[发明专利]一种预测服务节点异常状态的方法及装置

权利要求书

1.一种预测服务节点异常状态的方法，其特征在于，所述方法适用于分布式微服务系统，包括：

获取第一时刻下监控系统内各服务节点的运行状态；所述监控系统是以所述分布式微服务系统中作为监控对象的服务节点为中心构建的；

根据所述各服务节点的运行状态与所述监控系统的状态转移矩阵，确定所述监控系统在第二时刻转换为各类设定状态的转换概率；所述状态转移矩阵是通过所述监控系统内各服务节点的历史运行状态得到的；

从转换概率符合预设要求的设定状态中，确定异常状态对应的服务节点为所述第二时刻可能发生异常的服务节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控系统是以所述分布式微服务系统中作为监控对象的服务节点为中心构建的，包括：

确定所述分布式微服务系统中的一个服务节点作为监控对象；

从所述分布式微服务系统的系统关系图中选择与所述监控对象关联程度大于预设阈值的服务节点；所述系统关系图是通过所述分布式微服务系统中各服务节点的调用关系生成的；

将所述监控对象和所述大于预设阈值的服务节点组成所述监控系统。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述系统关系图是通过所述分布式微服务系统中各服务节点的调用关系生成的，包括：

以所述分布式微服务系统中的各服务节点为顶点，所述分布式微服务系统中任意两个服务节点之间的调用关系为边，生成所述系统关系图；其中，任一边的权重为两个服务节点之间的调用次数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述分布式微服务系统的系统关系图中选择与所述监控对象关联程度大于预设阈值的服务节点，包括：

针对所述分布式微服务系统中的任一服务节点，基于所述分布式微服务系统的系统关系图，确定所述服务节点至所述监控对象的各边的权重和；

将权重和满足距离要求的服务节点，确定为与所述监控对象关联程度大于预设阈值的服务节点。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述状态转移矩阵是通过所述监控系统内各服务节点的历史运行状态得到的，包括：

采集所述监控系统内各服务节点在多个时刻的历史运行状态；

针对各类设定状态中任一第一设定状态，统计所述历史运行状态中，所述监控系统在相邻时刻由所述第一设定状态转换为任一第二设定状态的次数；所述第一设定状态为所述监控系统的N类设定状态中的任一设定状态，所述第二设定状态为所述监控系统的N类设定状态中的任一设定状态；根据各第二设定状态的次数，确定所述第一设定状态对应的转换频率；

根据各第一设定状态对应的转换频率，确定所述监控系统在一步转换下的状态转移矩阵。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述各服务节点的运行状态与所述监控系统的状态转移矩阵，确定所述监控系统在第二时刻转换为各类设定状态的转换概率，包括：

确定所述第一时刻与所述第二时刻的时间间隔数n；

基于所述监控系统在一步转换下的状态转移矩阵经n步转换后，确定所述监控系统在各类设定状态的转换概率。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

每间隔预设时间，更新所述监控系统的历史运行状态；

根据更新后的历史运行状态，重新计算所述监控系统的状态转移矩阵。

8.一种预测服务节点异常状态的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一时刻下监控系统内各服务节点的运行状态；所述监控系统是以所述分布式微服务系统中作为监控对象的服务节点为中心构建的；

处理模块，用于根据所述各服务节点的运行状态与所述监控系统的状态转移矩阵，确定所述监控系统在第二时刻转换为各类设定状态的转换概率；所述状态转移矩阵是通过所述监控系统内各服务节点的历史运行状态得到的；

所述处理模块，还用于从转换概率符合预设要求的设定状态中，确定异常状态对应的服务节点为所述第二时刻可能发生异常的服务节点。