TraceGuardian 项目总览

TraceGuardian 是一个面向微服务架构的智能 Trace 监控与异常检测平台，专为 TrainTicket 微服务基准系统设计。平台集成了多种开源监控与测试工具，结合深度学习算法，实现高效的异常检测和系统守护。

项目结构

GitLink-TrainTicket/
├── Deployment/      # 微服务部署与运维脚本（Docker Compose、K8s、故障注入、监控等）
├── LocustTest/      # 基于 Locust 的接口全覆盖与流程化负载测试
├── Eadro/           # 微服务多模态异常检测与融合模型代码
├── TraceGuardian/   # 智能 Trace 监控与异常检测平台
└── ...

1. Deployment文件

• 支持 Docker Compose 和 Kubernetes 两种主流容器编排方式，一键部署 trainticket 微服务集群。
• 集成 ChaosBlade、Istio 等工具，实现故障注入与灰度发布。
• 集成 Prometheus、Grafana、SkyWalking 等监控与链路追踪能力。
• 包含 MySQL、Nacos、RabbitMQ 等中间件 Helm Chart，支持持久化存储方案。

2. Locust负载测试

• 基于 Locust 实现微服务 API 全覆盖压测，覆盖 30+ 微服务接口。
• 流程化测试脚本，自动化模拟订票、退票、改签等核心业务流程。
• 支持自定义 Token 配置，便于多用户场景测试。

3. 异常检测算法模块

• 微服务系统多模态异常检测研究代码，涵盖数据预处理、时序建模、图结构建模及多种融合模型设计。
• 支持 Transformer、LSTM、GCN、GAT 等多种模型结构。
• 提供完整的数据处理、训练、评估与可视化脚本，适合科研与工程实践。

4. 智能 Trace 监控与异常检测平台

• 基于 TrainTicket 基准系统，融合 SkyWalking、Prometheus、Locust、ChaosBlade 等主流工具，构建统一的监控与测试框架。
• 形成“观测—扰动—建模—反馈”的闭环流程，覆盖数据采集、负载生成、异常注入与智能检测。
• 支持从测试配置、异常注入到结果展示的一站式操作，提升运维效率与体验。

主要功能与亮点

• 全链路数据采集与测试：无侵入式采集 Trace 与指标，支持流程化负载生成和多场景异常注入。
• 多模态异常检测模型：融合调用链、指标与日志数据，支持 LSTM、Transformer 与图结构增强模型，检测精度与鲁棒性经过多轮验证。
• 智能巡检 Agent：后台轻量级运行，周期性完成采集、推理与诊断，自动生成结构化报告与告警，真正实现“主动巡检”。
• 智能对话助手：通过自然语言交互呈现诊断结果，支持日志上传与多轮追问，帮助运维人员快速理解与处置异常。
• 科研与工程双重价值：既适用于高校科研实验，也可落地企业级 DevOps 场景，推动微服务系统从“人工监测”迈向“智能守护”。

快速开始

请参考各子项目下的 README 文档，获取详细的安装、配置和使用说明：

• Deployment/README.md
• LocustTest/README.md
• Eadro/README.md
• TraceGuardian/README.md

参考链接

• trainticket 项目主页
• Locust 官方文档
• ChaosBlade 官方文档
• Prometheus 官方文档
• SkyWalking 官方文档