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龙图腾网获悉中建材信息技术股份有限公司;中建材信云智联科技有限公司;中建材信云智联科技有限公司北京分公司申请的专利基于知识库的微服务故障检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120929992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411276184.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于知识库的微服务故障检测方法是由康震;胡伦良;吴振刚;戴亚飞;高炬设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识库的微服务故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及微服务架构技术领域，具体地说，涉及一种基于知识库的微服务故障检测方法。其包括以下步骤：S1、收集微服务的日志数据和性能监控数据，并对收集的数据进行预处理；S2、通过机器学习模型，检测数据中的异常情况；S3、根据异常检测的结果，从知识库中查找匹配的已知问题，提供解决方案，对于常见故障，自动执行修复操作；S4、根据所述S1收集的数据和知识库已知的故障模式，构建故障预测模型，用于识别潜在的故障点。本方法实现了对微服务架构下各种故障的全面检测与预测，方法覆盖了数据收集、预处理、异常检测、故障匹配与诊断、故障预测及预防措施，形成了闭环的故障处理流程，显著提高了故障处理的效率和准确性。

本发明授权基于知识库的微服务故障检测方法在权利要求书中公布了：1.基于知识库的微服务故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、收集微服务的日志数据和性能监控数据，并对收集的数据进行预处理； S2、通过机器学习模型，检测数据中的异常情况； S3、根据异常检测的结果，从知识库中查找匹配的已知问题，提供解决方案，对于常见故障，自动执行修复操作； S4、根据所述S1收集的数据和知识库已知的故障模式，构建故障预测模型，用于识别潜在的故障点； 所述S4的具体步骤为： S4.1、使用从S1.4整合后的实时与历史数据，包括经过预处理的日志数据和性能监控数据； S4.2、从S2.1中提取的特征中进一步选择那些有助于预测未来性能趋势的特征； S4.3、构建故障预测模型； S4.4、将季节性成分引入故障预测模型，并使用历史数据训练故障预测模型； S4.5、将故障预测模型应用于最新的数据，预测未来一段时间内的性能趋势，利用知识库中已知的故障模式，与预测出的趋势进行对比,采用余弦相似度查找出相匹配的故障模式； S4.6、根据匹配的故障模式，自动执行相应的预防措施，预防措施至少包括调整资源分配、优化配置参数、提前部署备用资源； S4.7、预测出的新故障模式未被知识库覆盖，则通知人工进行检测和预防，并更新知识库以包含新的故障模式及其解决方案。

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