[发明专利]一种基于深度学习的生态服务异常修复系统及修复方法

说明书

本发明是一种基于深度学习的生态服务异常修复系统及其修复方法。本发明涉及服务异常修复技术领域，日志模块用于日志的采集和分析，为模型训练模块初步筛选异常信息数据；所述模型训练模块用于模型设计和模型训练，为匹配异常修复方法提供判断依据；所述异常修复模块用于方法构建和方法匹配，为代码发布和测试提供修复方案；所述代码发布测试模块用于代码发布和测试验证，以保证通过异常匹配出来的修复的正确可靠。本发明提供了一种基于深度学习的生态服务异常修复系统，将车端访问云端生态服务的异常记录、云端自建的生态服务异常修复方法库、测试脚本、云端代码管理发布系统整合到一起。

技术领域

本发明涉及在深度学习异常修复技术领域，是一种基于深度学习的生态服务异常修复系统及修复方法。

背景技术

随着汽车产业不断发展，汽车座舱已经逐渐成为一个融合多生态服务的载体，用户可以在车内享受到越来越多的功能，但是功能的稳定性是非常重要的，用户在用车过程中精神相对紧张，一旦遇到功能性问题会导致用户的情绪产生波动，所以如何保证生态服务功能的稳定性是非常重要的。

本发明要解决的技术问题：目前的生态服务系统，涉及到的微服务以及代码数量很庞大，同时市场的存量车也越来越多，而生态服务包括导航、音乐、视频、电台等等，又是车上的高频次使用功能，一旦出现服务异常必须要尽快的解决，以规避同类的问题出现。现有的运维体系中，需要通过人工监控异常或由售后输入问题，再进行异常的分析和修复，时效性不足。

目前对异常修复的普遍实现方案都是需要运维人员与开发人员手动完成，尚未形成成熟可靠的自动化系统。

专利文献1(CN113240011A)涉及数据处理领域，具体涉及一种深度学习驱动的异常识别与修复方法及智能化系统。包括以下步骤：S1：数据结构识别，S2：数据特征变换，S3：训练异常检测和修复神经网络，S4：异常数据识别与异常修复，S5：数据特征还原。采用深度学习方法，对每个特征使用双分量混合模型，其中一个分量用于解释干净单元(即正常值)，另一个分量用于解释异常单元(即异常值)；通过降低异常单元的影响来模拟潜在的正常数据分布，为数据单元提供异常值分数和对单元修复的估计；将变分自编码器和生成对抗网络两个深度生成模型进行结合，有利于生成更好的修复结果；最终实现利用无监督学习方式对混合属性数据进行cell-level(单元级别)的异常识别及修复。

专利文献2(CN110991659A)提供了一种异常节点识别方法、装置、电子设备及存储介质，上述方法包括：将测试图像的特征数据输入待识别深度学习模型，待识别深度学习模型包括多个节点，在待识别深度学习模型对特征数据进行处理的过程中，监控多个节点中的指定节点的处理时长，指定节点的处理时长为指定节点对所接收的数据进行处理的时长，当指定节点的处理时长大于预设时长阈值时，确定指定节点为异常节点。从深度学习模型包含的多个节点中识别出异常节点，并且在识别到异常节点后，可以通过对异常节点做进一步处理，深入进行深度学习模型推理加速性能方法的研究，实现加快深度学习模型的运行速度。

专利文献3(CN111552609A)服务器故障处理技术领域，公开了一种异常状态检测方法、系统、存储介质、程序、服务器，对LSTM1进行无监督学习，对LSTM2进行有监督学习，与利用日志信息快速解决服务器故障；采用LSTM1循环神经网络对具有时序特点的日志信息进行预测，通过识别日志信息的异常出现来发出警报，并辅助运维人员检查故障原因；LSTM2则通过故障发生前的一段时间内的日志信息来给出造成当前情况的故障原因。

发明内容

本发明为克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度学习的生态服务异常修复系统及修复方法，本发明提供了以下技术方案：

一种基于深度学习的生态服务异常修复系统，所述系统包括：

日志模块，所述日志模块用于日志的采集和分析，为模型训练模块初步筛选异常信息数据；

模型训练模块，所述模型训练模块用于模型设计和模型训练，为匹配异常修复方法提供判断依据；