公开(公告)号：CN118585423A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410159640.0

申请日：2024-02-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王庆人 ,  于海洋 ,  刘森林 ,  昝雨佳 ,  颜登程

IPC: G06F11/36 ,  G06N5/025 ,  G06N5/04 ,  G06F16/35 ,  G06F16/36

Abstract: 一种基于异质图的云平台分布式程序故障根因定位方法，属于软件故障诊断技术领域，解决如何自动地为分布式程序进行故障根因定位的问题；本发明面向云平台分布式程序，自动收集分布式系统的指标数据和日志数据进行异常检测，以分布式系统的指标数据和日志数据为挖掘对象，构建异质图模型，并提出故障传播元图，基于元图挖掘异质图各个节点的关系，训练出日志和故障的关系模型，最后采用得到的关系模型来对系统可能的故障根因进行定位，自动化运维处理并给出诊断报告。

公开(公告)号：CN115658546A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211425894.X

申请日：2022-11-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王庆人 ,  于海洋 ,  鲁明 ,  张以文

IPC: G06F11/36 ,  G06F16/18 ,  G06F16/11 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/0442 ,  G06F16/906

Abstract: 本发明提供一种基于异质信息网络的软件故障预测方法及系统，方法包括：搭建ELK平台，收集各个节点产生的日志；使用Logparser对上文收集的日志进行模板提取；对处理后的日志数据进行异质信息网络快照的构建；以日志的Level对日志分类，其中Info代表正常日志，WARN代表警告日志，ERROR代表错误日志；将S中的序列按照时间顺序依次使用LSTM编码器，动态学习随时间变化的图的进化模式，并预测下一个时间戳的拓扑结构；使用多层LSTM模型搭建的编码器以及处理流程中，每层部署m个LSTM单元，将隐藏信息沿着序列和层级传递给相邻下一个单元，不断学习更新。本发明解决了预测准确率低以及适用性较差的技术问题。