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申请/专利权人：广州尚航信息科技股份有限公司

摘要：本发明涉及一种基于微服务的业务运营监测方法，涉及专门适用于监督或预测目的的数据处理系统或方法领域，所述方法包括：对卷积神经网络执行多次训练以获得卷积神经网络模型；采用卷积神经网络模型基于整体系统在多个过往时间区间内分别对应的多份故障微服务数据、整体系统部署的各种微服务的部署信息智能预测整体系统在当前时间区间内对应的单份故障微服务数据。本发明还涉及一种基于微服务的业务运营监测系统。通过本发明，针对无法预测未来时间微服务状态的技术问题，通过引入针对性结构设计的卷积神经网络模型基于微服务日志的数据处理结果以及微服务的部署信息智能预测未来时间微服务的故障信息，从而解决了上述技术问题。

主权项：1.一种基于微服务的业务运营监测方法，其特征在于，所述方法包括：将存在数据交互的多个信息系统作为一个整体系统，采集所述整体系统在多个过往时间区间内分别对应的多份微服务调用日志集合,并进行数据分析，以获得所述整体系统在多个过往时间区间内分别对应的多份重点日志；对所述整体系统在多个过往时间区间内分别对应的多份重点日志进行信息处理，以获得所述整体系统在多个过往时间区间内分别对应的多份故障微服务数据，每一份故障微服务数据包括出现故障的微服务的类型名称、出现故障的微服务的版本号以及出现故障的微服务被部署到的信息系统的系统编号；获取所述整体系统部署的各种微服务的部署信息，所述整体系统部署的每一种微服务的部署信息为所述整体系统部署的每一种微服务的类型名称、版本号以及被部署到的信息系统的系统编号；对卷积神经网络执行多次训练以获得完成多次训练后的卷积神经网络并作为卷积神经网络模型输出，所述卷积神经网络执行的训练的次数与所述整体系统部署的各种微服务的总数正向关联；采用所述卷积神经网络模型基于所述整体系统在多个过往时间区间内分别对应的多份故障微服务数据、所述整体系统部署的各种微服务的部署信息、所述整体系统部署的各种微服务的总数以及所述多个信息系统的系统数量智能预测所述整体系统在当前时间区间内对应的单份故障微服务数据；其中，所述整体系统在当前时间区间内对应的单份故障微服务数据包括所述整体系统在当前时间区间内出现故障的微服务的类型名称、出现故障的微服务的版本号以及出现故障的微服务被部署到的信息系统的系统编号。

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