基于AI驱动的测试环境可用性智能监控方法及系统
本发明公开了基于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。...
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| Format | Patent |
|---|---|
| Language | Chinese |
| Published |
14.10.2025
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| Subjects | |
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| Summary: | 本发明公开了基于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。 |
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| Bibliography: | Application Number: CN202510627991 |