一种云服务网络弹性测评方法及设备与流程

本技术涉及软件测试，尤其涉及一种云服务网络弹性测评方法及设备。

背景技术：

1、随着数字化转型的深入，云原生架构已成为承载关键核心业务的基础设施。在现代云原生体系中，网络弹性（cyber resilience）强调系统在遭遇极端网络攻击或软硬件故障时，维持核心业务连续性并自主演进的综合能力，是用于评价云原生体系的重要指标。网络弹性包括“预防、防御、恢复和适应”等多个核心维度，每个维度分别包括多条复杂的度量指标，对测评过程的覆盖程度提出了较高要求。相关技术通常采用基于静态脚本的传统测评方法，或单纯依靠静态配置筛选以实施无差别单点注入，难以适应实际测评需求，导致测评结果严重失真。

技术实现思路

1、本技术提供一种云服务网络弹性测评方法及设备，根据未知应用实体的目标基类和实际会话上下文，构建反映生产环境中真实容灾链路的故障树以用于进行云服务网络弹性测评，大幅提升了网络弹性测评的精准度和泛化能力，确保网络弹性测评结果客观真实。

2、为了达到上述目的，本技术采用的主要技术方案包括：

3、第一方面，本技术实施例提供一种云服务网络弹性测评方法，所述方法包括：

4、对处于生产环境下的未知应用实体，根据所述未知应用实体的负载特征确定目标基类，并在通用故障树的基础上构建所述目标基类的动态专属故障树；

5、对所述未知应用实体进行会话上下文感知，构建所述未知应用实体的路由转移概率矩阵；根据所述路由转移概率矩阵对所述动态专属故障树进行逻辑重构，得到所述未知应用实体的动态重构故障树；

6、利用所述动态重构故障树对所述生产环境进行网络弹性测评，得到网络弹性测评结果。

7、本技术实施例提出的云服务网络弹性测评方法，根据未知应用实体在生产环境下的负载特征进行分类，将未知应用实体归至目标基类，并在通用故障树的基础上构建目标基类的动态专属故障树；对未知应用实体进行会话上下文感知，根据未知应用实体在生产环境中的数据流量构建路由转移概率矩阵；根据路由转移概率矩阵重构动态专属故障树中的逻辑门，得到动态重构故障树；基于动态重构故障树中反映的真实容灾链路，对生产环境进行网络弹性测评，得到网络弹性测评结果。与相关技术相比，本技术根据未知应用实体的负载特征确定目标基类，以在通用故障树的基础上构建动态专属故障树，实现了故障树对未知应用实体类型的主动适配，解决了相关技术中测评用例适配性差且易失效的行业顽疾。在此基础上，本技术还对未知应用实体进行会话上下文感知，根据未知应用实体在生产环境中的实际表现将动态专属故障树重构为动态重构故障树，从而反映未知应用实体在生产环境中的真实容灾链路，使得网络弹性测评过程能够对容灾防线进行精准测定，大幅提升了网络弹性测评的精准度和泛化能力，确保网络弹性测评结果客观真实。

8、可选地，所述根据所述未知应用实体的负载特征确定目标基类，包括：

9、在所述生产环境下，对所述未知应用实体进行多模态特征提取，得到所述未知应用实体的负载特征；

10、基于先验特征权重，计算所述负载特征和标准基类特征之间的相似度，得到基类特征相似度；

11、根据所述基类特征相似度对所述未知应用实体进行基类划分，确定所述目标基类。

12、可选地，通过以下方式得到所述先验特征权重：

13、获取包含多个标准基类的基类代表件的测试样本集，基于所述标准基类特征对所述测试样本集进行满载压力测试，并采集所述基类代表件在所述满载压力测试中的测试特征值；

14、对所述测试特征值进行数据变换和聚合计算，得到预处理特征值；

15、将所述预处理特征值划分为离散特征状态，基于所述离散特征状态对各特征维度分别进行分类鉴别评估，得到所述各特征维度各自的特征信息增益；

16、根据所述特征信息增益对各特征维度进行权重分配，得到所述先验特征权重。

17、可选地，所述对所述未知应用实体进行多模态特征提取，得到所述未知应用实体的负载特征，包括：

18、获取所述未知应用实体的交互数据流，在所述交互数据流满足预设嗅探要求的情况下，对所述交互数据流进行魔数签名嗅探，得到所述负载特征；

19、在所述交互数据流不满足所述预设嗅探要求的情况下，对所述交互数据流进行无侵入旁路特征采集，得到所述负载特征。

20、可选地，所述对所述未知应用实体进行会话上下文感知，构建所述未知应用实体的路由转移概率矩阵，包括：

21、在预设时间窗口中，对所述未知应用实体进行业务流量筛选，确定与所述未知应用实体存在真实流量关联的下游活跃实体；

22、对于任一下游活跃实体，根据所述任一下游活跃实体和所述未知应用实体之间的交互流量进行权重分配，得到所述任一下游活跃实体的综合流量权重；

23、对所有下游活跃实体的综合流量权重进行噪声剪枝和归一化处理，构建所述路由转移概率矩阵。

24、可选地，所述对所述未知应用实体进行业务流量筛选，确定与所述未知应用实体存在真实流量关联的下游活跃实体，包括：

25、对所述未知应用实体进行流量数据监听和字段信息提取，获取所述未知应用实体在所述预设时间窗口中传输的流量数据的数据传输标识；根据所述数据传输标识进行数据目的识别，确定所述未知应用实体的候选下游实体；

26、提取所述未知应用实体的应用实体元数据和所述候选下游实体的下游实体元数据，根据所述应用实体元数据匹配所述未知应用实体的应用实体绑定对象，根据所述下游实体元数据匹配所述候选下游实体的下游实体绑定对象；

27、根据所述应用实体绑定对象和所述下游实体绑定对象对所述数据传输标识进行一致性校验，将满足预设一致性条件的候选下游实体作为所述下游活跃实体。

28、可选地，所述根据所述路由转移概率矩阵对所述动态专属故障树进行逻辑重构，得到所述未知应用实体的动态重构故障树，包括：

29、根据所述路由转移概率矩阵对所述未知应用实体进行流量统计识别，得到所述未知应用实体的流量轮廓特征；

30、在所述流量轮廓特征表示所述未知应用实体满足预设瓶颈条件的情况下，确保所述未知应用实体在所述动态专属故障树中的逻辑门为或门，得到所述动态重构故障树；

31、在所述流量轮廓特征表示所述未知应用实体与其他未知应用实体共享同源请求并属于同一标准基类，且所述未知应用实体与其他未知应用实体之间的流量方差小于预设方差阈值的情况下，确保所述未知应用实体在所述动态专属故障树中的逻辑门为与门或投票表决门，得到所述动态重构故障树。

32、可选地，所述利用所述动态重构故障树对所述生产环境进行网络弹性测评，得到网络弹性测评结果，包括：

33、从所述动态重构故障树中提取针对所述未知应用实体的代表底事件，并匹配所述代表底事件对应的执行模板；

34、将所述负载特征填入所述执行模板形成测评代码，执行所述测评代码以对所述生产环境进行网络弹性测评，得到所述网络弹性测评结果。

35、可选地，在所述从所述动态重构故障树中提取针对所述未知应用实体的代表底事件之后，还包括：

36、计算所有所述代表底事件的执行开销；

37、在满足预设机理覆盖率的情况下，根据所述执行开销对所有所述代表底事件进行筛选，得到优化底事件，以用于匹配执行模板以及网络弹性测评。

38、第二方面，本技术实施例提供一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行上述实施例中任一项所述的方法。