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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的多视角微服务异常诊断方法及系统，涉及微服务数据处理技术领域，解决了多视角微服务异常诊断的技术问题；综合考虑多源监控数据的信息，使得不同来源、不同侧重的监控数据能够互相补充并发挥协同效应，从数据增强和模型设计两个层面对微服务系统中时间关系、空间关系进行有效建模，使得多模态数据表征信息更充分，获得的微服务系统表示、微服务表示等多粒度表示有助于运维工程师，方便、快捷地判断微服务系统异常情况，降低了数据异常检测方法的局限性，提高了异常检测方法的普适性；有效地避免了模型对异常标签的依赖，同时也避免了对多模态数据标注异常信息带来的额外物力、人力开销。
主权项：1.一种基于对比学习的多视角微服务异常诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：部署微服务平台，收集监控数据，确定微服务，目标微服务系统的指标数据、日志数据及跟踪数据；步骤S2：基于指标数据、日志数据及跟踪数据，对多模态监控数据预处理，确定同一时间窗口的多模态监控数据和微服务依赖拓扑图；步骤S3：基于确定同一时间窗口的多模态监控数据，确定经特征映射和数据增强后的同一时间窗口的多模态监控数据；步骤S4：基于特征映射和数据增强后的同一时间窗口的多模态监控数据和微服务依赖拓扑图，确定多模态数据表征；步骤S5：基于多模态监控数据的表征，确定系统级图表征和微服务级点表征；步骤S6：基于系统级图表征和微服务级点表征，确定对应目标微服务系统异常检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种基于对比学习的多视角微服务异常诊断方法及系统
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