申请实施例提供的指标数据的异常检测装置，或者集成了该指标数据的异常检测装置的电子设备，其中该指标数据的异常检测装置可以采用硬件或者软件的方式实现。其中，电子设备可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、或者台式电脑等设备。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的指标数据的异常检测方法的第一种流程示意图。本申请实施例提供的指标数据的异常检测方法可以包括步骤，如下：

S110、获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据。

本申请中提供的指标数据的异常检测方法主要用于对各类系统运行维护过程中监控的各类指标数据，例如，指标数据可以是接口错误率，CPU使用率、内存使用情况、网络带宽、请求响应时间以及错误日志等等。

其中，时序数据是指按照时间顺序排列的一系列数据，用于描述系统在不同时间点的运行状态。上述示例出的指标数据均为时序数据，例如：

接口错误率：记录了接口在一段时间内的发生错误的情况，如每分钟接口错误率、每小时接口错误率等；

CPU使用率：记录了系统CPU在一段时间内的使用情况，如每分钟使用率、最高/最低使用率等；

内存使用情况：记录系统的内存使用情况，如每分钟内存使用率、每秒内存交换次数、每秒执行内存缓存操作的数量等；

网络带宽：记录在一段时间内网络的上传、下载速度，如每小时上传/下载量、平均上传/下载速度等；

请求响应时间：记录系统各项服务的响应时间，如每秒处理请求数量、平均响应时间、最大响应时间等；

错误日志：记录系统错误信息，如每小时错误数量、错误类型、错误来源等。

以上仅是一些例子，实际场景中时序数据还包括其他许多指标，不同系统的时序数据会有所不同。

本申请实施例中，选取预设检测时长内产生的时序数据作为检测指标数据的异常状态的参考数据。该预设检测时长由本领域技术人员根据需要自行设置。

例如，可以设置预设检测时长为10分钟、60分钟等等。

本实施例中，电子设备可以获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据，将这预设检测时长内的时序数据作为检测指标数据是否异常的参考数据。

例如，假设待检测的目标指标数据为CPU使用率，该CPU使用率每分钟采集1次，设置预设检测时长为10分钟，也即，电子设备可以获取CPU使用率在10分钟内的时序数据作为检测CPU使用率是否异常的参考数据。

S120、将所述时序数据进行可视化处理，生成目标可视化图。

其中，可视化图用于表征目标指标数据在时间维度上的变化情况。

本实施例中，可以通过一些数据可视化工具如Grafana、ECharts等将实时数据进行可视化处理，通过数据可视化工具可以将时序数据按照时间轴绘制成折线图等其它直观的图表类型。

S130、获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图。

其中，异常参考可视化图为目标指标数据发生异常时的时序数据对应的可视化图。

本实施例中，可以定期采集目标指标数据，并以时序数据进行存储，便于后续对目标指标数据进行异常检测。

在一些实施例中，步骤S130“获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图”，可以包括以下步骤S1310～S1330：

S1310、获取所述目标指标数据的历史时序数据；

S1320、将所述历史时序数据进行可视化处理，得到历史可视化图；

本实施例中，将历史时序数据也通过数据可视化工具进行可视化处理，得到历史可视化图。

S1330、选取所述预设检测时长的所述目标指标数据发生异常时对应的所述历史可视化图作为所述异常参考可视化图。

可以理解的是，本实施例中的历史时序数据对应历史可视化图，可以确定该历史可视化图中目标指标数据发生异常时对应的一部分历史异常可视化图，并选取预设检测时长的历史异常可视化图作为目标指标数据发生异常时的异常参考可视化图。

可以理解的是本申请实施例中的目标可视化图和异常参考可视化图对应的时间区间的长度相同，也即，均为预设检测时长。

在一些实施例中，步骤S1330“选取所述预设检测时长的所述目标指标数据发生异常时对应的所述历史可视化图作为所述异常参考可视化图”，可以包括以下步骤S13310～S13320：

S13310、通过用户交互界面将所述历史可视化图提供给用户；

本实施例中，提供一个用户交互界面，在该用户交互界面上展示该历史可视化图，用户可以通过该用户交互界面对历史可视化数据进行操作和编辑。

S13320、根据用户针对所述用户交互界面的交互操作确定所述异常参考可视化图。

例如，历史可视化图可以为折线图，用户可以在该折线图上拖动鼠标来选取一段具有代表性的异常目标指标数据的时间区间，将该时间区间对应的可视化图选定为异常参考可视化图。在用户进行交互操作时，可以区别显示用户选中的时间区间对应的可视化图的区域，以便于用户观察，例如通过蓝色高亮表示选中的区域。

在一些实施例中，步骤S13320“根据用户针对所述用户交互界面的交互操作确定所述异常参考可视化图”，可以包括以下步骤S133210～S133240：

S133210、获取用户通过选取操作从所述历史可视化图中选取的第一异常候选可视化图；

例如，用户在对历史可视化图进行选取操作时，可以在用户选中某一时间区域对应的可视化图时，将该可视化图作为第一异常候选可视化图。

S133220、从所述历史可视化图中确定与所述第一异常候选可视化图的相似度满足预设的第二相似度阈值的第二异常候选可视化图；

其中，预设的第二相似度阈值可以由本领域技术人员根据需要自行选择。

可以理解的是，第二异常候选可视化图同样是从历史可视化图中选取的局部图。在确定第二异常候选可视化图时，电子设备可以获取第一异常候选可视化图的图像特征作为目标异常图像特征，并在历史可视化图中查找与该目标异常图像特征相同或近似的图像特征作为目标截取图像特征，基于该目标截取图像特征从所述历史可视化图中截取出时间区间为预设检测时长的可视化图作为第二异常候选可视化图。可以理解的是，截取的第二异常候选可视化图中包括该目标截取图像特征。

S133230、向用户推荐所述第二异常候选可视化图；

例如，向用户推荐的第二异常候选可视化图上可以显示该第二异常候选可视化图与第一异常候选可视化图的相似度值，方便用户参考。

S133240、根据用户的选取操作从所述第一异常候选可视化图以及第二异常候选可视化图中确定所述异常参考可视化图。

可以理解的是，本实施例中可以根据用户选中的第一异常候选可视化图向用户推荐与第一异常候选可视化图相似度满足预设的第二相似度阈值的其它可视化图作为第二异常候选可视化图，以供用户查看选择，可以方便用户对异常参考可视化图的选取。其中，第二异常候选可视化图可以有一个或多个。

在一些实施例中，步骤S13320“根据用户针对所述用户交互界面的交互操作确定所述异常参考可视化图”，可以包括以下步骤S13350～S13380：

S13350、获取用户通过选取操作从所述历史可视化图中选取的多个异常候选可视化图；

S13360、获取用户从所述多个异常候选可视化图中当前选中的异常候选可视化图作为目标异常候选可视化图；

S13370、确定除所述目标异常候选可视化图之外的其它异常候选可视化图分别与所述目标异常候选可视化图的相似度值；

S13380、将所述相似度值对应显示在所述其它异常候选可视化图中，以使用户根据所述相似度值从所述多个异常候选可视化图中确定所述异常参考可视化图。

可以理解的是，本实施例中，用户可以从历史可视化图中选取多个异常候选可视化图，当用户选中其中一个异常候选可视化图时，电子设备自动计算其它异常候选可视化图与该选中的异常候选可视化图的相似度值，并将该相似度值显示在对应的其它异常候选可视化图上，用户可以以该显示的相似度值作为参考，确定最终选定的异常参考可视化图，方便了用户对异常参考可视化图的选定。

S140、确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度。

本实施例中通过比较目标可视化图与异常参考可视化图的相似度来判断目标指标是否发生异常。

在一些实施例中，步骤S140“确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度”可以包括以下步骤S1410～S1430：

S1410、获取所述目标可视化图的第一图像特征；

S1420、获取所述异常参考可视化图的第二图像特征；

S1430、根据所述第一图像特征和所述第二图像特征进行图像相似度计算，得到所述相似度。

本实施例中，可以通过图像相似度算法去计算第一图像特征和第二图像特征的相似度。

S150、判断所述相似度是否达到预设的第一相似度阈值；

其中，预设的第一相似度阈值可以由本领域技术人员自行设置。在设置该预设的第一相似度阈值时，可以在用户选取异常参考可视化图时，提供前文描述的第一异常候选可视化图与第二异常候选可视化图之间的相似度值，帮助用户更直观地设置该预设的第一相似度阈值。例如，可以在用户交互界面上附加第二异常候选可视化图与第一异常候选可视化图的相似度值，该相似度值可以显示在用户交互界面上，以告知用户第二异常候选可视化图与第一异常候选可视化图的相似情况。

S160、若所述相似度达到预设的第一相似度阈值，判定所述目标指标数据发生异常。

本实施例中，当所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度达到预设的第一相似度阈值时，则说明目标指标数据发生异常，目指标数据为异常状态。

在一些实施例中，还可以设置多个相似阈值区间，满足不同相似阈值区间的目标指标数据对应不同程度的相似情况，根据不同的相似情况反映目标指标数据发生异常的程度等级。例如，由相似程度从高到低，设置三个相似阈值区间：第一相似阈值区间、第二相似阈值区间、第三相似阈值区间，第一相似阈值区间对应的目标指标数据的异常等级为高，第二相似阈值区间对应的目标指标数据的异常等级为中，第三相似阈值区间对应的目标指标数据的异常等级为低。具体相似阈值区间的取值范围可以由本领域技术人员根据实际情况进行设置。

具体实施时，本申请不受所描述的各个步骤的执行顺序的限制，在不产生冲突的情况下，某些步骤还可以采用其它顺序进行或者同时进行。

由上可知，本申请实施例提供的指标数据的异常检测方法，通过获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据，将时序数据进行可视化处理，生成目标可视化图，根据目标指标数据的历史时序数据，确定异常参考可视化图，确定目标可视化图与异常参考可视化图的相似度，判断相似度是否达到预设的第一相似度阈值，若相似度达到预设的第一相似度阈值，判定目标指标数据发生异常。本申请直接基于待检测目标指标数据的历史时序数据确定出异常参考可视化图来作为目标指标数据是否异常的判断参考，比较目标指标数据的目标可视化和异常参考可视化图的相似度即可判断目标指标数据的状态，提高了对指标数据进行异常检测的便捷度。

本申请实施例提供的指标数据的异常检测方法可以包括但不限于以下几个方面：

数据中心：数据中心需要实时监控多个服务器和网络设备的状态和问题，对于某些关键指标，比如网络延迟、CPU利用率等，可以采用该方法进行实时监控和告警。

云服务：云服务提供商需要实时监测其云主机和云存储的运行状态和资源利用率，可以采用该方法实现智能告警功能。

云原生：k8s基础设施监控，容器运行状态监控，应用的核心指标监控等。

在步骤S160“若所述相似度达到预设的第一相似度阈值，判定所述目标指标数据发生异常”之后，还可以包括以下步骤：

S170、生成所述目标指标数据发生异常的告警通知；

例如，该告警通知可以是告警悬浮窗的形式，在目标数据发生异常时，将该告警悬浮窗弹跳至电子设备的显示界面，通过该告警悬浮窗展示目标指标数据发生异常的信息。

例如，该告警通知可以是通知信息的形式，在目标数据发生异常时，将该通知信息在电子设备的通知栏通知显示，通过该通知信息展示目标指标数据发生异常的信息。

S180、将所述告警通知发送至指定外部电子设备。

本实施例中，可以将该告警通知发送至当前电子设备进行目标指标数据异常状态的通知，还可以同时将该告警通知发送至外部电子设备，该外部电子设备可以是相关运维工作人员使用的手机电脑等设备，以便于运维工作人员能快速知晓指标数据发生异常，及时处理。

在一实施例中还提供一种指标数据的异常检测装置。请参阅图2，图2为本申请实施例提供的指标数据的异常检测装置200的一种结构示意图。其中该指标数据的异常检测装置200应用于电子设备，该指标数据的异常检测装置200包括获取单元201、可视化处理单元202、第一确定单元203、第二确定单元204、判断单元205、异常判定单元207，如下：

获取单元201，用于获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据；

可视化处理单元202，用于将所述时序数据进行可视化处理，生成目标可视化图；

第一确定单元203，用于获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图；

第二确定单元204，用于确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度；

判断单元205，用于判断所述相似度是否达到预设的第一相似度阈值；

异常判定单元207，用于若所述相似度达到预设的第一相似度阈值，判定所述目标指标数据发生异常。

在一些实施例中，第一确定单元203，可以用于：

获取所述目标指标数据的历史时序数据；

将所述历史时序数据进行可视化处理，得到历史可视化图；

选取所述预设检测时长的所述目标指标数据发生异常时对应的所述历史可视化图作为所述异常参考可视化图。

在一些实施例中，第一确定单元203，可以用于：

通过用户交互界面将所述历史可视化图提供给用户；

根据用户针对所述用户交互界面的交互操作确定所述异常参考可视化图。

在一些实施例中，第一确定单元203，可以用于：

获取用户通过选取操作从所述历史可视化图中选取的第一异常候选可视化图；

从所述历史可视化图中确定与所述第一异常候选可视化图的相似度满足预设的第二相似度阈值的第二异常候选可视化图；

向用户推荐所述第二异常候选可视化图；

根据用户的选取操作从所述第一异常候选可视化图以及第二异常候选可视化图中确定所述异常参考可视化图。

在一些实施例中，第一确定单元203，可以用于：

获取用户通过选取操作从所述历史可视化图中选取的多个异常候选可视化图；

获取用户从所述多个异常候选可视化图中当前选中的异常候选可视化图作为目标异常候选可视化图；

确定除所述目标异常候选可视化图之外的其它异常候选可视化图分别与所述目标异常候选可视化图的相似度值；

将所述相似度值对应显示在所述其它异常候选可视化图中，以使用户根据所述相似度值从所述多个异常候选可视化图中确定所述异常参考可视化图。

在一些实施例中，第二确定单元204，可以用于：

获取所述目标可视化图的第一图像特征；

获取所述异常参考可视化图的第二图像特征；

根据所述第一图像特征和所述第二图像特征进行图像相似度计算，得到所述相似度。

在一些实施例中，请参考图3，图3为本申请实施例提供的指标数据的异常检测装置200的又一种结构示意图，该指标数据的异常检测装置200，还可以包括告警通知单元207，时序数据采集单元208，时序数据存储单元209：

其中，告警通知单元可以用于：提示用户所述目标指标数据发生异常。

在一些实施例中，告警通知单元，可以用于：

生成所述目标指标数据发生异常的告警通知；

将所述告警通知发送至指定外部电子设备。

在一些实施例中，时序数据采集单元208，可以用于：

对目标指标数据进行采集。

在一些实施例中，时序数据存储单元209，可以用于：

对将采集到的目标指标数据以时序数据进行存储。

应当说明的是，本申请实施例提供的指标数据的异常检测装置与上文实施例中的指标数据的异常检测方法属于同一构思，通过该指标数据的异常检测装置可以实现指标数据的异常检测方法实施例中提供的任一方法，其具体实现过程详见指标数据的异常检测方法实施例，此处不再赘述。

此外，为了更好实施本申请实施例中指标数据的异常检测方法，在指标数据的异常检测方法基础之上，本申请还提供一种电子设备，请参照图4，图4示出了本申请提供的电子设备300的一种结构示意图，如图4所示，本申请提供的电子设备300包括处理器301和存储器302，处理器301用于执行存储器302中存储的计算机程序时实现如本申请以上实施例中指标数据的异常检测方法的各步骤，比如：

获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据；

将所述时序数据进行可视化处理，生成目标可视化图；

获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图；

确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度；

判断所述相似度是否达到预设的第一相似度阈值；

若所述相似度达到预设的第一相似度阈值，判定所述目标指标数据发生异常。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器302中，并由处理器301执行，以完成本申请实施例。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机装置中的执行过程。

电子设备300可包括，但不仅限于处理器301、存储器302。本领域技术人员可以理解，示意仅仅是电子设备300的示例，并不构成对电子设备300的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如电子设备300还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，处理器301、存储器302、输入输出设备以及网络接入设备等通过总线相连。

处理器301可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是电子设备300的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备300的各个部分。

存储器302可用于存储计算机程序和/或模块，处理器301通过运行或执行存储在存储器302内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器302内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器302可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备300的使用所创建的数据(比如音频数据、视频数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的指标数据的异常检测装置、电子设备300及其相应单元的具体工作过程，可以参考本申请以上实施例中关于指标数据的异常检测方法的说明，具体在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本申请实施例提供一种计算机可读的存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请以上实施例中指标数据的异常检测方法中的步骤，比如：

获取待检测的目标指标数据在预设检测时长内的时序数据；

将所述时序数据进行可视化处理，生成目标可视化图；

获取异常参考可视化图，所述异常参考可视化图为所述目标指标数据发生异常时对应的可视化图；

确定所述目标可视化图与所述异常参考可视化图的相似度；

判断所述相似度是否达到预设的第一相似度阈值；

若所述相似度达到预设的第一相似度阈值，判定所述目标指标数据发生异常。

具体操作可参考本申请以上实施例中关于指标数据的异常检测方法的说明，在此不再赘述。

其中，该计算机可读的存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本申请以上实施例中指标数据的异常检测方法中的步骤，因此，可以实现本申请以上实施例中指标数据的异常检测方法所能实现的有益效果，详见前面的说明，在此不再赘述。

此外，本申请中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是某些实施例还包括没有列出的步骤或模块，或某些实施例还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

以上对本申请所提供的一种指标数据的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。