CN109800079B - 医保系统中的节点调整方法及相关装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种医保系统中的节点调整方法及相关装置，其中，所述方法包括：在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标；若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目；将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，所述第一数目高于所述容器节点的当前数目，因此，能够提升判服务器在数据处理时的及时性。

Description

医保系统中的节点调整方法及相关装置

技术领域

本申请涉及医疗技术领域，具体涉及一种医保系统中的节点调整方法及相关装置。

背景技术

随着医保系统的不断发展，医保系统的数据量也日渐增加，当前的医保系统具有：参保人员总量巨大、客户端分布分散、医保处理实时性强要求较高等特点。医保系统通常包括服务器和分散于各医疗机构的客户端，服务器通常24小时不间断地接收分散于各地的客户端传输的医保数据，庞大的医保数据给服务器的运行性能带来了较大的挑战，服务器在流量监控、服务器处理数据等方面的压力会增大，会出现时延，处理周期变长、有时甚至可能导致故障发生，在数据处理时的及时性降低。

发明内容

本申请实施例提供一种医保系统中的节点调整方法及相关装置，能够提升判服务器在数据处理时的及时性。

本申请实施例的第一方面提供了一种医保系统中的节点调整方法，所述方法包括：

在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标；

若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目；

将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，所述第一数目高于所述容器节点的当前数目。

本申请实施例的第二方面提供了一种医保系统中的节点调整装置，所述装置包括：

获取单元，用于在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标；

确定单元，用于若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目；

调整单元，用于将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，所述第一数目高于所述容器节点的当前数目。

本申请实施例的第三方面提供一种终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本申请实施例第一方面中的步骤指令。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，至少具有如下有益效果：

通过本申请实施例，在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标，若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目，将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，因此，在服务器处理目标数据时，能够根据服务器的性能指标对服务器的数据处理进行监控，在性能指标高于预设指标阈值时，为服务器确定出容器节点的第一数目，并根据第一数目调整当前容器节点的数目，从而能够动态的调节服务器中容器节点的数目，进而能够一定程度上提升服务器对数据处理时的及时性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供了一种医保系统中的节点调整方法的示意图；

图2为本申请实施例提供了一种医保系统中的节点调节方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供了另一种医保系统中的节点调整方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供了另一种医保系统中的节点调整方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供了另一种医保系统中的节点调整方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供了另一种医保系统中的节点调整方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种终端的结构示意图；

图8为本申请实施例提供了一种医保系统中的节点调整装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所涉及到的电子装置可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(user equipment，UE)，移动台(mobile station，MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子装置。

为了更好的理解本申请实施例，下面首先对本申请实施例提供的一种医保系统中的节点调整方法进行简要介绍。请参阅图1，图1为本申请实施例提供了一种医保系统中的节点调整方法的示意图。如图1所示，医保系统中的监控设备101在服务器102处理目标数据时，获取服务器102的目标性能指标，监控设备101对目标性能指标进行判别，若判别出目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及目标性能指标确定出服务器102的容器节点的第一数目，监控设备101将服务器102中的容器节点的当前数目调整为第一数目，以此，能够动态的调节服务器中容器节点的数目，进而能够一定程度上提升服务器对数据处理时的及时性，其中，容器节点为采用DOCKER技术而产生的容器，每个容器成为一个容器节点，服务或者应用程序在容器节点中运行，容器节点运行在操作系统中，容器节点通过操作系统进行资源分配，监控设备可以为服务器中的一部分，也可以是独立的电子装置。

请参阅图2，图2为本申请实施例提供了一种医保系统中的节点调节方法的流程示意图。如图2所示，节点调节方法包括步骤201-203，具体如下：

201、在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标。

其中，目标性能指标可以包括：服务器接收的流量(流量)、服务器运行数据、业务处理处理时长。服务器接收的流量可以理解为，服务器接收客户端发送的数据的流量，客户端位于医疗机构中，医疗机构可以是医院、诊所等，医疗结构处于7*24小时持续工作状态，只要有就医、报销等服务产生，就会产生上传服务器的医保数据，从而产生流量。服务器运行数据可包括服务器中的中央处理器(Central Process Unit，CPU)利用率、内存利用率等。业务处理时长可以理解为处理每个业务所需的时间，业务处理时长在服务器的流量和CPU使用率等增加时会增加，例如，在服务器中的可运行资源比较丰富时，某个业务的处理时长可以为几百毫秒，在服务器中的可运行资源较少时，该业务处理时长可达到一分钟，甚至几分钟。

202、若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目。

其中，预设指标阈值可以由医保系统进行设定，也可以由医保系统的维护人员进行设定，预设指标阈值根据目标指标的不同而具有不同的预设指标阈值，例如，目标指标为流量，则预设阈值为与流量相对应的阈值，目标指标为业务处理时长时，则预设指标阈值为与业务处理时长相对应的阈值。

可选的，目标性能指标为目标业务处理时长时，一种可能的根据目标性能指标确定出服务器的容器节点的第一数目的方法包括步骤A1-A4，具体如下：

A1、获取所述目标数据的业务类型；

可选的，业务类型具有多个不同的业务类型，服务器在处理每种业务类型时的处理时长会不同。业务类型可包括：查询业务、数据转发业务、数据分析业务等。

A2、根据预设的业务类型与业务处理时长之间的映射关系，确定出所述目标数据的业务类型对应的预设业务处理时长；

可选的，可以根据预设的业务类型与业务处理时长之间的映射关系，确定出目标数据的预设业务处理时长。预设的业务类型与业务处理时长之间的映射关系可以由监控设备预先存储。也可以根据处理时长确定模型来得到目标数据的预设业务处理时长。

其中，处理时长确定模型采用机器学习对样本数据进行学习后得到，其中，机器学习模型为有监督学习模型，有监督学习模型例如可以是人工神经网络法中权重模型等，处理时长确定模型的一种建立方法为：首先将样本进行特征提取，得到特征集，然后将特征集输入训练模型中，训练模型根据训练模型中的算法进行学习，该算法例如可以是梯度下降法、牛顿算法、共轭梯度算法等，最后得到处理时长确定模型，以此方法，通过对大量的样本的学习，最终得到处理时长确定模型。通过机器学习模型，对大量的样本进行学习，能够较为准确的确定出处理时长确定模型，从而提升了在也设业务处理时长获取时的准确性。样本数据为选取的业务类型与预设业务处理时长。

A3、计算所述目标业务处理时长相对于所述预设业务处理时长的目标偏离度；

可选的，一种可能的计算目标偏离度的方法为：将目标业务处理时长减去预设业务处理时长，得到时长差值；将该时长差值除以100，得到目标偏离度。

A4、根据所述目标偏离度确定出所述服务器的容器节点的第一数目。

可选的，根据预设的偏离度区间与容器节点的数目之间的映射关系，确定出服务器的容器节点的第一数目。预设的偏离度区间与容器节点的数目之间的映射关系，由监控设备预先存储。

可选的，另一种可能的根据目标偏离度确定出服务器的容器节点的第一数目的方法为：根据偏离度确定出需要增加的容器节点的数目；将服务器当前的容器节点数目加上需要增加的容器节点的数目，得到第一数目。其中，根据偏离度确定出需要增加的容器节点的数目的方法可以为：将该偏离度取自然对数，得到自然对数值，然后对自然对数值取绝对值，最后取自然对数值的绝对值的整数部分作为需要增加的容器节点的数目。通过上述方法得到容器节点的第一数目，能够一定程度上提升第一数目确定时的准确性。

可选的，目标性能指标包括目标流量，另一种根据目标性能指标确定出服务器的容器节点的第一数目的方法包括步骤B1-B3，具体如下：

B1、获取所述服务器处理目标数据的当前时刻；

其中，服务器处理目标数据的当前时刻可以为：服务器中的时钟在服务器处理目标数据时所记录的时刻。

B2、根据所述当前时刻确定出所述服务器在当前时刻的参考流量；

可选的，根据每个时刻所对应的参考流量，来确定出当前时刻所对应的参考流量。其中，在确定每个时刻所对应的参考流量时，可采用如下方法：对服务器在每个时刻进行压力测试，得到瓶颈值；将该瓶颈值减去3，得到每个时刻参考流量。其中，瓶颈值可以理解为服务器能处理的最高流量时，的流量值。

B3、根据如下公式得到所述服务器的容器节点的第一数目，

其中，N为第一数目，h为目标流量，H为参考流量，Δh为一个容器所对应的流量。一个容器对应的流量可以理解为，一个容器能处理的最大流量。

203、将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目。

在一个可能的示例中，由于在医保系统中的一个服务器在的容器节点数目调整为第一数目后，仍然可能存在不能正常运行的情况，则容器节点调整方法还可包括步骤C1-C4，具体如下：

C1、提取所述服务器的运行数据，所述运行数据包括CPU使用率；

可选的，运行数据还可包括内存利用率等。

C2、若所述CPU使用率高于预设的CPU使用率，则启动定时任务，得到所述CPU使用率高于预设的CPU使用率的目标时长；

可选的，预设的CPU使用率的取值范围可以为40％-60％，例如，41％、42％、51％等。

C3、若所述目标时长大于预设时长时，根据所述CPU使用率和所述目标性能指标确定出目标新增服务器数目；

可选的，预设时长可以根据服务器当前运行的业务类型进行设定，业务类型对应的处理时长较长时，预设时长可设定为较长的时长，业务类型对应的处理时长较短时，预设时长可设定为较短的时长，一种可能的设置方式为：预设时长为业务类型对应的处理时长加上30s。

可选的，一种可能的根据CPU使用率和目标性能指标确定出目标新增服务器数目的方法包括步骤C31-C34，具体如下：

C31、根据所述CPU使用率和预设的CPU使用率确定出参考数目；

可选的，例如预设的CPU使用率为40％，CPU使用率为80％，则参考数目可以为(80％-40％)/40％＝1。

C32、根据性能指标与修正因子之间的映射关系确定出所述性能指标对应的参考数目修正因子；

可选的，不同的性能指标对应的参考数目修正因子不同，一种可能的性能指标与修正因子之间的映射关系如表1所示：

表1性能指标与修正因子之间的映射关系表

性能指标	参考数目修正因子
		流量	2
服务器运行数据	1.5
		业务处理处理时长对应的修正因子	2.5

C33、将所述参考数目乘以所述参考数目修正因子，得到参考新增服务器数目；

C34、将所述参考新增服务器数目取整，得到所述目标新增服务器数目。

C4、按照所述目标新增服务器数目增加服务器。

可选的，一个可能的示例中，服务器处理目标数据时的目标指标会降低，从而恢复到预设指标阈值以下，则此时仍然采用第一数目的容器节点对数据进行处理，将会造成资源浪费，一种可能的调节方法包括步骤D1-D3，具体如下：

D1、提取所述服务器中的每个容器节点的第一平均使用率；

其中，容器节点的第一平均使用率可以理解为在一定时间间隔内的平均使用率，该一定时间间隔可以理解为在将服务器中的容器节点调整为第一数目后的时刻起的的一段预设时间，预设时间可由服务器设定，也可以由系统管理员进行设定。

D2、若所述服务器中的每个容器节点的平均使用率均低于第一预设容器节点平均使用率，则确定出所述服务器中的容器节点的第二数目；

可选的，第一预设容器节点平均使用率可以设置为60％-70％之间的值，例如，61％、66％等。确定出服务器中的容器节点的第二数目的方法可以为：将第一预设容器节点平均使用率减去第一平均使用率，得到使用率的差值；提取当前服务器中容器节点的数目；将当前容器节点的数目乘以使用率的差值除以第一预设容器节点平均使用率，然后取整，得到第二参考数目；将第一数目减去第二参考数目得到第二数目。当然还可以通过其它的方式来确定第二数目，例如，通过数据模型来得到第二数目，也可以通过预设的映射关系来确定第二数目等。

D3、将所述服务器中的容器节点的当前数目从第一数目调整为第二数目，所述第一数目大于所述第二数目。

可选的，一种可能的将服务器中的容器节点的当前数目从第一数目调整为第二数目的方法包括步骤D31-D32，具体如下：

D31、若所述第一数目与所述第二数目之间的差值大于2，则将所述服务器中的容器节点的当前数目从第一数目调整为第三数目，所述第三数目大于所述第二数目且小于所述第一数目；

其中，第三数目为可变数目，即，第三数目为第一数目减去2*n得到，n为调整次数。一种可能的调整方式为：将服务器的数目从第一数目调整为第一数目减去2得到的第三数目，然后提取服务器中每个容器节点的第二平均使用率，若第二平均使用率等于第二预设容器节点平均使用率，则停止数目调整，若第二平均使用率小于预设容器节点平均使用率，则继续上述调整，即，将第一调整数目减去4，得到第三数目，若在调整到第二数目或第二数目加1的数目时，第二平均使用率仍小于预设容器节点平均使用率，则终止数目调整或调整到第二数目，终止数目调整为将第三数目等于第二数目的情况，调整到第二数目为第三数目为第二数目加1的情况。第二预设容器节点平均使用率高于第一预设容器节点平均使用率。

D32、提取所述服务器中的每个容器节点的第二平均使用率，若所述第二平均使用率等第二于所述预设容器节点平均使用率，则将所述第三数目作为所述第二数目。

本示例中，在将容器节点数目从第一数目调整为第二数目时，采用中间调节的方法，能够一定程度上减少，在将容器节点的数目从第一数目调整为第二数目的过程中，服务器的目标性能指标增加，导致容器节点使用率上升时，进而导致容器节点数目需要增加到第二数目与第一数目之间，从而需要再次将第二数目调整为第三数目，因此能够动态的调节容器节点的数目，从而一定程度上提升了服务器的稳定性。

请参阅图3，图3为本申请实施例提供了另一种医保系统中的节点调整方法的流程示意图。如图3所示，节点调整方法包括步骤301-306，具体如下：

301、在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标，所述目标性能指标包括目标业务处理时长；

302、若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则获取所述目标数据的业务类型；

303、根据预设的业务类型与业务处理时长之间的映射关系，确定出所述目标数据的业务类型对应的预设业务处理时长；

304、计算所述目标业务处理时长相对于所述预设业务处理时长的目标偏离度；

305、根据所述目标偏离度确定出所述服务器的容器节点的第一数目；

306、将所述服务器中的容器节点的当前数目调整为所述第一数目。

本示例中，通过服务器的性能指标中的目标业务处理时长来，确定出目标业务处理时长相对于预设业务处理时长的偏离度，并根据偏离度来确定出服务器中的容器节点的第一数目，最后将服务器中当前节点的数目调整为第一数目，因此，通过偏离度来确定容器节点中的第一数目，能够一定程度上提升确定服务器中容器节点的第一数目的准确性。

请参阅图4，图4为本申请实施例提供了另一种医保系统中的节点调整方法的流程示意图。如图4所示，节点调整方法包括步骤401-407，具体如下：

401、在医保系统中的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标；

402、若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据所述目标性能指标确定出所述服务器的容器节点的第一数目；

403、将所述服务器中的容器节点的当前数目调整为所述第一数目；

404、提取所述服务器的运行数据，所述运行数据包括CPU使用率；

405、若所述CPU使用率高于预设的CPU使用率，则启动定时任务，得到所述CPU使用率高于预设的CPU使用率的目标时长；

406、若所述目标时长大于预设时长时，根据所述CPU使用率和所述目标性能指标确定出目标新增服务器数目；

407、按照所述目标新增服务器数目增加服务器。

本示例中，在服务器中的容器节点数目调整为第一数目后，检测服务器的运行数据，根据运行数据来确定出新增服务器数目，并按照该数目增加服务器，能够在服务器中的容器节点数目调整为第一数目后仍然不能满足运行要求的情况下，通过服务器的运行数据来新增服务器，能够一定程度上提升医保系统运行时的稳定性。

请参阅图5，图5为本申请实施例提供了另一种医保系统中的节点调整方法的流程示意图。如图5所示，节点调整方法包括步骤501-510，具体如下：

501、在医保系统中的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标；

502、若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据所述目标性能指标确定出所述服务器的容器节点的第一数目；

503、将所述服务器中的容器节点的当前数目调整为所述第一数目；

504、提取所述服务器的运行数据，所述运行数据包括CPU使用率；

505、若所述CPU使用率高于预设的CPU使用率，则启动定时任务，得到所述CPU使用率高于预设的CPU使用率的目标时长；

506、若所述目标时长大于预设时长时，根据所述CPU使用率和预设的CPU使用率确定出参考数目；

507、根据性能指标与修正因子之间的映射关系确定出所述性能指标对应的参考数目修正因子；

508、将所述参考数目乘以所述参考数目修正因子，得到参考新增服务器数目；

509、将所述参考新增服务器数目取整，得到所述目标新增服务器数目；

510、按照所述目标新增服务器数目增加服务器。

本示例中，通过CPU使用率和预设的CPU使用率来确定出参考数目，然后根据性能指标得到参考数目修正因子，最后根据修正因子和参考数目确定出目标新增服务器数目，因此，采用CPU使用率、预设CPU使用率和修正因子来确定出目标新增服务器数目，能够一定程度上提升确定目标新增服务器数目时的准确性。

请参阅图6，图6为本申请实施例提供了另一种医保系统中的节点调整方法的流程示意图。如图6所示，节点调整方法包括步骤601-607，具体如下：

601、在医保系统中的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标；

602、若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据所述目标性能指标确定出所述服务器的容器节点的第一数目；

603、将所述服务器中的容器节点的当前数目调整为所述第一数目；

604、提取所述服务器中的每个容器节点的第一平均使用率；

605、若所述服务器中的每个容器节点的平均使用率均低于第一预设容器节点平均使用率，则确定出所述服务器中的容器节点的第二数目，所述第一数目大于所述第二数目；

606、若所述第一数目与所述第二数目之间的差值大于2，则将所述服务器中的容器节点的当前数目从第一数目调整为第三数目，所述第三数目大于所述第二数目且小于所述第一数目；

607、提取所述服务器中的每个容器节点的第二平均使用率，若所述第二平均使用率等于所述第二预设容器节点平均使用率，则将所述第三数目作为所述第二数目。

本示例中，在将服务器中的容器节点调整为第一数目之后，服务器的目标性能指标会存在降低的情况，因此，通过检测服务器中容器节点的平均使用率，来确定出目标性能指标是否下降，并在下降后确定出容器节点的第二数目，并将容器节点的数目从第一数目调整为第二数目，从而能够一定程度上减少能耗。

与上述实施例一致的，请参阅图7，图7为本申请实施例提供的一种终端的结构示意图，如图所示，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，上述程序包括用于执行以下步骤的指令；

在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标；

若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目；

将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，所述第一数目高于所述容器节点的当前数目。

通过本申请实施例，在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标，若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目，将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，因此，在服务器处理目标数据时，能够根据服务器的性能指标对服务器的数据处理进行监控，在性能指标高于预设指标阈值时，为服务器确定出容器节点的第一数目，并根据第一数目调整当前容器节点的数目，从而能够动态的调节服务器中容器节点的数目，进而能够一定程度上提升服务器对数据处理时的及时性。

上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，终端为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对终端进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

与上述一致的，请参阅图8，图8为本申请实施例提供了一种医保系统中的节点调整装置的结构示意图，所述装置包括获取单元801、确定单元802和调整单元803，其中，

获取单元801，用于在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标；

确定单元802，用于若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目；

调整单元803，用于将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，所述第一数目高于所述容器节点的当前数目。

本示例中，在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标，若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目，将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，因此，在服务器处理目标数据时，能够根据服务器的性能指标对服务器的数据处理进行监控，在性能指标高于预设指标阈值时，为服务器确定出容器节点的第一数目，并根据第一数目调整当前容器节点的数目，从而能够动态的调节服务器中容器节点的数目，进而能够一定程度上提升服务器对数据处理时的及时性。

可选的，所述目标性能指标包括目标业务处理时长，在所述根据所述目标性能指标确定出所述服务器的容器节点的第一数目方面，所述确定单元802具体用于：

获取所述目标数据的业务类型；

根据预设的业务类型与业务处理时长之间的映射关系，确定出所述目标数据的业务类型对应的预设业务处理时长；

计算所述目标业务处理时长相对于所述预设业务处理时长的目标偏离度；

根据所述目标偏离度确定出所述服务器的容器节点的第一数目。

可选的，所述目标性能指标包括目标流量，在所述根据所述目标性能指标确定出所述服务器的容器节点的第一数目，所述确定单元802还具体用于：

获取所述服务器处理目标数据的当前时刻；

根据所述当前时刻确定出所述服务器在当前时刻的参考流量；

根据如下公式得到所述服务器的容器节点的第一数目，

其中，N为第一数目，h为目标流量，H为参考流量，Δh为一个容器所对应的流量。

可选的，所述医保系统中的节点调节装置还具体用于：

提取所述服务器的运行数据，所述运行数据包括CPU使用率；

若所述CPU使用率高于预设的CPU使用率，则启动定时任务，得到所述CPU使用率高于预设的CPU使用率的目标时长；

若所述目标时长大于预设时长时，根据所述CPU使用率和所述目标性能指标确定出目标新增服务器数目；

按照所述目标新增服务器数目增加服务器。

可选的，在所述根据所述CPU使用率和所述目标性能指标确定出目标新增服务器数目方面，所述医保系统中的节点调节装置还具体用于：

根据所述CPU使用率和预设的CPU使用率确定出参考数目；

根据性能指标与修正因子之间的映射关系确定出所述性能指标对应的参考数目修正因子；

将所述参考数目乘以所述参考数目修正因子，得到参考新增服务器数目；

将所述参考新增服务器数目取整，得到所述目标新增服务器数目。

可选的，所述医保系统中的节点调节装置还具体用于：

提取所述服务器中的每个容器节点的第一平均使用率；

若所述服务器中的每个容器节点的平均使用率均低于第一预设容器节点平均使用率，则确定出所述服务器中的容器节点的第二数目；

将所述服务器中的容器节点的当前数目从第一数目调整为第二数目，所述第一数目大于所述第二数目。

可选的，在所述将所述服务器中的容器节点的数目从第一数目调整为第二数目方面，所述医保系统中的节点调节装置还具体用于：

若所述第一数目与所述第二数目之间的差值大于2，则将所述服务器中的容器节点的当前数目从第一数目调整为第三数目，所述第三数目大于所述第二数目且小于所述第一数目；

提取所述服务器中的每个容器节点的第二平均使用率，若所述第二平均使用率等于所述第二预设容器节点平均使用率，则将所述第三数目作为所述第二数目。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种医保系统中的节点调整方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种医保系统中的节点调整方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在申请明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (8)

1.一种医保系统中的节点调整方法，其特征在于，所述方法包括：

在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标，所述目标性能指标包括目标业务处理时长；

若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目，包括：获取所述目标数据的业务类型，根据预设的业务类型与业务处理时长之间的映射关系，确定出所述目标数据的业务类型对应的预设业务处理时长，计算所述目标业务处理时长相对于所述预设业务处理时长的目标偏离度，将所述目标偏离度取自然对数，得到自然对数值，然后对所述自然对数值取绝对值，最后取所述自然对数值的绝对值的整数部分作为需要增加的容器节点的数目，将所述服务器当前的容器节点数目加上所述需要增加的容器节点的数目，得到第一数目；

将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，所述第一数目高于所述容器节点的当前数目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述服务器中的容器节点的当前数目调整为所述第一数目之后，所述方法还包括：

提取所述服务器的运行数据，所述运行数据包括CPU使用率；

若所述CPU使用率高于预设的CPU使用率，则启动定时任务，得到所述CPU使用率高于预设的CPU使用率的目标时长；

若所述目标时长大于预设时长时，根据所述CPU使用率和所述目标性能指标确定出目标新增服务器数目；

按照所述目标新增服务器数目增加服务器。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述CPU使用率和所述目标性能指标确定出目标新增服务器数目，包括：

根据所述CPU使用率和预设的CPU使用率确定出参考数目；

根据性能指标与修正因子之间的映射关系确定出所述性能指标对应的参考数目修正因子；

将所述参考数目乘以所述参考数目修正因子，得到参考新增服务器数目；

将所述参考新增服务器数目取整，得到所述目标新增服务器数目。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

提取所述服务器中的每个容器节点的第一平均使用率；

若所述服务器中的每个容器节点的平均使用率均低于第一预设容器节点平均使用率，则确定出所述服务器中的容器节点的第二数目；

将所述服务器中的容器节点的当前数目从第一数目调整为第二数目，所述第一数目大于所述第二数目。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述服务器中的容器节点的数目从第一数目调整为第二数目，包括：

若所述第一数目与所述第二数目之间的差值大于2，则将所述服务器中的容器节点的当前数目从第一数目调整为第三数目，所述第三数目大于所述第二数目且小于所述第一数目；

提取所述服务器中的每个容器节点的第二平均使用率，若所述第二平均使用率等于第二预设容器节点平均使用率，则将所述第三数目作为所述第二数目。

6.一种医保系统中的节点调整装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于在医保系统的服务器处理目标数据时，获取所述服务器的目标性能指标，所述目标性能指标包括目标业务处理时长；

确定单元，用于若所述目标性能指标高于预设指标阈值，则根据预设的容器节点数目确定方法以及所述目标性能指标，确定出所述服务器的容器节点的第一数目，其中，所述确定单元还用于，获取所述目标数据的业务类型，根据预设的业务类型与业务处理时长之间的映射关系，确定出所述目标数据的业务类型对应的预设业务处理时长，计算所述目标业务处理时长相对于所述预设业务处理时长的目标偏离度，将所述目标偏离度取自然对数，得到自然对数值，然后对所述自然对数值取绝对值，最后取所述自然对数值的绝对值的整数部分作为需要增加的容器节点的数目，将所述服务器当前的容器节点数目加上所述需要增加的容器节点的数目，得到第一数目；

调整单元，用于将所述服务器的容器节点的当前数目调整为所述第一数目，所述第一数目高于所述容器节点的当前数目。

7.一种终端，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-5任一项所述的方法。

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