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龙图腾网获悉砺剑防务技术(新疆)有限公司申请的专利一种基于图神经网络的微服务响应时间预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114020326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111297775.6，技术领域涉及：G06F9/22；该发明授权一种基于图神经网络的微服务响应时间预测方法和系统是由陈昕;郑伟平;闫雪梅设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的微服务响应时间预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于图神经网络的微服务响应时间预测方法和系统，建立响应时间预测模型，为了收集训练网络模型，需要对软件系统的整体进行部署并测试、记录其数据。在不同外部负载条件以及不同的资源部署状态下对系统进行测试，并以部署的微服务为单位，记录其请求服务数量、服务响应时间、资源配置信息等。将收集到的数据做为训练数据集；以服务请求数量、容器模版信息、部署容器数量信息，及微服务之间的调用关系图为输入；各微服务在未来一段时间S中的响应时间为输出，进行模型训练，最终得到微服务的响应时间预测模型。微服务响应时间预测模型能够为微服务系统的资源调度、服务资源扩展提供支持，达到优化软件系统整体性能的目的。

本发明授权一种基于图神经网络的微服务响应时间预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的微服务响应时间预测方法，其特征在于，包括： 运行待建模软件系统，记录待建模软件系统中各微服务的运行数据，所述运行数据包括服务请求量、容器模板信息、部署容器数量信息、服务请求响应时间，以及微服务之间的调用关系图； 为待建模软件系统的每一个微服务配置至少一个容器模板，并基于微服务的运行环境需求为所述容器模板配置运行资源和运行环境； 生成预设外部访问负载量，加载到待建模软件系统上，在设定时段内进行测试，记录待建模软件系统中各微服务的运行数据，以生成训练数据集；所述运行数据还包括微服务id、记录时间、服务响应时间、容器模版资源配置信息以及容器数量信息；所述容器模版资源配置信息包括CPU、内存以及网络带宽； 构建图神经网络，将每个微服务视为图神经网络中的一个节点，为每个微服务i设置一个状态值hi； 基于迭代方法求取迭代R轮后的状态值定义一个前馈全连接神经网络，将微服务i的R轮迭代后的状态值代入该全连接神经网络，得到输出值Oi；确定损失函数，并基于所述损失函数和所述训练数据集进行图神经网络训练，得到微服务的响应时间预测模型； 所述损失函数为： LOSS＝∑i∈X||Oi-Yi||+Lreg； 上式中，X为整个网络的节点集合，即软件系统中所有微服务的集合；Yi为微服务i的服务响应时间标签值；Lreg为L2正则项； 将所述运行数据输入至预先训练好的响应时间预测模型中，以预测未来设定时段中的微服务响应时间。

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