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摘要
本发明公开了一种基于容器资源指标的容器异常检测方法。所述方法包括以下步骤：收集容器集群的资源指标数据并对其预处理,获取常态样本数据集；根据常态样本数据集生成样本微簇,在微簇中储存给定数量的常态样本；以存储的常态样本为数据集,训练自动编码器模型；构建一种基于数据流微簇的自动编码器自动更新机制,使用训练好的自动编码器实时计算容器样本的损失函数,根据损失函数判断样本是否异常,并在检测出异常时定位异常容器,同时根据构建的自动更新机制,实现容器异常实时检测。本发明可用于多平台的容器资源异常检测,具有不依赖标签、训练时间短、数据流适应性好、资源占用少、扩展性强的优点。
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