申请/专利权人：广东琴智科技研究院有限公司

申请日：2024-04-08

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118012719B

主分类号：G06F11/30

分类号：G06F11/30;G06F9/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种容器运行状态监测方法、智能计算云操作系统及计算平台，该方法包括：从智能计算云操作系统中，采集多维容器监测数据；通过多维异常识别模型，对多维容器监测数据进行异常检测，以检测出多维容器监测数据中的待定异常数据；根据多维容器监测数据之间的特征分布规律，判断待定异常数据与特征分布规律之间的偏差是否满足设定阈值条件；若偏差不满足设定阈值条件，则确定待定异常数据对应的目标容器处于异常运行状态；若目标容器处于异常运行状态，则反馈目标容器对应的异常行为告警。结合多维异常识别模型进行异常检测，实现对容器运行状态的实时监测，提高系统的稳定性、可靠性和运维效率。

主权项：1.一种容器运行状态监测方法，其特征在于，应用于智能计算云操作系统，所述智能计算云操作系统用于运行和管理智能计算平台中针对各个应用的数据处理任务，所述智能计算云操作系统部署有多个容器，多个容器用于处理相应的应用的数据处理任务；所述容器运行状态监测方法包括：从所述智能计算云操作系统中，采集多维容器监测数据；所述多维容器监测数据至少包括：多个容器的多维度运行数据和或多维度属性数据；通过多维异常识别模型，对所述多维容器监测数据进行异常检测，以检测出所述多维容器监测数据中的待定异常数据；所述多维异常识别模型用于对所述多维容器监测数据执行多维特征矩阵化重构以及异常检测处理，以实现对所述多维容器监测数据中潜在异常的实时性预警；根据所述多维容器监测数据之间的特征分布规律，判断所述待定异常数据与特征分布规律之间的偏差是否满足设定阈值条件；若所述待定异常数据与特征分布规律之间的偏差不满足设定阈值条件，则确定所述待定异常数据对应的目标容器处于异常运行状态；若所述目标容器处于异常运行状态，则向所述智能计算云操作系统反馈所述目标容器对应的异常行为告警，以启动所述智能计算云操作系统执行异常处理流程；所述多维异常识别模型包括：特征提取层、异常检测层；所述通过多维异常识别模型，对所述多维容器监测数据进行异常检测，以检测出所述多维容器监测数据中的待定异常数据，包括：通过特征提取层，将所述多维容器监测数据转换为由多个单维度变量特征组成的容器监测特征矩阵；所述容器监测特征矩阵的各个元素存储有对应容器的单维度变量特征；通过异常检测层，对所述容器监测特征矩阵进行异常元素识别，以识别出所述容器监测特征矩阵中的待定异常元素；其中，所述多维容器监测数据至少包括：多个容器各自的硬件资源使用率、容器响应时间、容器吞吐量、容器错误率、容器日志信息、容器通信情况、容器异常历史信息；所述硬件资源使用率至少包括以下至少一种芯片资源的使用率：人工智能处理器使用率、GPU使用率、MLU使用率、CPU使用率；所述多维度属性数据至少包括：多个容器各自的容器依赖关系、容器访问权限、容器漏洞信息；所述异常检测层包括：第一提取模块、第二提取模块、综合检测模块；所述对所述容器监测特征矩阵进行异常元素识别，以识别出所述容器监测特征矩阵中的待定异常元素，包括：通过第一提取模块，获取所述容器监测特征矩阵中各个特征数据元素与相邻特征数据元素之间的第一影响因子；其中，所述容器监测特征矩阵中各个特征数据元素按照时间顺序排列；各个特征数据元素的第一影响因子用于表示自身与相邻前一时间顺位的特征数据元素之间的数值波动幅度；通过第二提取模块，获取所述容器监测特征矩阵中各个维度下所有特征数据元素的维度特征平均值，并以各个维度下各个特征数据元素与自身对应的维度特征平均值之间的波动差异值，作为各个特征数据元素的第二影响因子；各个特征数据元素的第二影响因子用于表示自身与同一维度下的特征数据平均值之间的数值波动程度；通过综合检测模块，基于各个特征数据元素的第一影响因子和第二影响因子，判断所述容器监测特征矩阵中是否存在符合预设异常检测条件的特征数据元素；若存在，则以符合预设异常检测条件的特征数据元素，作为所述待定异常元素。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东琴智科技研究院有限公司 容器运行状态监测方法、智能计算云操作系统及计算平台

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