摘 要
随着微服务架构的广泛应用，其分布式特性带来的复杂性使得故障检测与修复成为系统稳定运行的关键挑战。为此，本文提出了一种面向微服务架构的自动化故障检测与修复系统，旨在通过智能化手段提升系统的可靠性和运维效率。该系统基于实时监控数据采集与分析，结合机器学习算法对微服务运行状态进行建模，从而实现故障的精准定位与分类。同时，系统引入了自适应修复策略模块，能够根据故障类型自动选择最优修复方案并执行，显著降低了人工干预的需求。实验结果表明，该系统在多种典型故障场景下表现出较高的检测准确率和修复成功率，相较于传统方法，故障平均恢复时间缩短了约40%。此外，系统还具备良好的可扩展性，能够适配不同规模的微服务架构环境。本文的主要创新点在于将机器学习技术与自动化运维理念深度融合，构建了一个兼具智能性和实用性的故障处理框架，为微服务架构的运维管理提供了新的解决方案。
关键词：微服务架构；自动化故障检测与修复；机器学习
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 微服务架构的发展背景与意义 1
1.2 自动化故障检测与修复的研究现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
2 微服务架构中的故障特性分析 2
2.1 微服务架构的故障类型与成因 2
2.2 故障传播机制与影响范围评估 3
2.3 故障数据采集与特征提取方法 4
2.4 基于微服务的故障模式建模 4
3 自动化故障检测技术研究 5
3.1 故障检测算法的选择与优化 5
3.2 实时监控与异常行为识别技术 6
3.3 基于机器学习的故障预测模型 6
3.4 检测系统的性能评估与改进策略 6
4 自动化故障修复机制设计 7
4.1 故障修复的基本原理与实现路径 7
4.2 自动化修复策略的设计与实施 7
4.3 基于规则引擎的动态修复方案 8
4.4 修复过程中的风险控制与验证 8
结论 10
致 谢 11
参考文献 12
