技术编号：30710311
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。.本发明涉及使用实时分布式跟踪和跨度、在线模型学习以及机器学习对数据(例如微服务应用中的分析数据)进行分类。背景技术.对于复杂的大规模微服务应用，监控和分析分布式跟踪流以确保服务质量和高可靠性是基本要求。.使用分布式跟踪技术有很多优点，其中包括可以利用跟踪来监控微服务应用的通信。跟踪由跨度组成。它们包含可用于在运行时检测异常和性能瓶颈的信息。跨度st是描述给定时间t时微服务的状态、响应时间和/或其它特性的属性-值对(pi,vi)的向量。总的来说，相同类型的跨度组合在一起形成时间序列{s,...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。