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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种用于微服务应用程序的故障根因定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114003466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111310631.X，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种用于微服务应用程序的故障根因定位方法是由刘帆;王雪;卢非池;史鑫博;陈智颖;马煜;王元兰设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于微服务应用程序的故障根因定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于微服务应用程序的故障根因定位方法，包括：步骤1，通过调用接口的方式从监控系统中每隔一段时间进行各种指标数据信息的采集；步骤2，对获取到的sKPI时间序列数据的有效性进行检验，如果检验为无效数据，则剔除该时间点数据或者重新获取数据；如果检测为有效数据，则进入步骤3；步骤3，使用基于核函数的异常检测器EXPoSE在线检测ESB的sKPI异常，并获得故障的发生时间T_fault；步骤4，计算网元节点间调用耗时的推土机wasserstein距离，提取mKPI的突变特征；步骤5，利用随机森林关联模型预测根因节点和根因mKPI。

本发明授权一种用于微服务应用程序的故障根因定位方法在权利要求书中公布了：1.一种用于微服务应用程序的故障根因定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，通过调用接口的方式从监控系统中每隔时间X进行各种指标数据信息的采集，所述各种指标数据信息包括总体服务级指标sKPI，网元节点之间调用耗时数据Mi,jr，以及各种机器级性能指标数据mKPI；步骤2，通过hive聚集统计系统总体服务级指标sKPI，对当前t时刻数据进行实时有效性检验，如果检验为无效数据，则剔除当前t时刻数据或者重新获取数据，得到t时刻总体服务级指标sKPI的取值向量xt；如果检测为有效数据，则保存数据xt，进入步骤3；步骤3，使用基于核函数的异常检测器EXPoSE在线检测系统总线所有服务级指标sKPI的异常分数，并获得故障的发生时间Tfault；步骤4，计算网元节点间调用耗时的推土机距离，提取机器性能级别特征的突变特征；步骤5，利用随机森林关联模型预测故障根因节点和根因mKPI；步骤4中，采用如下方法计算网元节点的推土机距离：每次预测到故障发生时间Tfault后，开始计算：设置t＝Tfault，设置窗口w，对于网元节点i和j：对所有x设置其中，x表示故障时间t之前的时间窗内网元节点之间耗时数据Mi,jr，x是随机变量；r是故障时间t前时间窗的开始时间；表示网元节点耗时随机变量的分布；表示随机变量x的指示函数；对所有x设置表示故障后时间窗内节点耗时的分布情况；计算网元节点i、j间的推土机距离si,jTfault： 其中，∏P,Q表示所有可能的联合分布集合，联合分布满足边缘分布是P和Q；对于每个可能的联合分布r采样x,y计算距离并求得期望值inf表示在所有可能的联合分布中这个期望值的下限；i∈N，j∈N，N为网元节点全集，并且i与j能够相同；x表示从分布采样得到的网元节点调用耗时，y是从采样得到的网元节点调用耗时；步骤4中，所述提取机器性能级别特征的突变特征，具体包括：设置突变时间窗[Tfault-w1,Tfault+w2]；w1为后向时间窗长度，w2为前向时间窗长度；设置x表示机器级性能指标数据mKPI的值，x*表示归一化的值，是突变时间窗内的均值stdx是x的标准偏差；每次t时刻，设置表示t时刻的序列梯度值，表示下一时刻归一化的值；然后执行如下步骤：步骤4-1：设置Ts＝1，Ts为突变发生时间；步骤4-2：遍历t＝w2-1:w1，如果设置Ts＝t，退出循环；步骤4-3结束循环后得到最早超出三倍标准差梯度的时刻Ts与梯度为突变发生时刻的梯度。

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