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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于拓扑结构动态发现机制的微服务工作流预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115905005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211616794.5，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于拓扑结构动态发现机制的微服务工作流预测方法是由熊安萍;黄嘉鹏;蒋溢;赵家捷设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于拓扑结构动态发现机制的微服务工作流预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能运维领域，具体涉及一种基于拓扑结构动态发现机制的微服务工作流预测方法，包括：通过探针采集节点的时间特征信息，通过旁路代理采集空间特征信息；对微服务节点特征信息进行时间和空间维度上的聚合，将时间维度聚合输入LSTM模型训练其学习参数；根据微服务节点的不对等特征，构建优化的GAT模型，根据空间维度聚合训练模型的学习参数；将输出结果再次输入LSTM模型得到输出序列的隐藏状态，并再次利用LSTM模型预测得到微服务轨迹。本发明能够得到微服务轨迹特征的预测信息，并将微服务请求的实际轨迹的特征序列与预测的特征信息做对比，最终实现故障的快速检测和定位，达到智能运维的效果。

本发明授权一种基于拓扑结构动态发现机制的微服务工作流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拓扑结构动态发现机制的微服务工作流预测方法，其特征在于，包括：S1：选取部分微服务节点同时部署探针和旁路代理，通过探针采集该节点的元数据信息作为微服务节点的时间特征信息，通过旁路代理采集流经该节点的请求调用链路信息作为微服务节点的空间特征信息，并构建微服务动态拓扑结构；S2：对微服务节点的空间和时间特征信息结合一个共享的权重矩阵进行聚合，并输入LSTM模型进行训练，得到LSTM模型的学习参数；S3：对微服务动态拓扑结构进行空间维度上的聚合，并根据微服务节点的依赖与被依赖关系，构建优化的GAT模型，将LSTM模型训练得到的学习参数输入优化的GAT模型中进行训练，得到GAT模型的学习参数；S4：将GAT模型的学习参数输入LSTM模型得到输出序列的隐藏状态，并再次利用LSTM模型进行预测，得到微服务轨迹的特征序列的预测值。

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