基于AI驱动的测试环境可用性智能监控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于AI驱动的测试环境可用性智能监控方法及系统,属于测试环境监控技术领域,本发明专利技术中，通过多模态数据融合技术，系统同时采集基础设施指标、应用日志和网络流量数据，构建覆盖硬件、软件及网络层的全方位监控体系。AI模型对时间序列数据进行深度分析，结合时空关联算法，不仅能够实时检测单一指标异常，还能识别跨节点、跨服务的复合故障模式。例如，通过服务调用链拓扑分析，系统可精准定位故障传播路径，避免级联问题扩散。闭环自愈机制进一步将故障响应从人工干预转变为自动化处理，例如自动重启异常容器或调整资源分配，大幅缩短故障修复时间，使环境可用性达到极高水准，满足云原生架构对稳定性的严苛需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于测试环境监控，具体为基于ai驱动的测试环境可用性智能监控方法及系统。

技术介绍

1、测试环境监控是指利用各种软硬件工具和技术手段，对软件测试过程中的各种环境参数进行实时监测、记录和分析，以确保测试环境的稳定性和可靠性，从而提高软件测试的质量和效率。测试环境监控通常包括对硬件资源(如cpu、内存、磁盘io等)的监控，以及对软件配置(如操作系统、数据库、中间件等)的监控。通过实时监控，可以及时发现并解决环境中的异常情况，如资源瓶颈、配置错误等，避免这些问题对测试结果造成干扰。此外，测试环境监控还可以收集历史数据，用于分析和优化测试环境，为后续的测试活动提供参考。常用的测试环境监控工具包括性能监控工具、日志分析工具、配置管理工具等。这些工具可以帮助测试团队全面了解测试环境的运行状态，及时发现并解决问题，确保测试活动的顺利进行。

2、但是当前测试环境监控存在三大技术瓶颈：

3、1.人工依赖性强：依赖运维人员周期性巡检，无法实时感知环境状态变化；

4、2.分析维度单一：仅监控cpu/内存等基础指标，缺乏对应用层语义的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于AI驱动的测试环境可用性智能监控方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于AI驱动的测试环境可用性智能监控方法，其特征在于：所述步骤S1中，Prometheus以15秒为默认采样间隔，通过HTTP拉取模型周期性采集服务器基础指标，包括CPU使用率、内存占用率、磁盘IO等待时间及网络带宽，监控内存消耗、CPU利用率及容器网络流量，确保对动态容器环境的精准监控。

3.如权利要求1所述的基于AI驱动的测试环境可用性智能监控方法，其特征在于：所述步骤S2中，Filebeat基于Tail库实时追踪应用日志文件，支持JSON、CSV及文本格式...

【技术特征摘要】

1.基于ai驱动的测试环境可用性智能监控方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于ai驱动的测试环境可用性智能监控方法，其特征在于：所述步骤s1中，prometheus以15秒为默认采样间隔，通过http拉取模型周期性采集服务器基础指标，包括cpu使用率、内存占用率、磁盘io等待时间及网络带宽，监控内存消耗、cpu利用率及容器网络流量，确保对动态容器环境的精准监控。

3.如权利要求1所述的基于ai驱动的测试环境可用性智能监控方法，其特征在于：所述步骤s2中，filebeat基于tail库实时追踪应用日志文件，支持json、csv及文本格式解析，logstash使用grok插件进行日志清洗，动态正则生成算法自动适配日志格式变化；网络流量采集通过ebpf程序注入内核，调用bpf_prog_load系统捕获tcp层指标，如tcp_retransmits重传次数，结合bcc工具集提取延迟、丢包率及连接超时次数，cilium实现服务网格流量监控，确保网络异常的全方位感知。

4.如权利要求1所述的基于ai驱动的测试环境可用性智能监控方法，其特征在于：所述步骤s3中，整合基础设施、应用日志及网络数据，构建200+维度特征向量，包含cpu使用率5分钟均值、内存占用率百分比、磁盘io等待时间毫秒、qps每秒查询数、p99响应时间毫秒、错误率百分比、日志异常关键词频率次/分钟、tcp重传率百分比、带宽利用率百分比及连接超时次数次/分钟；采用滑动时间窗口机制，默认窗口长度5分钟、步长1分钟，动态调整聚合周期，基于随机森林算法评估特征重要性，筛选关键指标。

5.如权利要求1所述的基于ai驱动的测试环境可用性智能监控方法，其特征在于：所述步骤s4中，lstm-autoencoder模型编码器将时间序列压缩为256维低层表示，解码器重构原始输入，重构误差超过动态阈值时判定异常；教师模型参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱安亮，李青，孙铭，
申请(专利权)人：海尔消费金融有限公司，
类型：发明
国别省市：