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  • 本发明属于计算机软件与网络技术领域,公开了一种基于eBPF的非侵入式链路追踪方法,其步骤包括:基于eBPF技术采集目标应用系统拆分后的各微服务的网络流量和系统调用数据,构建包含请求和响应信息的Span数据;采用链路追踪算法根据所述目标应用系...
  • 本发明涉及系统监控技术领域,公开了一种本地大模型集群资源运行状态与数据流向的可视化监控系统及方法,包括,数据采集层集成多维运行数据全量采集;数据传输层采用Kafka构建高吞吐分布式消息队列,通过分区机制并行处理数据;数据处理层基于Flink...
  • 本申请实施例提供一种数据的采集方法、系统、装置及电子设备,其中,该方法包括:获取服务器在当前时段的初始状态空间参数,其中,初始状态空间参数用于表征在当前时段内服务器中资源的使用状态;基于初始状态空间参数,预测得到服务器在未来时段的目标流量信...
  • 本发明公开了一种用于测斜仪的数据采样率自适应调整系统,涉及测斜仪技术领域,包括:原始数据采集模块,用于在测斜仪探头沿测斜管移动过程中,按照预设采样间距实时采集多个测点位置的观测数据,并以结构化格式输出;数据预测模块,用于预加载原始数据采集模...
  • 本发明公开了一种基于诊断模型的采集整车车数据的车云通信系统、方法、设备及存储介质,属于汽车电子与车联网通信技术领域,包括设置于车端的中央网关以及云端的远程服务器,所述中央网关与所述远程服务器通过车云通信协议建立连接并进行通信;所述中央网关包...
  • 本发明公开一种基于IP探针的网络状态实时监测方法,包括以下步骤:网络检测参数配置:根据检测需求,配置网络检测参数;定时调度任务生成:根据检测周期对应的Cron表达式,通过任务调度创建定时任务;IP扫描检测:定时任务触发后,对所有IP地址进行...
  • 本发明公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。该数据处理方法包括:获取通信事件的原始数据,对通信事件的原始数据进行多模态数据扩展,得到通信事件的多模态数据条目;将多模态数据条目进行多维度特征提取和特征融合,得到多维度融合特征向量,...
  • 本申请公开了一种资源异常管理方法及系统。其中,该方法包括:接收来自资源监控子系统的资源异常告警信息,确定异常资源;调用数据管理子系统确定与异常资源对应的受影响业务,其中,数据管理子系统中存储有多个资源与多个业务之间的映射关系,映射关系包括:...
  • 本申请涉及可视化下单方法及装置,其方法包括:构建资源管理系统的系统地址信息与GIS地图中的现场地理信息之间的映射关系;其中,资源管理系统用于管理网络资源和记录系统地址信息;现场地理信息包括通过AOI围栏表征的地理区域和通过POI点表征的楼栋...
  • 本发明涉及大数据分析的技术领域,且公开了一种基于大数据的基于大数据的用户通信行为的分析方法,所述方法包括以下步骤:S1、采集用户多源通信行为数据,生成基础通信行为数据集和衍生行为特征数据集,S2、对所述基础通信行为数据集进行行为指标量化处理...
  • 本申请提供了一种信息传输方法、装置和设备,包括:接收消息发送者基于消息发送账号发送的消息发送请求;基于消息发送请求获取消息接收账号、待发送消息的消息内容和消息发送模式;根据消息内容生成每个消息接收账号各自对应的消息任务记录,每个消息任务记录...
  • 本公开提供一种人工智能服务管理和编排方法、架构和相关产品,涉及通信技术领域。上述方法包括:人工智能资源管理功能模块接收来自服务管理与开放功能模块的配置更新请求,配置更新请求包含由无线接入网自动化应用所订阅的人工智能服务汇总信息。人工智能资源...
  • 本申请实施例提供一种强化学习算法的选择方法及相关装置,该方法包括获取第一设备和/或第二设备的采样能力信息,其中,采样能力信息用于表征对采样过程的支持能力的信息,采样过程为第一设备与第二设备进行通信以获取采样内容的过程;根据采样能力信息确定强...
  • 本发明涉及网络技术与人工智能交叉领域,尤其涉及一种基于人工智能的网络故障趋势预测方法及系统,包括:采集多模态网络数据,经规则引擎生成因果关系对,用改进实时压缩算法处理,再经去重、补全缺失、过滤异常值,按因果图模型分配特征权重并筛选,生成标准...
  • 本发明公开了基于多源数据融合的物业设备智能巡检与精准预测性维护系统及方法,涉及物联网与传感器技术领域,包括:多源数据接入模块,通过多协议适配器,同步接入ERP台账、IoT监测流与非结构化运维记录;动态融合引擎,运行时执行异步数据时空对齐,滑...
  • 本发明公开了一种网络流量预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取目标时间段处于有效状态的至少一个网络事件;根据各所述网络事件的关联信息,确定各所述网络事件在所述目标时间段的预测流量;根据各所述网络事件的关联信息,确定各所述网络事...
  • 本发明提供一种基于多尺度卷积与注意力协同增强LSTM的网络流量矩阵预测方法,该方法改进了现有流量矩阵预测模型对多尺度特征捕捉不足、时空关联建模薄弱及泛化性差的问题,通过动态多尺度卷积模块(采用3×3/5×5/7×7二维卷积核)提取二维流量矩...
  • 本申请实施例提供一种数据处理方法、装置和设备。在本申请实施例中,能够接收来自请求节点的预测请求消息;根据所述预测请求消息,执行预测操作,并生成预测信息;其中,所述预测信息包含与未来多个不同时间区间相对应的多个预测值;向所述请求节点发送反馈消...
  • 本发明公开了一种基于数据分布信息的联邦学习协作公平性分配方法及框架,所述方法包括如下步骤:1)系统初始化;2)客户端本地更新与数据上传;3)服务器端贡献评估;4)梯度聚合与处理;5)个性化奖励分配;6)客户端本地模型更新。这种方法增强了协作...
  • 本申请提出了一种获取网络中基础设施调用关系的方法,包括:捕获网络中的域名请求;对所述域名请求进行处理,以提取关键信息并确定对应的基础设施;基于所述关键信息和所述基础设施,构建基础设施之间的调用关系图。通过该方法,得到了网络基础设施的调用关系...
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