一种基于机器学习的根因定位方法和系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的根因定位方法,包括:获取微服务应用系统中调用过程的数据所组成的调用链数据,获取微服务应用系统的业务指标数据、容器指标、中间件指标、主机指标、以及数据库指标数据;将获取的业务指标数据中的时间戳、平均调用时间、业务量、成功数量、成功率输入到训练好的支持向量机SVM网络中,以得到检测结果,并判断检测结果是否为异常,如果异常则对得到的检测结果进行根因检测,以得到故障发生的节点、以及导致故障发生的性能指标。本发明能够解决现有基于静态阈值设置的根因检测方法准确率低的技术问题,以及现有基于滑动窗口的根因检测方法难以识别实际数据指标的周期特性的技术问题。
基本信息
专利标题 :
一种基于机器学习的根因定位方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114416423A
申请号 :
CN202210089130.1
公开(公告)日 :
2022-04-29
申请日 :
2022-01-25
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
唐卓向婷李肯立李虹宇伍祚瑶王啸罗文明程欣威
申请人 :
湖南大学
申请人地址 :
湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号
代理机构 :
武汉臻诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
宋业斌
优先权 :
CN202210089130.1
主分类号 :
G06F11/07
IPC分类号 :
G06F11/07 G06N20/10 G06F11/34
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F11/00
错误检测;错误校正;监控
G06F11/07
响应错误的产生,例如,容错
法律状态
2022-05-20 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 11/07
申请日 : 20220125
申请日 : 20220125
2022-04-29 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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