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公开(公告)号：CN113505040B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110811149.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/30 , G06F18/214 , H04L41/0677 , H04L41/14
Abstract: 本发明提供一种用于网络功能过载诊断模型的训练方法，包括以下步骤：步骤100：获得静态变量环境下的不同动态变量环境下的延迟和硬件指标；步骤200：根据所述延迟对所获得的硬件指标进行分类；步骤300：对每种动态变量环境下的所述硬件指标根据其与过载诊断的关联度进行筛选；步骤400：对同一静态变量环境下的不同动态变量环境下筛选出的硬件指标进行合并，形成供训练用的数据集；步骤500：使用所述数据集训练所述过载诊断模型。相对于已有的网络功能过载诊断方法，本方法具有诊断准确率高、数据测量简单和可以进行根因分析的优点。
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公开(公告)号：CN113505040A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110811149.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于网络功能过载诊断模型的训练方法，包括以下步骤：步骤100：获得静态变量环境下的不同动态变量环境下的延迟和硬件指标；步骤200：根据所述延迟对所获得的硬件指标进行分类；步骤300：对每种动态变量环境下的所述硬件指标根据其与过载诊断的关联度进行筛选；步骤400：对同一静态变量环境下的不同动态变量环境下筛选出的硬件指标进行合并，形成供训练用的数据集；步骤500：使用所述数据集训练所述过载诊断模型。相对于已有的网络功能过载诊断方法，本方法具有诊断准确率高、数据测量简单和可以进行根因分析的优点。
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公开(公告)号：CN115118617A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210590211.X
申请日：2022-05-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于P4交换机的意图驱动网络测量方法和系统，包括：测量系统的编译器获取用户端下发的基于测量原语编写的测量任务，并将其编译为数据面P4代码和控制面配置文件；测量系统的运行时环境根据控制面配置文件，将转发处理表下发至P4交换机，以对P4交换机的运行时环境进行交互；P4交换机的P4编译器将数据面P4代码编译部署到P4交换机的交换芯片；P4交换机的运行时环境作为测量系统的运行时环境的驱动，连接测量系统与交换芯片的桥梁；数据包经过交换芯片时，触发转发处理表，记录相关统计信息到指定存储空间，存储空间中相关信息作为网络测量结果，经由P4交换机的运行时环境和测量系统的运行时环境返回给用户端。
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公开(公告)号：CN111769974A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010529320.1
申请日：2020-06-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种云系统故障诊断方法，将日志按照产生的组件进行划分，对每个组件的日志分别提取日志的统计特征，训练差异性的模型进行故障诊断。本发明在模型训练中，使用深度学习方法，学习统计特征的时间关联性，并使用神经网络模型进行动态的故障判定。本发明设计实现了线上模型更新方法，解决了训练数据集覆盖不全面的问题，保证了模型更新时的诊断吞吐率。本发明能够为复杂的云系统提供高速、精确的故障诊断和定位。
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公开(公告)号：CN118245941A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410383110.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种微服务的故障诊断方法，包括：获取微服务的多源异构的观测数据，所述观测数据至少包括时序数据和空间数据；利用所述时序数据和所述空间数据构建所述微服务的故障时空异构图；通过时空图神经网络对所述故障时空异构图进行故障的分析和诊断，得出故障诊断结果。本发明还提供一种微服务的故障诊断系统、存储介质及电子设备。借此，本发明能够对微服务器实现自动、全面、准确的故障诊断，提升运维人员的排障效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115102716B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210580579.8
申请日：2022-05-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L9/40 , H04L43/0888
Abstract: 本发明提出一种基于自适应采样阈值的网络大流检测方法，包括：可编程交换机根据预设的本地阈值，将在时间间隔中数据包计数大于本地阈值的数据流作为候选流，在当前时间间隔结束时将候选流及其对应的数据包计数以报告表的方式发往中心控制器；中心控制器根据所有可编程交换机的报告表，以各候选流对应的数据包计数之和，作为网络中所有流量的流量总值，根据流量总值和预设检测精度#imgabs0#得到全局阈值，将数据包计数大于全局阈值的候选流作为网络大流，并根据网络流量的时间特性，更新可编程交换机本地阈值。本发明具有更加优秀的精确度，在可编程交换机上占用较小的内存，且通信数据包不会因为通信原因增加网络负担、加重网络拥塞对网络造成负面影响。
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公开(公告)号：CN113467421A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110740846.9
申请日：2021-07-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供获取微服务健康状态指标的方法和微服务异常诊断方法，包括：获取微服务的健康状态指标；获得基于微服务所处物理机的硬件状态数据；基于所述微服务的健康状态指标以及微服务所处物理机的硬件状态数据利用BP神经网络对微服务的异常进行判断，其中所述BP神经网络利用微服务的健康状态指标以及微服务所处物理机的硬件状态数据的样本数据训练。本发明能够为复杂的微服务模块提供高速、高准确性的异常诊断。
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公开(公告)号：CN110489317A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910748734.0
申请日：2019-08-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/34 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/18 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种基于工作流的云系统任务运行故障诊断方法与系统，包括：提取基于日志特征的相关性，将离散的日志按照任务划分形成工作流；形成带有任务标记的参照，通过生成的工作流与参照的相似性确定工作流所属的任务类别；基于自动机模型，为每个任务构建诊断自动机，通过自动机的匹配识别过程完成故障的诊断和定位。由此本发明能够为复杂的云环境提供高速、精确的故障诊断和定位。
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公开(公告)号：CN118194199A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410382440.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种微服务的异常检测方法，包括：获取微服务的多源异构的观测数据；利用所述观测数据构建所述微服务的异常时空异构图；通过图注意力网络和支持向量机，对所述异常时空异构图进行无监督异常检测。本发明还提供一种微服务的异常检测系统、存储介质及电子设备。借此，本发明能够对微服务器实现自动、全面、准确的故障诊断，同时可以检测出未知异常和已知异常。
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公开(公告)号：CN116471204A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310268119.6
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L43/0805 , H04L41/12 , H04L41/0677 , G06F18/2321 , G06F18/22 , G06N5/02
Abstract: 本发明提出一种基于知识图谱与案例推理的微服务故障诊断方法，包括：根据微服务系统的物理拓扑和逻辑拓扑，构建该微服务系统的知识图谱；获取该微服务系统的故障案例库的已知案例，将该已知案例发生的拓扑关系和序列关系形成该已知案例的已知故障指纹，并嵌入该知识图谱；通过该微服务系统的异构可观测性数据进行异常检测，将异常发生的拓扑关系和序列关系构建为该异常的现网故障指纹；将该现网故障指纹基于该知识图谱进行相似性检索，获取多个相似故障案例，从该相似故障案例中选取与该异常具有最高相似度的故障案例作为参考案例推送给该微服务系统的运维人员。本发明还提出一种微服务故障诊断系统，以及一种用于微服务故障诊断的数据处理装置。
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