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申请/专利权人：安徽思高智能科技有限公司

摘要：本申请提供了一种基于混沌工程的微服务系统数据评估方法、设备及介质，涉及智能运维领域，方法包括：收集微服务系统的指标数据，持续收集的时间为T；按照不同故障场景对指标数据进行分类；对不同故障类别中的指标数据进行提取，得到异常点序列；计算异常点序列与故障预演序列的相关性打分；根据频繁项集挖掘算法以及异常点序列，得到频繁1项集以及频繁k项集；通过频繁k项集，更新频繁1项集的支持度打分；结合相关性打分和支持度打分评估微服务系统中指标数据的质量得分。通过注入不同类别的故障，更真实地模拟了实际系统运行中可能发生的情况，提高了数据质量评估的实用性和可靠性。

主权项：1.一种基于混沌工程的微服务系统数据评估方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1：收集微服务系统的指标数据，持续收集的时间为T；按照不同故障场景对指标数据进行分类；S2：对不同故障类别中的指标数据进行提取，得到异常点序列；S3：计算异常点序列与故障预演序列的相关性打分；S4：根据频繁项集挖掘算法以及异常点序列，得到频繁1项集以及频繁项集；步骤S4包括：S41：将能提取异常点序列的指标数据定义为异常指标；将故障场景的类别作为事务，异常指标作为频繁项集中的项，构建数据集；设定频繁项集中所有项的集合为；S42：遍历数据集，计算频繁项集中的每个项的支持度，计算方式为： 其中，表示频繁项集中的项在数据集中出现的次数；表示数据集中事务的总数，即故障场景的类别总数；删除频繁项集中的每个项的支持度小于最小支持度阈值的项，生成频繁1项集，其中表示最小支持度阈值；S43：将频繁1项集中任意两个项进行合并，生成候选项集，为2个任意项；S44：计算候选项集中每个项的支持度，删除候选项集中的每个项的支持度小于最小支持度阈值的项，生成频繁2项集；S45：重复步骤S43至步骤S44，不断挖掘频繁项集，直至生成的频繁项集达到最大项，其中为正整数；S5：通过频繁项集，更新频繁1项集的支持度打分；步骤S5包括：若频繁1项集中的项在频繁项集中出现，则将频繁1项集中的项的支持度打分与频繁项集中的项的支持度打分相加，得到最终的项的支持度打分；S6：结合相关性打分和支持度打分评估微服务系统中指标数据的质量得分。

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