微服务系统健康度的评估方法及相关设备

    公开(公告)号:CN115168224A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210874744.0

    申请日:2022-07-25

    IPC分类号: G06F11/36

    摘要: 本申请提供一种微服务系统健康度的评估方法及相关设备;应用于微服务系统,微服务系统包括多个微服务和应用程序监控工具;该方法包括:通过对各个微服务进行分析,得到该微服务的分析信息;根据分析信息确定该微服务发生故障时对微服务系统整体的影响程度;根据影响程度将全部微服务分为多个级别;通过衡量各个级别的微服务的比例,确定微服务系统自身当前的健康度。可以看出,根据各个微服务的影响程度来对其进行级别划分,并以权重的形式衡量各个微服务之间的比例,使得对健康度的评估综合考虑了不同微服务之间的影响,得到更加准确的健康度评估。

    一种自适应流量分析方法、系统、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN117591854A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311499229.X

    申请日:2023-11-10

    摘要: 本发明属于流量测绘技术领域,其目的在于提供一种自适应流量分析方法、系统、电子设备及介质。本发明公开了一种自适应流量分析方法,包括:获取流量记录文件,并对所述流量记录文件进行特征解析,得到流量基本特征信息表;对所述流量基本特征信息表中的流量基本特征信息进行预处理,得到预处理后流量特征信息表;根据所述预处理后流量特征信息表得到流量特征关联矩阵;根据所述流量特征关联矩阵对预存的历史流量特征关联矩阵进行动态自适应更新,得到更新后流量特征关联矩阵,并根据所述更新后流量特征关联矩阵得到最优特征关联集合;根据所述最优特征关联集合,得到流量评估结果。本发明可提高流量分析的准确性及有效性。

    一种实体关系联合抽取方法、装置、存储介质及终端

    公开(公告)号:CN114840680A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210290410.9

    申请日:2022-03-23

    IPC分类号: G06F16/36 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种实体关系联合抽取方法,方法包括:获取待抽取的目标文本数据;将目标文本数据输入预先训练的实体关系联合抽取模型中;实体关系联合抽取模型包括BERT编码层、CRF层和sigmoid得分层;预先训练的实体关系联合抽取模型训练过程包括,将BERT编码层输出的字符表示向量输入CRF层得到第一交叉熵损失值;根据每个字符的拼接向量输入sigmoid得分层得到第二交叉熵损失值;每个字符的拼接向量是由CRF层输出的字符的实体预测标签与BERT编码层输出的字符表示向量拼接的;输出目标文本数据对应的实体参数和关系参数。本申请可提升关系抽取任务的准确性,模型能自动学习两个任务的相关信息,也能有效减小因流水线工作导致的累积误差,提升模型抽取准确度。