一种从链路数据中学习进行微服务应用的故障定位方法

本发明公开了一种从链路数据中学习进行微服务应用的故障定位方法，该方法首先通过对开源微服务系统进行混合故障注入，然后通过分布式追踪采集微服务链路数据并对数据进行预处理。其次构建故障定位模型：在数据预处理之后，通过融合时空特征的Transformer‑BiLSTM模型进行微服务应用的故障定位，在训练故障定位模型的过程中，采用二进制标记方法区分服务状态，输出故障定位结果。最后实时运行的微服务系统中引入了自动化测试，将训练好的故障定位模型集成到在线微服务系统中，实时进行潜在故障的预测和定位。本发明显著提升了根据微服务的依赖关系和链路数据的微服务异常检测和故障定位效果。