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龙图腾网获悉广州云新信息技术有限公司申请的专利服务器异常检测与预警方法、装置、电子设备和可读介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121542091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610050225.0，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权服务器异常检测与预警方法、装置、电子设备和可读介质是由肖飞龙;豆建璞设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本服务器异常检测与预警方法、装置、电子设备和可读介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了服务器异常检测与预警方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取与预设待监测服务器对应的历史监控指标数据序列；创建负载指标关系模型；在预设监测时间段内，对预设待监测服务器进行自适应动态监测处理，以按照动态采集频率采集监控指标数据，对所采集的监控指标数据进行实时异常检测与预警处理；将在预设监测时间段采集的各个监控指标数据排序对预设健康状态联合预测模型进行训练，得到健康状态联合预测模型；将待预测监控指标数据序列输入至健康状态联合预测模型，得到预测监控指标数据序列；对预设待监测服务器进行未来潜在风险预警处理。该实施方式减少了预警资源的浪费。

本发明授权服务器异常检测与预警方法、装置、电子设备和可读介质在权利要求书中公布了：1.一种服务器异常检测与预警方法，包括： 获取与预设待监测服务器对应的历史监控指标数据序列； 基于所述历史监控指标数据序列，创建负载指标关系模型，其中，所述历史监控指标数据序列中的每个历史监控指标数据包括历史温度数据、历史功耗数据、历史负载数据和历史状态数据，每个历史监控指标数据对应的有采集时间，以及基于所述历史监控指标数据序列，创建负载指标关系模型，包括： 对历史监控指标数据序列包括的各个历史负载数据排序，得到历史负载数据序列； 对所述历史负载数据序列进行分位处理，得到分位历史负载范围信息序列和历史负载数据组序列，其中，所述分位历史负载范围信息序列中的每个分位历史负载范围信息与所述历史负载数据组序列中的一个历史负载数据组对应； 基于历史负载数据组序列和所述历史监控指标数据序列，创建负载指标关系模型； 在预设监测时间段内，对预设待监测服务器进行自适应动态监测处理，以按照动态采集频率采集监控指标数据，以及基于所述负载指标关系模型，对所采集的监控指标数据进行实时异常检测与预警处理； 将在预设监测时间段采集的各个监控指标数据排序，得到监控指标数据序列； 基于所述监控指标数据序列，对预设健康状态联合预测模型进行训练，得到健康状态联合预测模型，包括： 对所述监控指标数据序列进行分组，得到监控指标数据组序列； 对于所述监控指标数据组序列中每两个连续的监控指标数据组，执行以下步骤： 将两个连续的监控指标数据组中顺序在另一个监控指标数据组之前的监控指标数据组确定为样本监控指标数据组，以及将另一个监控指标数据组确定为与样本监控指标数据组对应的样本目标监控指标数据组； 将样本监控指标数据组和与样本监控指标数据组对应的样本目标监控指标数据组确定为训练样本； 将所确定的各个训练样本确定为训练样本集； 基于所述训练样本集，对预设健康状态联合预测模型进行训练，得到健康状态联合预测模型； 对所述监控指标数据序列进行截取处理，得到待预测监控指标数据序列； 将所述待预测监控指标数据序列输入至所述健康状态联合预测模型，得到预测监控指标数据序列； 基于预测监控指标数据序列和所述负载指标关系模型，对所述预设待监测服务器进行未来潜在风险预警处理。

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