CN109542624B - 一种应用变更的资源调配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用变更的资源调配方法及装置，包括：获取应用新版本在未上线前的第一使用信息；该第一使用信息包括：用户对所述应用新版本的操作信息、情绪反应信息、调查问卷信息；根据该第一使用信息生成资源调配决策树，并根据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整；在新版本上线后，根据上线后的用户的第二使用信息确定出资源调配方案，以根据确定出的该资源调配方案对应用新版本进行资源调配。这样，不仅可以获知用户对应用变更的情绪反应，而且还可以根据包含情绪反应的使用信息确定出资源调配决策树，进而根据该资源调配决策树对应用新版本进行资源调配。

Description

一种应用变更的资源调配方法及装置

技术领域

本发明涉及软件测试领域，尤其涉及一种应用变更的资源调配方法及装置。

背景技术

目前，在应用程序变更的测试主要包括：单元测试、系统集成测试和压力测试，这些测试仅仅是对应用程序的性能测试，但真正反映一个程序是否成功，还需要看客户的使用体验。例如，对页面排布的调整，就可能会引起客户的多种反映，但是，一般情况下，即使客户普遍反映不悦，但是技术人员根本无法知晓，并且，在这种情况下，这些让客户感觉不悦或者可有可无的应用变更也会占用着软硬件资源，造成资源的浪费。

发明内容

有鉴于此，本发明公开了一种应用变更的资源调配方法及装置，解决了现有技术中无法根据客户反映对应用变更进行资源调整的问题。

一种应用变更的资源调配方法，其特征在于，包括：

获取应用新版本在未上线前的第一使用信息；所述使用信息包括：用户对所述应用新版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息；

依据所述应用新版本的第一使用信息，生成资源调配决策树，并在资源调配决策树生成的过程中，依据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整；所述资源调配决策树包含使用信息和资源调配方案的对应关系；

获取所述应用新版本上线后的第二使用信息；所述第二使用信息包括：用户对上线后的应用版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息中的至少一种数据；

依据所述应用新版本上线后的第二使用信息、所述资源调配决策树和专家的经验信息确定所述应用新版本的资源调配方案，以依据所述资源调配方案对所述应用版本调配资源。

可选的，还包括：

依据所述应用新版本上线后的第二使用信息，对所述资源调配决策树进行更新。

可选的，所述获取应用新版本在未上线前的使用信息，包括：

获取用户在对所述应用新版本使用的过程中的操作信息；所述操作信息包括：页面的停留时间和/或点击时间；

在用户对所述应用新版本的使用过程中，获取用户对所述新版本的情绪反应，得到用户的情绪反应信息；

获取用户对所述应用新版本的调查问卷信息。

可选的，还包括：

在依据所述专家的经验信息得到资源调配决策树的调整结果后，依据所述调整结果对所述资源调配决策树进行调整。

可选的，调配的资源包括：

变更窗口、宽带资源、内存、CPU、灰度发布的区域、主机计算能力。

本发明还公开了一种应用变更的资源调配装置，包括：

第一获取单元，用于获取应用新版本在未上线前的第一使用信息；所述使用信息包括：用户对所述应用新版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息；

资源调配决策树生成单元，用于依据所述应用新版本的第一使用信息，生成资源调配决策树，并在资源调配决策树生成的过程中，依据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整；所述资源调配决策树包含使用信息和资源调配方案的对应关系；

第二获取单元，用于获取所述应用新版本上线后的第二使用信息；所述第二使用信息包括：用户对上线后的应用版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息中的至少一种数据；

资源调配方案确定单元，用于依据所述应用新版本上线后的第二使用信息、所述资源调配决策树和专家的经验信息确定所述应用新版本的资源调配方案，以依据所述资源调配方案对所述应用版本调配资源。

可选的，还包括：

依据所述应用新版本上线后的使用信息，对所述资源调配决策树进行更新。

可选的，所述获取应用新版本在未上线前的使用信息，包括：

操作信息获取子单元，用于获取用户在对所述应用新版本使用的过程中的操作信息；所述操作信息包括：页面的停留时间和/或点击时间；

情绪反应信息获取子单元，用于在用户对所述应用新版本的使用过程中，获取用户对所述新版本的情绪反应信息；

问卷调查信息获取子单元，用于获取用户对所述应用新版本的调查问卷信息。

可选的，调配的资源包括：

变更窗口、宽带资源、内存、CPU、灰度发布的区域、主机计算能力。

可选的，还包括：

调整单元，用于在依据所述专家的经验信息得到资源调配决策树的调整结果后，依据所述调整结果对所述资源调配决策树进行调整。

本发明实施例公开了一种应用变更的资源调配方法及装置，包括：获取应用新版本在未上线前的第一使用信息；该使用信息包括：用户对所述应用新版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息；根据该第一使用信息生成资源调配决策树，并在资源调配决策树生成的过程中，依据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整；在新版本上线后，根据上线后的用户的第二使用信息、资源调配决策树和专家的经验信息确定出资源调配方案，以根据确定出的该资源调配方案对应用新版本进行资源调配。由此可知，不仅可以获知用户对应用变更的情绪反应，而且还可以根据包含情绪反应的使用信息生成资源调配决策树，并且，在资源调配决策树生成的过程中，通过专家经验进行干预，对资源搭配决策树进行调整，进而得到更加准确的资源调配决策树。这样，可以根据该资源调配决策树对系统进行资源调配，实现了对资源的合理分配。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例提供的一种应用变更的资源调配方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的一种应用变更的资源调配方法的示例的流程示意图；

图3示出了本发明实施例提供的专家经验对资源调配决策树干预的流程示意图；

图4示出了本发明实施例公开的一种应用变更的资源调配装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考图1，示出了本发明实施例提供的一种应用变更的资源调配方法的流程示意图，在本实施例中，该方法包括：

S101：获取应用新版本在未上线前的使用信息；所述使用信息包括：用户对所述应用新版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息；

本实施例中，应用新版本在未上线前，技术人员通过用户对应用新版本的使用体验以及专家的经验数据。其中，可以通过多种方式获取用户对应用新版本的使用信息，例如可以包括如下的几种方式，每种方式会获取一种数据的类型，具体的，包括：

方式一：获取用户在对所述应用新版本使用过程中的操作信息；所述操作信息包括：页面的停留时间和/或点击时间；

本实施例中，在新版本的应用系统中，嵌入鼠标轨迹及页面捕捉控件，当用户在使用应用的新版本时，根据用户的操作，可以得到用户在某一页面的停留时间、捕捉输入信息、点击时间等操作信息。

方式二：在用户对所述应用新版本的使用过程中，获取用户对所述新版本的情绪反应，得到用户的情绪反应信息；

申请人经研究发现，用户有时无法具体的描述清楚对应用的使用感想，但是人们即时的情绪反应可以准确的反应出用户对应用的满意情况，因此，为了得到用户对新版本更加准确的感知信息，在用户对应用的新版本的使用过程中，通过获取用户对应用新版本的情绪反应，该情绪反应可以包括：面部表情信息、皮肤导电值等、心跳反应、脑电波等。

举例说明：可以通过如下的几种方式对用户的情绪反应进行检测：

1)应用皮肤导电技术的皮肤传感器，该技术可以实时测量人体皮肤的导电值，人们在感觉兴奋或者紧张时，皮肤中的汗水含量会随着发生变化，而皮肤导电传感器则能够监测到由于这些变化而引起的皮肤导电纸的增减，从而判断出用户的情绪反应。

2)识别用户在操作时的面部状态和表情，来推算出年龄的大小、性别以及是否处于高兴、悲伤、生气和惊讶的情绪。

3)EQ无线电发射的无线信号能被人的身体反射回来，回到设备中，然后通过反射回来的无线电波来检测人的心跳情况，进而确定出用户的情绪。

方式三：获取用户对所述应用新版本的调查问卷信息；

本实施例中，技术人员可以设置一些关于应用新版本问题，在用户使用了应用新版本后，填写关于对新版本的使用体验。

S102:依据所述应用新版本的第一使用信息，生成资源调配决策树；所述资源调配决策树包含使用信息和资源调配方案的对应关系，并在资源调配决策树生成的过程中，依据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整；

其中，决策树在机器学习模型中是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，在本实施例中，资源应用新版本的使用信息表示对象属性，资源调配方案表示对象值；树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，每个叶节点对应从根节点到该叶节点所经历的路径表示的对象的值。

本实施例中，对于决策树的生成可以采用多种方法，在本实施例中不进行限定，例如可以采用信息熵和基尼指数的方法。

其中，在决策树生成的过程中，还需要专家经验的辅助，例如对于哪些情况需要机器自动调配资源，哪些情况需要人工干预进行自动的资源调配。

具体的，S102可以包括：

采用预设的机器学习算法，以所述第一使用信息为判决条件，生成资源调配决策树；

在所述资源调配决策树生成的过程中，依据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整。

其中，专家的经验信息可以调整资源调配决策树的分支数量或者相关分支的结果。

举例说明：如图2所示，表示决策树的生成过程，从图中可以看出，在生成资源调配决策树的过程中，需要依据情绪反应(例如是否愉悦)或者操作信息(例如是否迟滞)作为决策条件，并辅助有调查问卷信息，并且专家经验可以对决策树进行干预，调整决策树的分支数量，以及某个分支的结果 (例如迟滞倍数)。

其中，专家经验的干预可以包括如下的两种实施方式：

实施方式一、专家认为根据机器学习算法生成的决策树有问题的情况下，可以根据专家经验得到相关的干预信息，并根据专家的干预信息对资源调配决策树进行调整。

实施方式二、在依据所述经验信息得到资源调配决策树的调整结果后，专家根据经验对调整结果进行分析，若结果有问题，则再次输入干预信息，根据干预信息对资源调配决策树再次进行调整。

举例说明：参考图3，示出了专家经验对资源调配决策树进行调整的过程示意图，从图中可以看出，再有新业务出现的情况下，专家可以根据经验，调整分支数量以及迟滞的倍数，或者在机器学习算法得到的资源调配决策树流程变化较大的情况下，调整分支数量或者迟滞的倍数。

S103:获取所述应用新版本上线后的第二使用信息；

本实施例中，S103中提到的使用信息可以包括S101中的用户对上线后的应用版本的操作信息、情绪反应信息、调查问卷信息以及专家经验数据中至少一种数据。

S104:依据所述应用新版本上线后的第二使用信息、所述资源调配决策树和专家的经验信息确定所述应用新版本的资源调配方案，以依据所述资源调配方案对所述应用版本调配资源。

本实施例中，可调配的资源包括：开发工具、测试工具、测试硬件资源、上线的带宽、内存、存储、缓冲、CPU中央处理器、主机计算能力和灰度发布区域等。

举例说明：对于新上线的变更，客户感觉不变不适应，平均业务完成时间大于平时值的n倍，则不分配变更窗口，回收预备上线的软硬件资源。

或者

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍不适应，平均业务完成时间不大于平时值的n倍(n为预设的数值)，则分配变更窗口，由灰度发布机制决定发布用户所在的一级分行区域，分配该区域上线的用户需要的软硬件资源。

或者

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍良好，在资源调配上结合系统历史资源使用情况，进行适当倾斜。

或者

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍无感，但是用户又对该变更有需求，则对该变更实施延缓资源调配的策略。

当应用的新版本上线后，可以对资源调配决策树进行更新，具体的，还包括：

依据所述应用版本新上线后的第二使用信息，度所述资源决策树进行更新。

本实施例中，在新版本上线后，用户的反应与测试时可能不同，也可以会出现于测试时不同的情况，因为为了保证资源调配决策树的准确度，需要不断的根据用户的反应变更，对资源调配决策树进行更新。

举例说明：例如，对于新上线的应用的新版本，客户感觉普遍不适应，平均业务完成时间不大于平时值的n倍(n为预设的数值)，则分配变更窗口，由灰度发布机制决定发布用户所在的一级分行区域。在该一级区域运行一段时间后，可以重新获取该区域用户对应用新版本的使用信息，并根据该使用信息对决策树进行修正。

本实施例中，不仅可以获知用户对应用变更的情绪反应，而且还可以根据包含情绪反应的使用信息生成资源调配决策树，并且，在资源调配决策树生成的过程中，通过专家经验进行干预，对资源搭配决策树进行调整，进而得到更加准确的资源调配决策树。这样，可以根据该资源调配决策树对系统进行资源调配，实现了对资源的合理分配。

参考图2，示出了本发明实施例公开的一种应用变更的资源调配装置的结构示意图，在本实施例中，该装置包括：

第一获取单元201，用于获取应用新版本在未上线前的第一使用信息；所述使用信息包括：用户对所述应用新版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息；

资源调配决策树生成单元202，用于依据所述应用新版本的第一使用信息，生成资源调配决策树，并在资源调配决策树生成的过程中，依据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整；所述资源调配决策树包含使用信息和资源调配方案的对应关系；

第二获取单元203，用于获取所述应用新版本上线后的第二使用信息；所述第二使用信息包括：用户对上线后的应用版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息中的至少一种数据；

资源调配方案确定单元204，用于依据所述应用新版本上线后的第二使用信息、所述资源调配决策树和专家的经验信息确定所述应用新版本的资源调配方案，以依据所述资源调配方案对所述应用版本调配资源。

可选的，还包括：

依据所述应用新版本上线后的使用信息，对所述资源调配决策树进行更新。

可选的，所述获取应用新版本在未上线前的使用信息，包括：

操作信息获取子单元，用于获取用户在对所述应用新版本使用的过程中的操作信息；所述操作信息包括：页面的停留时间和/或点击时间；

情绪反应信息获取子单元，用于在用户对所述应用新版本的使用过程中，获取用户对所述新版本的情绪反应信息；

问卷调查信息获取子单元，用于获取用户对所述应用新版本的调查问卷信息。

可选的，调配的资源包括：

变更窗口、宽带资源、内存、CPU、灰度发布的区域、主机计算能力。

可选的，还包括：

调整单元，用于在依据所述专家的经验信息得到资源调配决策树的调整结果后，依据所述调整结果对所述资源调配决策树进行调整。

通过本实施例的装置，不仅可以获知用户对应用变更的情绪反应，而且还可以根据包含情绪反应的使用信息生成资源调配决策树，并且，在资源调配决策树生成的过程中，通过专家经验进行干预，对资源搭配决策树进行调整，进而得到更加准确的资源调配决策树。这样，可以根据该资源调配决策树对系统进行资源调配，实现了对资源的合理分配。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (2)

1.一种应用变更的资源调配方法，其特征在于，包括：

获取应用新版本在未上线前的第一使用信息；所述使用信息包括：用户对所述应用新版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息；

依据所述应用新版本的第一使用信息，生成资源调配决策树，并在资源调配决策树生成的过程中，依据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整；所述资源调配决策树包含使用信息和资源调配方案的对应关系；

获取所述应用新版本上线后的第二使用信息；所述第二使用信息包括：用户对上线后的应用版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息中的至少一种数据；

依据所述应用新版本上线后的第二使用信息和应用新版本在未上线前的第一使用信息获取用户对应用变更的情绪反应，根据包含用户对应用变更的情绪反应的使用信息生成资源调配决策树，在资源调配决策树生成的过程中，通过专家经验进行干预，对资源搭配决策树进行调整，进而得到更加准确的资源调配决策树，其中，所述情绪反应包括：面部表情信息、皮肤导电值、心跳反应、脑电波；所述情绪反应准确的反应出用户对应用的满意情况，以解决用户有时无法具体的描述清楚对应用的使用感想的问题；

通过如下的几种方式对用户的情绪反应进行检测：

1)应用皮肤导电技术的皮肤传感器，实时测量人体皮肤的导电值，人们在感觉兴奋或者紧张时，皮肤中的汗水含量会随着发生变化，而皮肤导电传感器则能够监测到由于这些变化而引起的皮肤导电纸的增减，判断出用户的情绪反应；

2)识别用户在操作时的面部状态和表情，来推算出年龄的大小、性别以及是否处于高兴、悲伤、生气和惊讶的情绪；

3)EQ无线电发射的无线信号能被人的身体反射回来，回到设备中，然后通过反射回来的无线电波来检测人的心跳情况，进而确定出用户的情绪；

其中，还包括：依据所述应用新版本上线后的第二使用信息，对所述资源调配决策树进行更新；

其中，所述获取应用新版本在未上线前的使用信息，包括：获取用户在对所述应用新版本使用的过程中的操作信息；所述操作信息包括：页面的停留时间和/或点击时间；在用户对所述应用新版本的使用过程中，获取用户对所述新版本的情绪反应，得到用户的情绪反应信息；获取用户对所述应用新版本的调查问卷信息；

其中，还包括：在依据所述专家的经验信息得到资源调配决策树的调整结果后，依据所述调整结果对所述资源调配决策树进行调整；

其中，有新业务出现的情况下，专家根据经验，调整分支数量以及迟滞的倍数，或者在机器学习算法得到的资源调配决策树流程变化较大的情况下，调整分支数量或者迟滞的倍数；

其中，调配的资源包括：

变更窗口、宽带资源、内存、CPU、灰度发布的区域、主机计算能力；

具体调配如下：

对于新上线的变更，客户感觉普遍 不适应，平均业务完成时间大于平时值的n倍，则不分配变更窗口，回收预备上线的软硬件资源，其中n为预设的数值；

或者，

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍不适应，平均业务完成时间不大于平时值的n倍，则分配变更窗口，由灰度发布机制决定发布用户所在的一级分行区域，分配该区域上线的用户需要的软硬件资源；

或者，

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍良好，在资源调配上结合系统历史资源使用情况，进行适当倾斜；

或者，

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍无感，但是用户又对该变更有需求，则对该变更实施延缓资源调配的策略。

2.一种应用变更的资源调配装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取应用新版本在未上线前的第一使用信息；所述使用信息包括：用户对所述应用新版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息；

资源调配决策树生成单元，用于依据所述应用新版本的第一使用信息，生成资源调配决策树，并在资源调配决策树生成的过程中，依据专家的经验信息对资源调配决策树进行调整；所述资源调配决策树包含使用信息和资源调配方案的对应关系；

第二获取单元，用于获取所述应用新版本上线后的第二使用信息；所述第二使用信息包括：用户对上线后的应用版本的操作信息、情绪反应信息以及调查问卷信息中的至少一种数据；

资源调配方案确定单元，用于依据所述应用新版本上线后的第二使用信息和应用新版本在未上线前的第一使用信息获取用户对应用变更的情绪反应，根据包含用户对应用变更的情绪反应的使用信息生成资源调配决策树，在资源调配决策树生成的过程中，通过专家经验进行干预，对资源搭配决策树进行调整，进而得到更加准确的资源调配决策树，其中，所述情绪反应包括：面部表情信息、皮肤导电值、心跳反应、脑电波；所述情绪反应准确的反应出用户对应用的满意情况，以解决用户有时无法具体的描述清楚对应用的使用感想的问题；通过如下的几种方式对用户的情绪反应进行检测：1)应用皮肤导电技术的皮肤传感器，实时测量人体皮肤的导电值，人们在感觉兴奋或者紧张时，皮肤中的汗水含量会随着发生变化，而皮肤导电传感器则能够监测到由于这些变化而引起的皮肤导电纸的增减，判断出用户的情绪反应；2)识别用户在操作时的面部状态和表情，来推算出年龄的大小、性别以及是否处于高兴、悲伤、生气和惊讶的情绪；3)EQ无线电发射的无线信号能被人的身体反射回来，回到设备中，然后通过反射回来的无线电波来检测人的心跳情况，进而确定出用户的情绪；

其中，还包括：依据所述应用新版本上线后的使用信息，对所述资源调配决策树进行更新；

其中，所述获取应用新版本在未上线前的使用信息，包括：

操作信息获取子单元，用于获取用户在对所述应用新版本使用的过程中的操作信息；所述操作信息包括：页面的停留时间和/或点击时间；

情绪反应信息获取子单元，用于在用户对所述应用新版本的使用过程中，获取用户对所述新版本的情绪反应信息；

问卷调查信息获取子单元，用于获取用户对所述应用新版本的调查问卷信息；

其中，还包括：调整单元，用于在依据所述专家的经验信息得到资源调配决策树的调整结果后，依据所述调整结果对所述资源调配决策树进行调整；其中，有新业务出现的情况下，专家根据经验，调整分支数量以及迟滞的倍数，或者在机器学习算法得到的资源调配决策树流程变化较大的情况下，调整分支数量或者迟滞的倍数；

其中，调配的资源包括：变更窗口、宽带资源、内存、CPU、灰度发布的区域、主机计算能力；

具体调配如下：

对于新上线的变更，客户感觉普遍 不适应，平均业务完成时间大于平时值的n倍，则不分配变更窗口，回收预备上线的软硬件资源，其中n为预设的数值；

或者，

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍不适应，平均业务完成时间不大于平时值的n倍，则分配变更窗口，由灰度发布机制决定发布用户所在的一级分行区域，分配该区域上线的用户需要的软硬件资源；

或者，

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍良好，在资源调配上结合系统历史资源使用情况，进行适当倾斜；

或者，

对于新上线的应用的版本的变更，客户感觉普遍无感，但是用户又对该变更有需求，则对该变更实施延缓资源调配的策略。

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