基于上下文的异常根因算法

在当今大规模产业数字化转型的时代,云原生架构与微服务技术的结合已经成为转型的核心竞争力。这种开发模式提高了软件开发、部署和测试流程的完整性与灵活性。然而,随着互联网的发展,微服务架构下Trace数据的复杂性和时序问题导致异常检测准确率较低、根因定位较慢。针对这些挑战,文章提出了一种基于时序的多维度指标异常检测算法。该算法将多维度指标与时序异常检测结合,显著提高了异常检测的准确率。通过改良服务Trace度量向量,该算法解决了在物理资源充足的情况下异常检测准确性较低的问题,并通过时序检测进一步克服传统异常检测方法的局限。此外,文章还提出了一种基于“链路-操作”图与上下文结合的根因定位算法。该算法通过深入分析历史Trace数据中服务间的依赖关系,有效提高了根因定位的准确性。该算法将结构相似的Trace图融合,不仅节省了大量的构图时间,而且提高了根因定位的效率和精度。实验结果表明,与传统方法相比,本文所提的方法能更快、更准确地识别并定位异常根因。