郝成亮 刘超 刘洪波 臧洪睿 王宇

摘要：当今，信息化建设快速发展，数据库作为信息系统的重要组成部分，是信息系统稳定运行的重要保障条件之一。随着数据库种类和数量的不断增加以及IT架构越来越复杂，也直接增加了信息系统运维人员的工作量和工作难度，同时提出了更高的运维要求，从而使得数据库的故障处理难度急剧增长。为了提升数据库缺陷分析能力，故障处置，本文将分析比较五种数据库指标多维度异常的相关算法，并在这些算法的基础上提出更加适合电力信息系统的数据库指标多维度异常发现的算法。

关键词：信息系统;数据库;多维度异常;检测算法

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）35-0018-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

随着社会信息化的高速发展建设，信息系统所承接的业务也越来越多，种类也越来越复杂多样。大量的业务数据都需要信息系统中的数据库来进行存储。因此，数据库作为信息系统的“仓库”，是能够支撑系统健康稳定运行的重要保障。然而为了存储海量数据，数据库的数量是不断增加的，种类也更加多元化，再加上IT架构复杂性的增长，运维人员疲于应付巡检和故障检修，从而使得数据库的故障处理难度急剧增长。

由于数据库关联分析的指标较为固定，因此关联分析方法主要从频繁模式的生成和筛选上有所改变，这其中还涉及数据中心数据类型与传统关联分析的数据类型有所差异的问题，例如运维系统产生的告警数据往往包含事件描述，事件发生的时间，这在传统关联分析中都是不曾出现的。……