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任务依赖图可视化与故障定位系统设计与落地

📚 共计 30 章节

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课程导论：什么是任务依赖图？

为什么需要可视化？故障定位的痛点与价值，建立全局视角。

图论基础：有向无环图(DAG)

节点与边、入度与出度、拓扑排序，夯实图论核心概念。

Python图库入门：NetworkX

安装与基础使用、创建图、添加节点与边，快速上手。

任务依赖图建模

将实际任务抽象为节点、依赖关系抽象为边、权重与状态属性。

静态可视化基础

Matplotlib与NetworkX结合、绘制简单DAG图、节点样式与颜色。

可视化Matplotlib

Spring布局、分层布局、圆形布局、如何选择合适的布局。

交互式可视化入门

Plotly基础、绘制可拖拽的依赖图、缩放与悬停提示。

快速生成交互式HTML图、节点分组与物理引擎。

使用Graphviz引擎生成专业流程图、DOT语言基础。

大规模图可视化

处理千级节点、性能优化、采样与聚合策略。

性能大规模

故障定位基础

什么是故障？故障类型（节点故障、边故障、级联故障）。

故障传播模型

故障如何在依赖图中传播？单点故障与多点故障。

根因分析入门

基于依赖图的根因定位、回溯算法。

故障影响范围分析

前向传播算法、影响子图提取。

关键路径与瓶颈

识别关键路径、计算关键节点、瓶颈分析。

关键路径瓶颈

故障定位实战

模拟任务失败、染色算法、故障路径高亮。

时间轴与故障演化

结合时间序列、故障传播的动态可视化。

时间轴动态

告警关联分析

多告警源关联、告警压缩与聚类、依赖图上的告警聚合。

异常检测与图特征

图统计特征（度分布、聚类系数）、异常子图检测。

机器学习辅助定位

图神经网络(GNN)入门、节点分类与故障预测。

系统架构与数据流

实时数据采集、图数据库存储（Neo4j简介）。

Web可视化框架

Flask/Dash搭建可视化服务、前后端交互。

在Python中生成D3.js数据、前端渲染复杂依赖图。

案例1：微服务调用链可视化

微服务调用链可视化与故障定位。

案例微服务

案例2：数据管道(ETL)依赖图

数据管道（ETL）依赖图与断点恢复。

案例3：CI/CD流水线依赖图

CI/CD流水线依赖图与构建失败定位。

案例4：云计算资源依赖图

云计算资源依赖图与宕机影响分析。

案例云计算

性能优化与最佳实践

图渲染性能、缓存策略、增量更新。

测试与验证

单元测试、模拟故障注入、定位准确率评估。

课程总结与展望

未来趋势、图计算与AI融合、推荐学习路径。