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摘要
本发明公开了一种基于调用链的微服务异常检测方法。所述方法包括以下步骤：对调用链中所有微服务的响应时间及对应微服务所在容器的性能指标进行预处理；对预处理后的数据进行分类处理；使用基于密度的聚类算法对每一类数据进行降噪处理,得到异常检测模型训练所需要的数据集；使用训练好的基于图神经网络的异常检测模型对实时保存的数据样本进行异常检测,得到每一个数据样本的异常概率；设置异常概率阈值,根据数据样本的异常概率判断该数据样本是否为异常数据样本得到异常检测的结果。本发明能够同时发现服务质量异常和资源使用异常,且具有不依赖于标签数据、扩展性强、性能优的优点。
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