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公开(公告)号：CN115034282B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210384481.5
申请日：2022-04-13
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N3/084 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种异常数据检测模型的构建方法、异常数据检测方法及系统，该构建方法利用无标记数据和携带异常标记的异常数据训练神经网络模型，以得到最终的异常数据检测模型。通过异常检测模型来检测海量数据中的异常数据，提高检测准确性。
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公开(公告)号：CN113946455A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111202127.8
申请日：2021-10-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电子商务有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 李明 , 曹弯弯 , 尹晓宇 , 董小菱 , 来风刚 , 张攀 , 段婷婷 , 张哲 , 都繁杰 , 李静 , 高丰 , 常沁楠 , 吴尚 , 周逸 , 乔宇杰 , 肖雨 , 程航
Abstract: 本发明公开了一种基于瓶颈感知的多级反馈队列Coflow调度方法，包括：主节点产生Coflow流后，根据Coflow信息初始分配队列优先级并监控链路状态；随着Coflow流不断增加，对Coflow调度问题建模，通过Lagrange对偶优化Coflow调度问题建模，增加Coflow流速和吞吐量；其中，针对增大吞吐量而产生网络拥塞的问题，设计多级队列反馈机制，根据已发流的大小、宽度和流速信息，构建瓶颈因子；以最小化Coflow完成时间为优化目标，通过Lyapunov优化，根据瓶颈因子大小动态调整多级反馈队列的优先级。本发明能够充分使用链路带宽，减少CCT；确保队列全局稳定性，减少拥塞，在满足降低平均CCT时，还兼顾增大吞吐量，提高链路利用率。
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公开(公告)号：CN115185736A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211098648.8
申请日：2022-09-09
Applicant: 南京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的微服务调用链异常检测方法及装置，包括基于BiLSTM的属性依赖图构建、自注意力映射图构建、基于对偶图卷积互注意力神经网络的信息融合和基于多层感知机的异常检测。本发明通过为微服务间调用响应时间和执行路径构建属性依赖图和自注意力映射图，实现微服务调用链响应时间和执行路径的有效处理和统一建模，再通过多层对偶图卷积神经网络的传递和基于互注意力机制的信息融合，生成调用链数据的有效特征嵌入表示，同时该模型可有效处理调用链执行路径缺失而导致性能降低的问题，提升了微服务调用链异常检测的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114666283A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210222539.6
申请日：2022-03-07
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L47/52 , H04L67/1008 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种应用感知的多租户Coflow调度方法和系统，包括采集Coflow流量信息；根据Coflow流量信息构建NHPP排队模型，模拟Coflow流量信息，建立租户到达模型；求解租户长期隔离进度，使Coflow达到租户长期隔离进度，实现租户隔离与应用感知；对Coflow调度问题进行建模，通过拉格朗日对偶优化，求解性能最优进度，以实现最小化Coflow完成时间和最大化实际分配带宽；得到租户进度的取值范围，实现应用感知的多租户Coflow调度。本发明结合分布式并行计算框架中Coflow特点，通过数学建模加入应用感知机制，保证租户带宽隔离；通过对偶优化，增大租户的实际带宽，提高网络链路利用率。
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公开(公告)号：CN114647465A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210559572.8
申请日：2022-05-23
Applicant: 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多通道注意力图神经网络聚类的单体程序拆分方法及系统，包括单体程序多属性图构建、多通道图神经网络特征嵌入表示学习、基于注意力的多通道特征嵌入融合、基于谱聚类的微服务拆分。通过图神经网络重构信息和聚类信息构建新的损失函数，实现了图注意力神经网络与聚类的联合学习框架，实现了提取微服务在功能性和模块性方面性能的提升。本发明结合单体程序多种属性信息，构建多通道图注意力网络，实现了更为高质量的特征嵌入表示，同时也提升了微服务提取方法的可扩展性，避免了微服务提取方法在应用中使用受限等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114666283B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210222539.6
申请日：2022-03-07
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L47/52 , H04L67/1008 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种应用感知的多租户Coflow调度方法和系统，包括采集Coflow流量信息；根据Coflow流量信息构建NHPP排队模型，模拟Coflow流量信息，建立租户到达模型；求解租户长期隔离进度，使Coflow达到租户长期隔离进度，实现租户隔离与应用感知；对Coflow调度问题进行建模，通过拉格朗日对偶优化，求解性能最优进度，以实现最小化Coflow完成时间和最大化实际分配带宽；得到租户进度的取值范围，实现应用感知的多租户Coflow调度。本发明结合分布式并行计算框架中Coflow特点，通过数学建模加入应用感知机制，保证租户带宽隔离；通过对偶优化，增大租户的实际带宽，提高网络链路利用率。
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公开(公告)号：CN114116486A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111430495.8
申请日：2021-11-29
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电子商务有限公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种微服务迭代处理方法及系统，包括按照预设时间间隔获取业务需求；基于业务需求从文档库中确定对应的研发任务；确定与研发任务对应的代码数据；对代码数据进行开发处理生成对应的目标服务包，并发布至版本库；将发布至版本库的目标服务包安装至生产环境；在确定安装后的目标服务包测试通过时，确定目标服务包对应的服务部署成功，生产环境包括准生产环境和实际生产环境。在本方案中，不需要人工协助，通过对应的业务需求实现服务的开发、测试、发布、到运维的全生命周期，促进协同开发一体化，从而提高微服务迭代的工作效率。
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公开(公告)号：CN113704201A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111027875.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种日志异常检测方法、装置及服务器，应用于计算机技术领域，该方法获取的日志文件中包括N条按时序生成的日志，且前N‑1条日志作为参考日志，第N条日志作为目标日志，分别提取各日志实际的日志模板和日志参数值，根据各参考日志实际的日志模板对目标日志的日志模板进行预测，得到模板预测结果，根据各参考日志实际的日志参数值对目标日志的日志参数值进行预测，得到参数预测结果，如果模板预测结果与目标日志实际的日志模板不满足第一判定条件，或参数预测结果与目标日志实际的日志参数值不满足第二判定条件，则判定目标日志异常，本方法通过日志模板和日志参数两方面对日志进行异常检测，检测更加全面。
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公开(公告)号：CN114610613B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210228347.6
申请日：2022-03-08
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 杜静 , 孔蕊 , 邵月 , 杨容嫣 , 来风刚 , 张攀 , 周逸 , 饶涵宇 , 毛冬 , 宫帅 , 曹弯弯 , 余东波 , 董小菱 , 程航 , 孙强 , 高丰 , 都繁杰 , 李静
IPC: G06F11/3668 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种面向在线实时的微服务调用链异常检测方法，首先将微服务调用链建模为自然语言序列，对调用链中记录的事件进行解析，将事件提取为语义序列及响应时间序列；然后利用词汇嵌入式表示算法提取出调用链中事件的向量化表示，将调用链表示为按时序排列的数值型向量序列，最后采用基于注意力机制的双层长短期记忆深度神经网络同时检测调用链中存在的微服务实例调用路径异常与性能异常。本发明不仅可以同时检测调用链中存在的两种类型的异常，而且提高了检测的速度和精度，减少了异常的误报和漏报。
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公开(公告)号：CN115185736B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211098648.8
申请日：2022-09-09
Applicant: 南京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的微服务调用链异常检测方法及装置，包括基于BiLSTM的属性依赖图构建、自注意力映射图构建、基于对偶图卷积互注意力神经网络的信息融合和基于多层感知机的异常检测。本发明通过为微服务间调用响应时间和执行路径构建属性依赖图和自注意力映射图，实现微服务调用链响应时间和执行路径的有效处理和统一建模，再通过多层对偶图卷积神经网络的传递和基于互注意力机制的信息融合，生成调用链数据的有效特征嵌入表示，同时该模型可有效处理调用链执行路径缺失而导致性能降低的问题，提升了微服务调用链异常检测的精度和鲁棒性。
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