一种基于多模态数据的无监督微服务系统故障定位方法

本发明涉及一种基于多模态数据的无监督微服务系统故障定位方法，属于服务计算领域；该方法包括以下步骤：S1：构建一个无监督微服务系统故障定位框架模型，模型划分为离线训练阶段与在线故障定位阶段；S2：离线阶段，利用无故障阶段收集微服务系统数据等进行预处理，对模型进行预训练，得到包含自注意力的自编码器模型；S3：在线故障定位阶段中，获取异常发生前t时间窗口内的数据，输入到模型进行推理，通过对比模型的输出和输入的差异进行数据分层，分离出疑似故障数据；S4：在分层出的故障数据中，构建加权状态转移概率矩阵进行最终的故障定位。本发明基于多模态数据和数据分层思想能保证在构建状态转移概率矩阵保持可靠性和定位的准确度。