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专利摘要显示，本发明公开了一种应用系统关键指标异常检测方法及系统，包括：收集不同业务应用系统的关键指标日志并形成对应的关键指标日志文件，将其日志信息推送至收集平台和消息系统；基于业务关键指标的要求，对清洗后的日志信息进行实时计算和聚合，得到聚合后的业务关键指标并再次推送至消息系统；时序数据库监听消息系统，接收、保存聚合后的业务关键指标并形成时序数据；构建基于LSTM神经网络的异常检测模型，并采用时序数据进行模型训练；异常检测程序实时监听并拉取消息系统中的实时数据，采用训练好的异常检测模型对实时数据进行异常检测并进行异常告警。本发明方法可以自适应不同业务应用系统的不同关键业务特征，异常检测更准确。
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