【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及一種微服務異常檢測方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、隨著微服務數量和范圍的擴大，運行環境和服務依賴變得更加復雜，使得管理和運維難度不斷攀升。面對數據量龐大、運行環境復雜、監測指標繁多的云原生環境，傳統依賴人工經驗的運維方式已經不能滿足業務要求，智能運維(artificial?intelligence?forit?operation，aiops)應運而生。為了保證云原生系統的可靠性，需要根據監測數據進行微服務故障檢測。
2、目前，通常根據采集的日志數據或者特定的指標數據對微服務系統進行故障檢測。然而，針對一些資源型故障，微服務系統中的日志數據并不會表現異常，而針對一些業務型故障，指標數據不會表現異常。然而，現有算法無法綜合處理不同類型的數據，只能從文本、數字等異構數據中系統地挖掘分散的信息。但是這種使用單一維度數據進行故障檢測的方式，無法準確檢測出微服務系統中存在的故障問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種微服務異常檢測方法、裝置、設備及介質，通過提取并融合了多模態數據特征輸入異常檢測模型，能夠實現自動化的微服務異常檢測，提高微服務異常檢測的準確性。
2、根據本專利技術的一方面，提供了一種微服務異常檢測方法，包括：
3、獲取微服務系統的多模態數據；其中，所述多模態數據包括指標數據、日志數據以及調用鏈數據；
4、根據所述指標數據、所述日志數據以及所述調用鏈數據確定多元融合特征；
5
6、根據本專利技術的另一方面，提供了一種微服務異常檢測裝置，包括：
7、數據獲取模塊，用于獲取微服務系統的多模態數據；其中，所述多模態數據包括指標數據、日志數據以及調用鏈數據；
8、特征確定模塊，用于根據所述指標數據、所述日志數據以及所述調用鏈數據確定多元融合特征；
9、異常檢測模塊，用于將所述多元融合特征輸入異常檢測模型，得到微服務系統的異常檢測結果。
10、根據本專利技術的另一方面，提供了一種電子設備，所述電子設備包括：
11、至少一個處理器；以及
12、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，
13、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行本專利技術任一實施例所述的微服務異常檢測方法。
14、根據本專利技術的另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現本專利技術任一實施例所述的微服務異常檢測方法。
15、本專利技術實施例的技術方案，通過獲取微服務系統的多模態數據；其中，所述多模態數據包括指標數據、日志數據以及調用鏈數據；根據所述指標數據、所述日志數據以及所述調用鏈數據確定多元融合特征；將所述多元融合特征輸入異常檢測模型，得到微服務系統的異常檢測結果。本技術方案，通過提取并融合了多模態數據特征輸入異常檢測模型，能夠實現自動化的微服務異常檢測，提高微服務異常檢測的準確性。
16、應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本專利技術的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本專利技術的范圍。本專利技術的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種微服務異常檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述指標數據、所述日志數據以及所述調用鏈數據確定多元融合特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，分別對所述指標數據、日志數據以及調用鏈數據進行特征提取，得到指標時序特征、日志時序特征以及調用鏈時序特征，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述指標時序特征、所述日志時序特征以及所述調用鏈時序特征進行融合處理，得到多元融合特征，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述異常檢測模型包括輸入層、卷積層以及長短期記憶網絡層。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，將所述多元融合特征輸入異常檢測模型，得到微服務系統的異常檢測結果，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述下一時刻的多元融合特征確定微服務系統的異常檢測結果，包括：
8.一種微服務異常檢測裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
...
【技術特征摘要】
1.一種微服務異常檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述指標數據、所述日志數據以及所述調用鏈數據確定多元融合特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，分別對所述指標數據、日志數據以及調用鏈數據進行特征提取，得到指標時序特征、日志時序特征以及調用鏈時序特征，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述指標時序特征、所述日志時序特征以及所述調用鏈時序特征進行融合處理，得到多元融合特征，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述異常檢測模型包括輸入層、...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王雅文，
申請(專利權)人：中國農業銀行股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。