【摘 要】
：
随着软件系统的不断发展,微服务系统架构正在逐渐成为主流的开发思想和系统架构。微服务架构在高度解耦单体系统的基础上,使得原来逐渐臃肿的单体软件程序被拆分成一个个独立的子系统。微服务在带来巨大优势的同时,也给系统运维及其稳定性带来巨大的挑战。一方面,微服务系统子系统数量众多,运维成本呈指数式增加。另一方面,微服务系统发生故障时,非常容易造成故障的大规模扩散,其影响范围相较于传统单体软件来说更大,危害性
论文部分内容阅读
随着软件系统的不断发展,微服务系统架构正在逐渐成为主流的开发思想和系统架构。微服务架构在高度解耦单体系统的基础上,使得原来逐渐臃肿的单体软件程序被拆分成一个个独立的子系统。微服务在带来巨大优势的同时,也给系统运维及其稳定性带来巨大的挑战。一方面,微服务系统子系统数量众多,运维成本呈指数式增加。另一方面,微服务系统发生故障时,非常容易造成故障的大规模扩散,其影响范围相较于传统单体软件来说更大,危害性也随之变大。微服务系统的自动故障检测是一个亟需解决的问题。在微服务系统运行时产生的数据中,日志已成为帮助系统维护的重要数据。基于日志的自动化分析和异常检测是目前最重要方法之一。但是,现有的方法需要依赖大量手动标记的训练数据,或在历史异常知识有限的情况下表现不尽如人意,因此现有的基于日志的异常检测方法仍然存在难以实际应用的问题。在本文中,我们提出了一种新颖的基于日志的实用异常检测方法PLELog,该方法借鉴半监督学习的方法的思路,提出了一种基于无监督算法的自动标注方法,并通过概率标签估计对聚类算法产生的噪音进行适应性调整。在此基础上,通过设计基于注意力机制的GRU神经网络分类器模型,PLELog能够通过学习抽象语义信息来保持对不稳定日志数据的免疫力,并有效地检测异常。我们在两个使用最广泛的公共数据集上评估了PLELog,结果证明了PLELog的有效性,其性能明显优于已比较的方法,其F1值平均提高了181.6%。除此之外,为了验证PLELog在实际应用场景的有效性,PLELog已应用于天津大学信息与网络中心和中国汽车研究中心的两个实际系统中,进一步证明了其实用性。
其他文献
虚拟现实（VR）是近些年兴起的一种技术,已经在很多领域有了实际应用,这其中就包括电子游戏。比起诸如军事、医学、工业仿真等其他领域,电子游戏对于技术方面的要求更高,同时需要给玩家展示更为完整的宏观世界。随着VR设备的逐渐普及,越来越多的VR游戏将会走进人们的日常生活中。本文旨在以坐落在骊山脚下的秦陵地宫为背景,虚构了故事线索,使用虚幻引擎设计并开发一款基于沉浸式头盔设备,以秦帝陵为背景的VR FPS
发音依赖于多个发声器官的协作,采集和观察发音器官的协同运动可为语音研究提供多模态数据的同时,有利于发音机理的研究。但由于非侵入性仪器较多,无创检测辅助设备的设计已经成为多模态发音研究的重要领域。因此,本研究旨在提高超声换能器稳定设备的稳定性,实现与电声门图仪（EGG）对舌和声带数据采集和分析的协同。本研究设计一个用于稳定超声探头和EGG配合使用的设备。在确保头部和超声探头可以自由灵活的移动的前提下
常用的时间序列预测方法主要有以下三种:基于传统统计学的方法、基于机器学习以及深度学习的方法,而且每一种方法都有各自的优势和应用场景。由于现实生活中时间序列的场景比较复杂、特征比较多,无法通过一个通用的模型实现对全部类型时间序列的精确预测。所以在很多场景下,以上方法的预测效果无法满足需求。本文提出了一个新的时序预测框架,用于解决不同时间序列的预测问题。该框架主要包含数据清洗和数据预测两大部分。针对数
软件生态系统往往处于不断演化的过程中,因此对软件生态系统的演化过程进行研究分析具有十分重要的意义。Android系统中的应用框架层由众多的项目仓库组成,这些项目仓库互相依赖形成了协同演化的软件生态系统。Android的应用框架层给数百万的Android APP提供众多有用的API,它的演化会影响到众多Android APP的健壮性和稳定性。在本文中,我们提出了一种对软件生态系统的代码依赖网络进行演
在自然语言处理中,语言模型是一重要研究方向。近年来,研究者发现在自然语言中存在着量子性质,因此涌现出各类基于量子力学框架的语言模型,在各个自然语言处理任务上达到了不错的效果。然而,现有的量子语言模型存在一些问题,原始的量子语言模型基于非神经网络框架,对模型进行训练,使模型的推广受到极大的限制。基于神经网络框架的量子语言模型在建模文本表示时,模型会忽视文本数据的序列性和文本理解的动态性。本文对现有的
2018年5月23日中央审计委员会第一次会议中，习近平总书记强调党对审计工作的领导，落实并发挥审计在党和国家监督体系的重要作用。论述财政资金绩效审计的意义，分析我国财政资金绩效审计的不足，探讨提高财政资金绩效审计的对策，意在为提高财政资金绩效管理水平提供有益参考。
随着互联网的不断发展以及视频制作成本的降低,大量的重复视频在造成侵权行为的同时,也造成了视频的重复存储,导致资源的严重浪费。重复视频检索方法是一种判断查询视频是否与数据库中视频重复的方法。现有的重复视频检索方法通过对视频均匀采样来提取视频关键帧,再利用神经网络对视频关键帧进行图像特征提取,最后将图像特征融合为视频特征以进行特征匹配。神经网络虽然能在高维空间中整体表示图像特征,但无法将旋转后的图像与
我国的政府绩效审计起步较晚，虽经过不断探索后得到了较快发展，但在理论和实践中仍然会存在不完善的地方。文章从绩效审计的本质出发，对委托代理关系下的绩效审计进行分析，探讨委托代理关系视角下政府绩效审计存在的问题，进而提出完善委托代理关系视角下政府绩效审计的对策。
目标检测技术一直是计算机视觉领域中一项极具挑战性和研究价值的关键技术,然而当实际任务中检测目标相对较小、分辨率相对较低时,尤其是在焊缝缺陷检测任务中,常用的目标检测技术无法准确识别和定位特定目标。因此,针对以上问题,本文在小目标检测方面开展了相关算法的研究,提出了两种适用于小目标检测的网络模型,可以有效提升小目标定位精度和分类准确率,并在焊缝缺陷检测中取得了较好的检测效果。论文的主要工作如下:针对
近年来,随着深度学习技术在人工智能领域的广泛应用,深度学习系统的质量保障问题也逐渐受到研究人员的共同关注。数值计算在深度学习程序中占主导地位,与之相关的数值型缺陷是深度学习程序最突出的缺陷之一。数值型缺陷会导致程序中出现Na N（Not-a-Number）等异常值,此类异常值在数值运算过程中传播并最终导致程序崩溃或无效输出,针对此类缺陷的研究对于深度学习系统质量的良性维护具有重要意义。为了对深度学