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申请/专利权人：中邮消费金融有限公司

摘要：本申请公开了一种微服务系统故障监测方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及系统监测技术领域，所述方法包括：对微服务系统进行实时监听，并根据监听得到的追踪标识从微服务系统的调用链中获取第一调用链数据；对第一调用链数据进行API依赖拓扑图解析和Trace文本序列处理，得到第二调用链数据；将第二调用链数据输入至调用链预测模型中，得到调用链的预测标签值；基于预测标签值判断调用链中是否存在故障，以对微服务系统进行故障监测。本申请对微服务系统中的调用链数据进行API依赖拓扑图解析和Trace文本序列处理，并基于调用链预测模型对调用链数据进行预测以识别调用链中的故障，从而能够准确地对微服务系统进行故障监测。

主权项：1.一种微服务系统故障监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对微服务系统进行实时监听，并根据监听得到的追踪标识从所述微服务系统的调用链中获取第一调用链数据，所述调用链中包含若干API节点；对所述第一调用链数据进行API依赖拓扑图解析和Trace文本序列处理，得到第二调用链数据；将所述第二调用链数据输入至调用链预测模型中，得到所述调用链的预测标签值，所述预测标签值用于表示所述第二调用链数据对应的类别标签；基于所述预测标签值判断所述调用链中是否存在故障，以对所述微服务系统进行故障监测；其中，所述调用链预测模型基于以下步骤构建：对微服务系统中样本调用链的第一历史数据进行API依赖拓扑图解析和Trace文本序列处理，得到第二历史数据，所述第二历史数据包括历史链路接口数据和历史链路节点数据；将所述第二历史数据输入至初始模型中进行训练，得到调用链预测模型，所述初始模型的结构包括模型编码层、注意力共享层和模型预测层；所述模型编码层包括图注意力编码层和Transformer编码层，所述将所述第二历史数据输入至初始模型中进行训练，得到调用链预测模型的步骤，包括：将所述历史链路接口数据输入至图注意力编码层中，得到第一输出向量，所述图注意力编码层用于将所述历史链路接口数据中对应的API节点编码成向量；将所述历史链路节点数据输入至Transformer编码层中，得到第二输出向量，所述Transformer编码层用于将所述历史链路节点数据中对应的序列文本编码成向量；基于所述第一输出向量和所述第二输出向量对所述样本调用链进行预测，得到预测概率，并基于损失函数计算所述初始模型的损失值；根据所述损失值对所述初始模型进行参数优化，得到调用链预测模型。

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百度查询： 中邮消费金融有限公司 微服务系统故障监测方法、装置、设备、存储介质及产品