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随着云计算与分布式系统的持续演进，微服务架构凭借其高灵活性、强可扩展性及独立部署能力，已成为现代软件开发的核心范式。然而，架构复杂度的攀升也使得系统监控与异常检测的难度显著增加。在微服务系统中，服务间调用链（Trace）数据蕴含着丰富的运行时行为信息，但传统监控方法难以适配其动态性与复杂性，往往导致故障定位滞后、系统稳定性受损等问题。为此，设计一套高效的 Trace 监控数据采集与异常检测系统，对保障微服务架构的稳定运行具有重要现实意义。
在微服务架构下，系统监控与异常诊断面临调用链复杂、多源数据融合难、故障定位效率低等挑战。传统方法难以实现精准且及时的异常检测，严重影响系统稳定性与可维护性。为此，本研究基于 TrainTicket 微服务基准系统，设计并实现了一套集成追踪数据采集与多模态异常检测的监控工具。系统采用 SkyWalking 进行无侵入分布式追踪，使用 Elasticsearch 存储 Trace 数据，并借助 Prometheus 与 Grafana 实现 CPU、内存等性能指标的采集与可视化。为模拟真实异常场景，结合 LoadRunner 施加高并发负载，并通过 ChaosBlade 注入超时与资源耗尽等故障。在异常检测方面，提出基于 PyTorch 的 Eadro 深度学习框架，融合日志、指标与 Trace 多源数据，实现联合异常检测与根因定位。实验表明，该方法在 F1、召回率与精确率上均超过 0.8，根因定位指标 HR@1/3/5 表现优异，系统开销低于 10%，可稳定运行于 Kubernetes 多节点集群。本研究为微服务环境提供了高效可扩展的监控与故障诊断解决方案。
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面向微服务基准的Trace监控数据采集与异常检测工具阶段性技术报告
项目背景意义：
随着云计算与分布式系统的持续演进，微服务架构凭借其高灵活性、强可扩展性及独立部署能力，已成为现代软件开发的核心范式。然而，架构复杂度的攀升也使得系统监控与异常检测的难度显著增加。在微服务系统中，服务间调用链（Trace）数据蕴含着丰富的运行时行为信息，但传统监控方法难以适配其动态性与复杂性，往往导致故障定位滞后、系统稳定性受损等问题。为此，设计一套高效的 Trace 监控数据采集与异常检测系统，对保障微服务架构的稳定运行具有重要现实意义。
项目简介：
在微服务架构下，系统监控与异常诊断面临调用链复杂、多源数据融合难、故障定位效率低等挑战。传统方法难以实现精准且及时的异常检测，严重影响系统稳定性与可维护性。为此，本研究基于 TrainTicket 微服务基准系统，设计并实现了一套集成追踪数据采集与多模态异常检测的监控工具。系统采用 SkyWalking 进行无侵入分布式追踪，使用 Elasticsearch 存储 Trace 数据，并借助 Prometheus 与 Grafana 实现 CPU、内存等性能指标的采集与可视化。为模拟真实异常场景，结合 LoadRunner 施加高并发负载，并通过 ChaosBlade 注入超时与资源耗尽等故障。在异常检测方面，提出基于 PyTorch 的 Eadro 深度学习框架，融合日志、指标与 Trace 多源数据，实现联合异常检测与根因定位。实验表明，该方法在 F1、召回率与精确率上均超过 0.8，根因定位指标 HR@1/3/5 表现优异，系统开销低于 10%，可稳定运行于 Kubernetes 多节点集群。本研究为微服务环境提供了高效可扩展的监控与故障诊断解决方案。
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