公开(公告)号：CN119357837A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411544191.8

申请日：2024-10-31

Applicant: 东南大学

Inventor： 程光 ,  付楠 ,  张炎

IPC: G06F18/243 ,  G06N3/088 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于微服务系统多源数据的无监督异常检测方法，具体步骤为微服务选择、多源特征序列构建、异常检测和解释四个部分。微服务选择时，提取追踪数据构建调用树，分析故障传播模式，并将调用树中的叶子节点对应微服务定义为故障敏感实例。多源特征序列构建时，分析指标和追踪与不同故障的相关性，在时间上进行关联并实现特征序列化。异常检测时，使用滑动窗口机制将时序特征划分为连续数据块，通过对数据块的编码和重构判断数据块状态。异常解释时，提取数据块重构距离，获取异常概率较大的微服务实例及对应特征。本发明可用于企业、云服务提供商评估内部云环境中关键业务、应用服务和系统的运行状态，为提高应用服务质量提供保障。

公开(公告)号：CN117544521A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311754479.3

申请日：2023-12-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 程光 ,  付楠 ,  滕跃 ,  戴广晔 ,  陈子涵

IPC: H04L41/12 ,  H04L41/0631 ,  H04L67/1042

Abstract: 本发明提出了一种面向容器网络的拓扑发现和微服务依赖关联方法，具体步骤分为集群和微服务环境部署、容器网络拓扑发现、容器网络流量采集和微服务依赖关联四个部分。环境部署时，在独立云服务器中部署Kubernetes集群统一管理容器网络，网络拓扑发现时，从容器间数据交互角度出发，对网络组件进行分层，并构建跨层组件的关联特征。网络流量采集时，基于eBPF技术被动地对容器网络中的应用层数据进行全面地、非侵入地采集。微服务依赖关联时，深入提取微服务之间的依赖关联关系，确定微服务部署位置、数据交互IP等详细特征。本发明可用于企业、云服务提供商在内部云环境中对关键业务、应用和服务的复杂程度进行评估，为提高应用服务质量提供依据。