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公开(公告)号:CN117667609A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311629375.X
申请日:2023-11-29
IPC: G06F11/32 , G06F18/25 , G06N3/04 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种自适应日志和双重融合分析的分布式系统异常检测方法,属于分布式系统异常检测技术领域。包括:通过系统通信矩阵设计状态感知动态日志级别适配器,从而自适应地调节日志级别、收集分布式系统中各节点的日志数据,并将日志数据处理成结构化数据;采用双字典压缩算法将各节点日志数据压缩后上传到分析节点;分析节点将日志数据解压后,利用深度学习中的长短期记忆网络LSTM和门控循环单元GRU两种网络结构,对结构化的日志数据进行特征提取和分析;根据经过特征融合的模型对结构化的日志数据进行实时分析和监测,识别和定位分布式系统中的异常行为。如此,本发明能够实现对分布式系统中的异常行为进行准确、及时的检测和诊断。
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公开(公告)号:CN116466931A
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310323639.2
申请日:2023-03-29
Applicant: 北京仿真中心
Abstract: 本发明公开一种对象模型文件编辑方法、系统、设备和存储介质,所述方法包括:构建对象模型编辑框架;根据对象模型编辑框架中的对象模型文件模板,创建对象模型文件;解析所述对象模型文件,根据对象模型编辑框架中的结构体数据模板生成所述对象模型文件的数据结构体;显示第一界面,所述第一界面显示有包含所述数据结构体的第一表格;响应于对所述第一表格中数据结构内容的编辑操作,获取编辑后的数据结构并保存至对象模型文件中,实现对象模型文件的编辑。本发明使得用户仅需关注第一界面中各字段的值即可快速完成对象模型文件编辑,能够有效提升HLA对象模型的开发效率。
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