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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种从链路数据中学习进行微服务应用的故障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：CN119883714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510377832.3，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种从链路数据中学习进行微服务应用的故障定位方法是由姜显扬;叶家伟设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种从链路数据中学习进行微服务应用的故障定位方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种从链路数据中学习进行微服务应用的故障定位方法在权利要求书中公布了：1.一种从链路数据中学习进行微服务应用的故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过对开源微服务系统进行混合故障注入，然后使用Kubernetes的Istio服务网格，通过其分布式追踪采集服务链路数据并对数据进行预处理； S2、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；具体实现过程如下： S2-1、对预处理后的数据，进行时序嵌入和因果位置编码，具体过程如下： 对因果位置进行编码，具体公式如下： Pcausalt＝Pt+∑τtαt,τ·CausalLinkτ→t； 其中，αt,τ是通过历史异常数据学习因果权重，CausalLinkτ→t表示如果时间τ的时间是t的潜在原因，则为1，否则为0，Pt为标准正弦位置编码向量； 利用动态因果注入技术模拟和观察微服务系统在面对配置更改、流量变动、服务间调用变化情况下的响应，具体公式如下： 其中，X为输入特征矩阵，We为嵌入层权重矩阵； S2-2、编码之后引入时间感知的多头注意力机制，考虑服务调用路径的空间关系，通过将服务的调用路径距离整合进注意力计算中，增强时空感知能力； S2-3、基于时间感知的多头注意力机制的输出，进行BiLSTM时序建模，获得最终的时间特征； S2-4、结合时空超图注意力机制，进行空间特征提取； S2-5、基于空间特征，通过多模态自适应门控机制进行多模态自适应融合，得到特征 S2-6、跟多模态自适应融合结果，进行故障预测与定位，输出故障定位结果：对融合后的时空特征进行全局平均池化处理，得到特征hglobal；通过一个分类器实现系统级的故障预测，此外，基于特征通过对节点特征进行分类，实现服务级别的故障定位； S3、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； S4、实时运行的微服务系统中引入了自动化测试，此外，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；当模型预测某个服务将出现故障时，自动增加该服务的实例数量。

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