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摘要：本发明提供了一种数据库告警方法和装置，可以应用于数据库、数据安全技术领域。该方法包括：获取数据库在第一预定时段内的运行参数集合；将第一预定时段内的运行参数集合输入至数据库告警预测模型的参数预测子模型中，得到第二预定时段内的预测参数集合；将第二预定时段内的预测参数集合输入至数据库告警预测模型的状态预测子模型中，得到数据库在第二预定时段内的多个状态预测结果，其中，每个状态预测结果表征数据库在第二预定时段内的一个时刻的状态预测结果；以及在状态预测结果表征数据库出现异常的情况下，生成数据库告警信息，数据库告警信息包括告警时刻和状态预测结果，告警时刻表征状态预测结果中数据库出现异常的时刻。

主权项：1.一种数据库告警方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据库在第一预定时段内的运行参数集合，其中，所述第一预定时段内的运行参数集合包括与多个时刻一一对应的多个第一运行参数；将所述第一预定时段内的运行参数集合输入至数据库告警预测模型的参数预测子模型中，得到第二预定时段内的预测参数集合，其中，所述第二预定时段是所述第一预定时段之后的时段，所述第二预定时段内的预测参数集合包括与多个时刻一一对应的多个预测参数；将所述第二预定时段内的预测参数集合输入至所述数据库告警预测模型的状态预测子模型中，得到所述数据库在所述第二预定时段内的多个状态预测结果，其中，所述状态预测子模型用于根据所述数据库的运行参数集合和多个告警参数阈值，对所述数据库的运行状态进行预测，每个所述状态预测结果表征所述数据库在所述第二预定时段内的一个所述时刻的状态预测结果；以及在所述状态预测结果表征所述数据库出现异常的情况下，生成数据库告警信息，所述数据库告警信息包括告警时刻和所述状态预测结果，所述告警时刻表征所述状态预测结果中所述数据库出现异常的时刻；其中，所述参数预测子模型包括快速与慢速学习网络，所述快速与慢速学习网络包括特征匹配组件和慢速学习组件，所述特征匹配组件用于确定所述第一预定时段内的运行参数集合的参数特征，所述慢速学习组件用于在确定所述第一预定时段内的所述运行参数集合的参数特征与预定参数特征集合不匹配的情况下，对所述参数预测子模型的模型参数进行调整；其中，所述参数预测子模型是通过如下方式训练的：利用所述参数预测子模型中的所述特征匹配组件，对所述第一预定时段内的所述运行参数集合的参数特征与预定参数特征集合进行特征类型匹配；以及在所述预定参数特征集合中不包括所述第一预定时段内的所述运行参数集合的参数特征类型的情况下，确定所述第一预定时段内的所述运行参数集合的参数特征与预定参数特征集合不匹配；在确定所述第一预定时段内的所述运行参数集合的参数特征与预定参数特征集合不匹配的情况下，利用所述慢速学习组件基于所述第二预定时段内的预测参数集合和所述第二预定时段内的运行参数集合，对所述参数预测子模型进行训练，其中，所述预定参数特征集合包括用于训练所述参数预测子模型的历史训练样本具有的参数特征，其中，所述第二预定时段内的运行参数集合包括与多个时刻一一对应的多个第二运行参数。

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