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申请/专利权人：交通银行股份有限公司

摘要：本发明涉及一种基于相对异常思想的API监控方法、系统、设备及存储介质。针对传统API监控软件无法满足大规模、高复杂、周期性的系统监控需要，本发明方案充分考虑到各接口的复杂度、周期波动性等，除了传统的交易量最高的API列表、成功率最低的API列表、平均耗时最高的API列表等“绝对”信息外，还创新性地将相对异常思想引入到监控中去，可以快速科学有效地展示新增调用API列表、交易量异常变化的API列表、成功率异常变化的API列表、平均耗时异常变化的API列表等“相对”信息，并支持各种个性化自定义控制参数组合，能够以更少的人力投入，更高的监控效率，更有效的分析结果，在投产后API技术验证、生产问题实时事后定位等场景中发挥出重要作用。

主权项：1.一种基于相对异常思想的API监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：获取用户自定义控制参数：包括分析时段、基准时段和过滤规则；步骤2：解析用户自定义控制参数：针对所述用户自定义控制参数进行处理，得到相关控制信息，若个别参数未指定，则设置默认值；步骤3：获取接口调用信息：根据所述相关控制信息中分析时段起始与截止时间以及基准时段起始与截止时间，进一步获取所对应的接口调用信息；步骤4：接口调用信息预处理：根据所述接口调用信息分别计算分析时段以及基准时段的期间总平均调用信息，并进一步得到分析时段相对基准时段的百分比变化数据信息；步骤5：异常接口定位：基于步骤4中的数据信息进行排名，得到各种情况对应数据信息的分类排名，并进一步获得可疑异常接口；步骤6：对异常接口进一步分析：根据分类排名确定的可疑异常接口，进一步获取该接口对应的历史数据信息，并处理展示，作为异常判断的辅助依据；所述的步骤2中的相关控制信息包括分析时段起始时间、分析时段截止时间、基准时段起始时间、基准时段截止时间、低频阈值、排名阈值和接口范围；所述的步骤3中的接口调用信息为时段内所有时点的接口统计信息列表，该列表内的每一项数据信息包括：接口编号、时点以及该接口在该时点内总调用次数、成功调用次数、总调用耗时、调用成功率和平均调用耗时；所述的步骤5具体包括：根据预处理步骤得出的分析时段接口统计信息，分别得出分析时段新增调用接口列表、分均调用次数最高的接口排名、调用成功率最低的接口排名、平均调用耗时最高的接口排名以及分析时段相对基准时段分均调用次数变化最大的接口排名、成功率变化最大的接口排名和平均调用耗时变化最大的接口排名；所述的步骤6包括以下分步骤：步骤601：基于分类排名确定的可疑异常接口得到需进一步分析的接口编号，并根据分析时段得出分析日，根据基准时段得出基准日；步骤602：获取该可疑异常接口基准日前7天至分析日所有日期的接口调用信息；步骤603：对该可疑异常接口的接口调用信息进行处理，得到处理结果后进一步计算展示接口近期每日调用情况、接口近期调用统计量、分析日和基准日接口分均调用次数调用成功率平均调用耗时随时间变化折线图。

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