本发明专利技术提供基于日志分析的分布式系统故障定位诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，包括通过采集微服务节点间的调用数据，构建服务依赖关系图，并计算各节点作为故障源的影响权重。利用图卷积神经网络对服务依赖关系图建模，构建故障传播预测模型。当检测到异常节点时，将该节点输入预测模型，计算故障传播路径和影响范围，输出受影响服务节点列表及其影响程度，并进行风险等级划分和告警，同时可视化展示故障传播路径。本发明专利技术能够快速、准确地定位故障源，预测故障传播影响，提高分布式系统的可靠性和稳定性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断技术，尤其涉及基于日志分析的分布式系统故障定位诊断方法及系统。
技术介绍
1、随着分布式系统和微服务架构的普及，系统复杂性不断增加，故障定位和诊断变得越来越困难。传统的故障排查方法通常依赖人工经验和日志分析，效率低下且难以应对复杂的故障场景。尤其在微服务架构下，服务间调用关系错综复杂，一个服务的故障可能沿着调用链路快速传播，导致大范围的服务瘫痪，因此快速准确地定位故障源并预测故障影响范围至关重要。
2、首先，传统的基于日志分析的方法需要人工逐行分析海量日志数据，耗时费力且容易出错。在微服务架构下，日志分散在不同的服务节点上，进一步增加了日志分析的难度。
3、其次，一些基于监控指标的故障诊断方法只能识别出异常的服务节点，但无法确定故障的根本原因和传播路径。这使得运维人员难以快速定位故障源并采取有效的修复措施。
4、最后，现有的故障预测模型大多基于简单的规则或统计方法，缺乏对服务依赖关系和故障传播模式的深入理解。这导致预测精度较低，难以有效地预测故障的影响范围和潜在风险。
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【技术保护点】
1.基于日志分析的分布式系统故障定位诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过分布式系统中的服务注册中心获取所有微服务节点信息，基于应用程序接口调用链路追踪器采集各微服务节点之间的调用数据，将所述调用数据按照调用时间戳、调用方服务标识、被调用方服务标识、调用接口名称、调用参数和调用状态进行结构化存储包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述服务依赖关系图，针对每个微服务节点，计算其作为故障源时对其他微服务节点的影响权重，所述影响权重根据服务间调用频率、调用链路长度、服务重要程度和历史故障数据综合计算得出包括：...
【技术特征摘要】
1.基于日志分析的分布式系统故障定位诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过分布式系统中的服务注册中心获取所有微服务节点信息，基于应用程序接口调用链路追踪器采集各微服务节点之间的调用数据，将所述调用数据按照调用时间戳、调用方服务标识、被调用方服务标识、调用接口名称、调用参数和调用状态进行结构化存储包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述服务依赖关系图，针对每个微服务节点，计算其作为故障源时对其他微服务节点的影响权重，所述影响权重根据服务间调用频率、调用链路长度、服务重要程度和历史故障数据综合计算得出包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用图卷积神经网络对所述服务依赖关系图进行建模，将每个微服务节点的运行状态指标、系统资源使用情况和业务指标作为节点特征输入，构建故障传播预测模型包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王健，朱伟，丁文滔，梁化洲，
申请(专利权)人：江苏方哲检测技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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