本申请涉及智能运维技术领域，尤其涉及一种性能指标的异常阈值确定方法和装置、设备、存储介质。本申请一实施例中，性能指标的异常阈值确定方法包括：利用训练数据集确定第一性能指标与TPS的关系模型，所述训练数据集包括第一性能指标的多个历史值和至少一种TPS的多个历史值；利用所述关系模型和多个历史值，得到所述第一性能指标的多个预测值；根据所述第一性能指标的多个历史值、所述第一性能指标的多个预测值和预定的异常敏感度参数，确定所述第一性能指标的异常阈值，所述异常阈值用于检测所述第一性能指标是否异常。本申请可结合性能指标的动态变化准确确定性能指标的异常阈值，从而提升性能指标异常检测的准确性和高效性，减少异常告警的误报和漏报。