摘 要：微服务、云原生是当前信息系统发展的主流方向，给信息系统带来高可用的同时也让 IT 系统变得前所未有的复杂，这对 IT 运维工作带来了巨大的挑战。机器学习正是当前时代下应对复杂系统和海量信息的可选措施。文章将讨论基于PageRank 的算法在接口服务调用链上定位异常节点，并且经过测试，可在错综复杂的调用关系上实现快速准确的异常定位。
关键词：IT 运维；机器学习；PageRank；调用链分析；异常节点定位
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.22.018
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）22-0059-04
Research on Location of Abnormal Nodes in Call Chain Based on Improved PageRank
CHEN Le, JI Yanming, XIAO Zhongliang
(China Mobile Information Technology Co., Ltd., Beijing 102200, China)
Abstract: Microservices and cloud native are the mainstream development directions of current information systems. While bringing high availability to information systems, they also make IT systems more complex than ever before, which bring huge challenges to IT operation and maintenance. Machine learning is an optional measure to deal with complex systems and massive amounts of information in the current era. This paper will discuss the algorithm based on PageRank to locate the exception node on the interface service call chain, and after testing, it can realize fast and accurate exception location on the complex call relationship.
Keywords: IT operation and maintenance; machine learning; PageRank; call chain analysis; abnormal node location
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作者简介：陈乐（1982—），男，汉族，重庆人，项目总监， 硕士研究生，研究方向：AIOps、业务支撑系统运营支撑；纪炎明 （1995—），男，汉族，广东广州人，项目经理，本科，研究方向： AIOps 算法；肖忠良（1986—），男，汉族，广东广州人，项目经理， 硕士研究生，研究方向：AIOps、业务支撑系统运营支撑。