本发明专利技术提出一种微服务调用异常检测方法、装置和电子设备，方法包括：获取第一时刻下时序指标数据对应的第一检测指标和第二时刻下时序指标数据对应的第二检测指标；根据第一检测指标和第二检测指标确定第一异常服务请求和第一异常服务请求对应的第一异常指标；根据第一异常服务请求、第一异常指标和历史调用请求链路确定第一时刻下的第二异常服务请求和第二异常服务请求对应的第二异常指标；根据第一异常服务请求和历史调用请求链路输出第三异常服务请求；根据第三异常服务请求输出微服务异常信息，本发明专利技术减少调用误差和无关告警的干扰，弥补调用关系数据的不足，从而提高待处理告警的质量和信息量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，尤其是涉及一种微服务调用异常检测方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、对系统关键性能时序指标例如请求量、请求耗时、cpu使用量等指标进行异常检测和告警可以有效地保障服务的正常运行以及系统的稳定性和可靠性，从而为进一步进行故障预测、异常定位、快速止损、故障根因分析提供基础。但是上述系统服务监测会导致系统在某一时间段内产生大量告警，引发海量告警、单条告警直接分析等问题，因此需要通过收敛方式对告警进行聚合与关联。
2、在相关技术中，告警关联和收敛技术主要基于人工收敛规则、基于统计的告警向量计算相似度或概率模型，更复杂的是通过告警里的告警元素、时间等信息的关联特征构建告警树生成告警规则，或者构建关联图谱进行无监督聚类。
3、然而采用上述技术进行计算时，未考虑告警发生时刻的实时信息，并且同一告警窗口内系统或服务内外部可能除了故障根源导致的一系列伴随告警外，还有一部分冗余干扰告警，海量告警在进行关联和收敛时存在干扰，导致运维人员无法对待处理告警进行及时有效分析处理，影响待处理告警的质量和信息量。
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【技术保护点】
1.一种微服务调用异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第一检测指标和所述第二检测指标确定第一异常服务请求和所述第一异常服务请求对应的第一异常指标，包括：
3.根据权利要求2所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第二检测指标确定服务对应的分位数上边界和分位数下边界，包括：
4.根据权利要求2所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第一检测指标、所述分位数上边界和所述分位数下边界确定第一异常服务请求和所述第一异常服务请求对应的第一异常指标，包括：p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种微服务调用异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第一检测指标和所述第二检测指标确定第一异常服务请求和所述第一异常服务请求对应的第一异常指标，包括：
3.根据权利要求2所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第二检测指标确定服务对应的分位数上边界和分位数下边界，包括：
4.根据权利要求2所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第一检测指标、所述分位数上边界和所述分位数下边界确定第一异常服务请求和所述第一异常服务请求对应的第一异常指标，包括：
5.根据权利要求1所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第一异常服务请求、所述第一异常指标和历史调用请求链路确定所述第一时刻下的第二异常服务请求和所述第二异常服务请求对应的第二异常指标，包括：
6.根据权利要求5所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第一异常服务请求、所述第一异常指标和所述服务请求边集合确定所述第一时刻下的第二异常服务请求和所述第二异常服务请求对应的第二异常指标，包括：
7.根据权利要求1所述的微服务调用异常检测方法，其特征在于，根据所述第一异常服务请求和所述历史调用请求链路输出第三异常服务请求，包括：
8.根据权利要求7所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李佳琪，郑子隆，
申请(专利权)人：北京通用人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：
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