强化学习下的基于引导矩阵的微服务拆分方法

本发明公开了一种强化学习下的基于引导矩阵的微服务拆分方法，属于计算机领域。其步骤为：采用动态链路追踪工具，收集系统链路信息；利用静态代码分析工具补充系统的类与方法的静态关联信息；根据获取的执行链路信息以及类与方法的静态关联信息，确定以实体作为服务拆分的基本单位；根据提取的实体建立强化学习模型；设定一个引导矩阵，利用引导矩阵来代替Q表，以架构中实体的价值引导矩阵优化与更新，利用更新后的引导矩阵来反作用于搜索过程，获得各实体分类序列；根据实体分类序列，采用K‑means算法来进行聚类，获得微服务拆分方案。本发明能够实现自动化拆分，而且能够更加高效、灵活地完成服务的设计与评估。