摘要
本发明公开了基于深度学习的微服务故障识别方法,涉及微服务技术领域,收集与微服务故障识别相关的训练数据,训练数据包括已经标注好的样本,对收集到的数据进行预处理,预处理方式为文本清洗,包括去除无关字符、标点符号和停用词,将预处理后的文本转换成模型可接受的特征表示形式,选用Word2Vec作为词嵌入模型,用于捕捉单词之间的语义关系。本发明通过基于深度学习的微服务故障识别方法,可以有效提高微服务系统的故障检测和诊断效率。通过对历史故障数据的深度学习,系统能够识别出复杂的、潜在的故障模式,并预测可能出现的故障类型,从而帮助系统管理人员快速定位故障根因,减少排查时间。
技术关键词
故障识别方法
半监督学习技术
训练深度学习模型
少量标注数据
词嵌入模型
文本
样本
微服务技术
历史故障数据
微服务系统
分类器
识别标签
定位故障
特征工程
故障检测
分词
对抗性
字符
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