检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张齐勋[1] 贾统 杨勇[3] 李影[4] ZHANG Qixun;JIA Tong;YANG Yong;LI Ying(School of Software and Microelectronics,Peking University,Beijing 102600,China;Institute for Artificial Intelligence,Peking University,Beijing 100871,China;School of Electronics Engineering and Computer Science,Peking University,Beijing 100871,China;National Engineering Research Center for Software Engineering,Peking University,Beijing 100871,China)
机构地区:[1]北京大学,软件与微电子学院,北京102600 [2]北京大学,人工智能研究院,北京100871 [3]北京大学,信息科学技术学院,北京100871 [4]北京大学,软件工程国家工程研究中心,北京100871
出 处:《数据与计算发展前沿(中英文)》2024年第4期87-95,共9页Frontiers of Data & Computing
基 金:国家重点研发计划(2021YFF0704202)。
摘 要:【目的】为解决微服务架构中频繁出现的系统故障以及异常快速传播的问题,特别是由于服务粒度细、更新迭代频繁及服务依赖复杂性引起的诊断复杂性,本文提出了一种基于动态微服务依赖图的故障根因快速定位方法。【方法】本方法基于微服务的配置信息和日志数据,动态生成服务依赖图,有效捕获服务间的动态依赖变化。在故障发生时,利用服务依赖图和异常事件数据推断异常间的因果链,构造异常因果关系图。结合服务依赖的权重,通过服务依赖图中搜寻并排序可能的根因节点,以实现异常源头的精准定位。【结果】实验结果表明,本方法异常根因top 5平均定位精确率达到66%,优于现有其它同类方法。[Objective]To address the frequent occurrences of system failures and the rapid propagation of anomalies within microservice architectures,particularly due to the complexity of diagnosis caused by fine service granularity,frequent updates,and complex service dependencies,this paper proposes a rapid root cause localization method based on dynamic service dependency graphs.[Methods]This method utilizes configuration information and log data of microservices to dynamically generate service dependency graphs,effectively capturing the dynamic changes in service dependencies.In the event of a failure,it uses the service dependency graph and anomaly event data to infer the causal chain of anomalies and constructs an anomaly causality graph.By considering the weight of service dependencies,it searches and ranks potential root cause nodes in the service dependency graph to accurately locate the source of the anomaly.[Results]Experimental results demonstrate that the proposed method achieves an average precision rate of 66%for top 5 root cause localization,surpassing existing similar methods.
分 类 号:TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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