CN112925663A - 业务数据的计算方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供了业务数据的计算方法和装置。首先，在业务进行过程中，获取业务数据；并且，在业务进行过程中，监测阶段计算触发事件；当监测到阶段计算触发事件后，利用在当前阶段中获取的业务数据进行当前阶段的特征计算；其中，在第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：从所述业务开始时至当前第一次监测到阶段计算触发事件之间的阶段；在非第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：上一次监测到阶段计算触发事件至当前监测到阶段计算触发事件之间的阶段；利用各阶段的特征计算结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
Description
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及网络通信技术，尤其涉及业务数据的计算方法和装置。
背景技术
随着互联网的快速发展，基于互联网实现的业务也日益复杂。在一次业务实现中，往往要获取大量的业务数据，并基于获取的业务数据进行大量的计算。
目前，由于业务数据的数据量庞大，并且计算复杂，往往需要等待过长的时间才能得到最终的业务计算结果。因此，需要一种能够更快地得到业务计算结果的方法。
发明内容
本说明书一个或多个实施例描述了业务数据的计算方法和装置，能够更快地得到业务计算结果。
根据第一方面，提供了一种业务数据的计算方法，包括：
在业务进行过程中，获取业务数据；
在业务进行过程中，监测阶段计算触发事件；
当监测到阶段计算触发事件后，利用在当前阶段中获取的业务数据进行当前阶段的特征计算；其中，在第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：从所述业务开始时至当前第一次监测到阶段计算触发事件之间的阶段；在非第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：上一次监测到阶段计算触发事件至当前监测到阶段计算触发事件之间的阶段；
利用各阶段的特征计算结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明书的一个实施例中，所述获取业务数据包括：从至少两个业务系统中分别获取所述业务对应的业务数据；则所述阶段计算触发事件，包括：已经从同一个业务系统中获取了所述业务对应的所有业务数据；
和/或，
进一步包括：为所述业务设置至少两个不同的业务时间节点；则所述阶段计算触发事件，包括：当前到达了一个业务时间节点；
和/或，
所述业务对应至少两个计算模型；则所述阶段计算触发事件，包括：当前已经获取了一个计算模型需要利用的所述业务对应的所有业务数据；
和/或，
所述业务对应至少两个判断规则；则所述阶段计算触发事件，包括：当前已经获取了执行一次判断规则需要利用的所述业务对应的所有业务数据。
在本说明书的一个实施例中，利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果，包括：
在每一个阶段，将当前阶段的特征计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的特征计算结果之后，取出缓存的各特征计算结果；
利用取出的各特征计算结果、所述业务对应的各计算模型及各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明书的一个实施例中，利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果，包括：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；将当前阶段的模型计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的模型计算结果之后，取出缓存的各模型计算结果；
利用各阶段的模型计算结果及所述业务对应的各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明书的一个实施例中，利用各阶段的模型计算结果得到所述业务对应的业务计算结果，包括：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；确定当前阶段对应的当前判断规则；利用当前判断规则对当前阶段的模型计算结果进行判断，得到当前阶段的规则判断结果；以及将当前阶段的规则判断结果进行缓存；
当得到各阶段的规则判断结果之后，取出缓存的各规则判断结果；
利用各规则判断结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明书的一个实施例中，所述进行缓存包括：利用为所述业务生成的业务缓存标识作为缓存索引，进行缓存。
根据第二方面，提供了一种业务数据的计算装置，包括：
业务数据获取模块，被配置为在业务进行过程中获取业务数据；
监测模块，被配置为在业务进行过程中监测阶段计算触发事件；
计算模块，被配置为当监测到阶段计算触发事件后，利用在当前阶段中获取的业务数据进行当前阶段的特征计算；其中，在第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：从所述业务开始时至当前第一次监测到阶段计算触发事件之间的阶段；在非第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：上一次监测到阶段计算触发事件至当前监测到阶段计算触发事件之间的阶段；
汇总模块，被配置为利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明的一个实施例中，所述业务数据获取模块，被配置为执行从至少两个业务系统中分别获取所述业务对应的业务数据；则所述阶段计算触发事件包括：已经从同一个业务系统中获取了所述业务对应的所有业务数据；
和/或，
所述业务设置有至少两个不同的业务时间节点；则所述阶段计算触发事件包括：当前到达了一个业务时间节点；
和/或，
所述业务对应至少两个计算模型；则所述阶段计算触发事件包括：当前已经获取了一个计算模型需要利用的所述业务对应的所有业务数据；
和/或，
所述业务对应至少两个判断规则；则所述阶段计算触发事件包括：当前已经获取了执行一次判断规则需要利用的所述业务对应的所有业务数据。
在本说明的一个实施例中，所述计算模块被配置为：
在每一个阶段，将当前阶段的特征计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的特征计算结果之后，取出缓存的各特征计算结果；
利用取出的各特征计算结果、所述业务对应的各计算模型及各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明的一个实施例中，所述计算模块被配置为：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；将当前阶段的模型计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的模型计算结果之后，取出缓存的各模型计算结果；
利用各阶段的模型计算结果及所述业务对应的各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明的一个实施例中，所述计算模块被配置为：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；确定当前阶段对应的当前判断规则；利用当前判断规则对当前阶段的模型计算结果进行判断，得到当前阶段的规则判断结果；以及将当前阶段的规则判断结果进行缓存；
当得到各阶段的规则判断结果之后，取出缓存的各规则判断结果；
利用各规则判断结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明的一个实施例中，所述计算模块被配置为：利用为所述业务生成的业务缓存标识作为缓存索引，进行缓存。
根据第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本说明书任一实施例的方法。
根据第四方面，提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现本说明书任一实施例的方法。
根据本说明书实施例提供的业务数据的计算方法装置，采用了分阶段联合计算的方式，即在业务进行过程中，每当监测到一个阶段计算触发事件，就会利用本阶段获取的业务数据进行一次特征计算，这样，就相当于将业务过程划分为各个阶段，然后在每一个阶段中，都利用该阶段获取的业务数据进行计算，业务数据的计算与业务实现过程并行进行，而无需等到获取了所有业务数据的最后一个阶段才开始计算，能够更快地得到业务计算结果，从而提高了计算效率，降低对业务计算结果的等待时长。
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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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示出了已有技术在人脸支付业务中进行业务数据计算的示意图。
图2示出了本说明书所涉及的系统示意图。
图3示出根据本说明书一个实施例的业务数据计算方法的流程图。
图4是本说明书一个实施例中分阶段联合计算的架构示意图。
图5是本说明书一个实施例中业务数据计算装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本说明书提供的方案进行描述。
在本说明书实施例中，业务数据是指：在业务进行过程中，由一个业务系统产生的、参与计算的原始数据。比如，用户输入的密码、用户的交易金额、一个商铺的账户信息等。业务计算结果是指：对于一个业务，最终计算得到的结果，该结果为诸如用户的结果调用方需要等待的结果。
在基于互联网的一次业务实现中，在业务进行过程中的不同阶段都会产生大量的业务数据。目前已有的技术是将每一个阶段产生的业务数据逐层传递到计算中心，计算中心收到所有业务数据之后，才开始进行计算，最终得到本次业务的业务计算结果。比如参见图1，以人脸支付业务为例，已有的技术实现业务数据计算的过程包括：
首先，用户利用自己的设备进入登录系统，并输入用户的登录信息，登录系统获取各种业务数据，记为业务数据1，比如包括：用户名、密码、用户登录的位置信息、用户使用的设备信息、登录时间等，登录系统将业务数据1传递到后续的扫码系统。
然后，用户通过扫描系统，扫描商品二维码。扫描系统获取各种业务数据，记为业务数据2，比如包括：用户的扫码时间、扫码位置、对应的商户名称、对应的商品名称、对应的商品金额等。扫码系统将接收到的业务数据1以及自己获取的业务数据2传递到后续的订单系统。
之后，订单系统获取各种业务数据，记为业务数据3，比如包括：商品订单信息等。订单系统将接收到的业务数据1、业务数据2以及自己获取的业务数据3传递到后续的支付系统。
之后，用户看到本次交易的信息，进行人脸识别操作，确认支付。相应地，支付系统在接收到用户确认支付的信息后进行支付的相关操作，获取各种业务数据，记为业务数据4，比如包括用户的刷脸数据、用户的银行账户信息以及用户的历史信用记录等。支付系统将接收到的业务数据1、业务数据2、业务数据3以及获取的业务数据4传递到后续的计算中心。
最后，计算中心利用整个业务实现过程获取的所有业务数据进行计算，计算用户的支付风险，比如，利用业务数据1计算用户在一个维度的风险值，利用部分或全部业务数据2及业务数据3计算用户在另一个维度的风险值，以及利用业务数据4计算用户在又一个维度的风险值，最后，将三个维度的风险值进行综合计算，得到本次人脸支付业务对应的业务计算结果，即用户支付风险值。之后，根据该用户支付风险值则可以确定交易是否成功。
可见，在已有的业务数据计算方法中，计算中心必须在接收到本次业务实现过程中的所有业务数据后，才会开始对业务数据进行计算。由于业务数据的数据量巨大，且计算复杂，因此，从计算中心接收到本次业务实现的所有业务数据到计算中心计算出最终的业务计算结果，往往需要耗费过长的时间。也就是说，在用户确认支付后，需要等待很长的一段时间才能得到业务计算结果，才能通知用户交易是否可控。而随着业务复杂度的增加，业务数据量及计算模型的复杂度都会随之增加，导致计算中心计算耗时会更长，这对于很多业务是不可接受的，并会大大降低用户体验。
而对基于互联网的业务实现过程进行分析可知，业务数据不是同时产生的，而是在整个业务实现过程的不同阶段中分阶段产生的，计算中心进行的各种计算中，一种计算需要用到的业务数据只是所有业务数据中的一部分，也就是说，只要一种计算用到的业务数据已经获取了，就可以开始该计算，而无需等到所有计算用到的所有业务数据都获取了，才能开始。因此，在本说明书一个实施例中，考虑采用分阶段联合计算的方式，即可以考虑通过各个阶段计算触发事件将业务过程划分为各个阶段，然后在每一个阶段中，都利用该阶段获取的业务数据进行计算，业务数据的计算与业务实现过程是并行进行的，而无需等到业务实现过程的最后一个阶段才开始计算，从而能够提高计算效率，降低对业务计算结果的等待时长。
下面描述以上构思的具体实现方式。
为了方便对本说明书的理解，首先对本说明书所应用的系统架构进行描述。如图2中所示，该系统架构主要包括一个以上的业务系统(图2中以3个业务系统为例)、一个计算中心。
每一个业务系统可以与计算中心通过网络交互。其中，网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等。
业务系统能够在业务进行过程中获取业务数据，该业务数据能够被后续计算用到。在一次业务进行过程中，通常会涉及多个业务系统。比如，在一次人脸支付业务中，会涉及到的业务系统包括登录系统、扫描系统、订单系统和支付系统，每一个业务系统获取各自的业务数据。
计算中心可以是位于云端的服务器，比如在一次人脸支付业务中，计算中心可以是风控系统。
应该理解，图2中的业务系统、计算中心的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的业务系统、计算中心。
图3示出根据本说明书一个实施例的业务数据的计算方法的流程图。该方法的执行主体为业务数据的计算装置。在本说明书一个实施例中，业务数据的计算装置可以被设置在前述的计算中心内。可以理解，该方法也可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台、设备集群来执行。参见图3，该方法包括：
步骤300：在业务进行过程中，获取业务数据。
步骤302：在业务进行过程中，监测阶段计算触发事件。
步骤304：当监测到阶段计算触发事件后，利用在当前阶段中获取的业务数据进行当前阶段的特征计算。
本步骤304中，在第一次监测到阶段计算触发事件时，当前阶段为：从所述业务开始时至当前第一次监测到阶段计算触发事件之间的阶段；在非第一次监测到阶段计算触发事件时，当前阶段为：上一次监测到阶段计算触发事件至当前监测到阶段计算触发事件之间的阶段。
步骤306：利用各阶段的特征计算结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
上述图3中各个步骤的大小编号及其描述顺序只是为了更好地说明本说明书一个实施例的方法而采用的描述方式。可以理解，各个步骤之间并没有严格的执行上的先后顺序，比如，步骤300与步骤302的处理同时进行，并且，步骤300与步骤302在整个图3所示过程中持续进行。
结合图3所示的过程可以看出，在本说明书一个实施例中采用了分阶段联合计算的方式，即每当监测到一个阶段计算触发事件，就会利用本阶段获取的业务数据进行一次特征计算，这样，就相当于将业务过程划分为各个阶段，然后在每一个阶段中，都利用该阶段获取的业务数据进行计算，业务数据的计算与业务实现过程并行进行，而无需等到业务实现过程的最后一个阶段才开始计算，从而提高了计算效率，降低对业务计算结果的等待时长。
下面针对上述图3中的步骤进行详细说明。
在步骤302，在业务进行过程中，监测阶段计算触发事件。
在本说明书的实施例中，每当监测到一个阶段计算触发事件，就会触发进行一次计算，实现了通过各个阶段计算触发事件划分出多个阶段，进行多阶段计算。可以根据业务需求来确定能够触发阶段计算的阶段计算触发事件。比如，可以存在如下的实现方式：
方式一、根据业务系统来设置阶段计算触发事件，从而触发多个阶段的计算。
该方式一下，步骤300中获取业务数据具体包括：在业务进行过程中，从至少两个业务系统中分别获取业务对应的业务数据；相应地，步骤302中阶段计算触发事件是：当前已经从同一个业务系统中获取了所述业务对应的所有业务数据。比如在人脸支付业务中，当监测到从登陆系统中获取了该登录系统能够提供的所有业务数据之后，则可以确定当前发生了一次阶段计算触发事件，从而能够针对该登录系统的业务数据进行一个阶段的计算，之后，当监测到从扫描系统中获取了该扫描系统能够提供的所有业务数据之后，则又可以确定当前发生了一次阶段计算触发事件，从而能够针对该扫描系统的业务数据进行下一个阶段的计算。
方式二、根据业务进行过程中的关键时间节点来设置阶段计算触发事件，从而触发多个阶段的计算。
在该方式二下，根据业务的特点，预先为业务设置至少两个不同的业务时间节点，每一个业务时间节点都代表业务进行过程中的一个关键点，这样，图3所示过程中的阶段计算触发事件包括：当前到达了预先设置的一个业务时间节点。比如，对获取了所有的用户身份信息的时刻，可以作为一个业务时间节点，则在业务进行过程中，如果当前到达了获取所有用户身份信息的时间点，则触发一次业务数据的计算；并且，对获取了用户的设备信息的时刻，可以作为另一个业务时间节点，则在业务进行过程中，如果当前到达了获取用户设备信息的时间点，则触发另一次业务数据的计算。
方式三、根据计算模型来设置阶段计算触发事件，从而触发多个阶段的计算。
在针对一个业务的业务数据计算中，往往要利用大量的计算模型来进行计算，比如计算模型1要利用业务数据1计算用户在一个维度的风险值，计算模型2利用业务数据2计算用户在另一个维度的风险值，计算模型3要利用业务数据3计算商户风险值等。可见，计算模型1并不需要利用业务数据2或3进行计算，因此，如果计算模型1需要的业务数据已经获取到了，则可以开始利用计算模型1进行一次阶段计算，而无需等待。
在该方式三下，所述业务对应至少两个计算模型；则图3所示过程中的阶段计算触发事件包括：当前已经获取了一个计算模型需要利用的所述业务对应的所有业务数据。
方式四、根据判断规则来设置阶段计算触发事件，从而触发多个阶段的计算。
在利用一个或多个计算模型针对业务数据进行计算得到计算结果后，往往要利用一个或多个判断规则来对计算结果进行判断，从而得到最终的对应于本次业务的业务计算结果。比如，利用上述业务数据1，计算模型1计算出的风险值为0.5，利用上述业务数据2，计算模型2计算出的风险值为0.1，利用上述业务数据3，计算模型3计算出的风险值为0.2，则可以利用判断规则1，对该3个风险值进行综合判断，从而确定本次业务的风险值较小，可以正常进行交易。而另一个判断规则比如判断规则2用到的是业务数据4、业务数据5以及计算模型4和计算模型5的计算结果，因此，在判断规则1需要利用的业务数据1、2、3获取之后，就可以开始进行一次阶段计算，而无需等待其他业务数据的获取和计算。
在该方式四下，上述业务对应至少两个判断规则；图3所示过程中的阶段计算触发事件包括：当前已经获取了执行一次判断规则需要利用的所述业务对应的所有业务数据。
接下来，在步骤304，当监测到阶段计算触发事件后，利用在当前阶段中获取的业务数据进行当前阶段的特征计算。
通过执行本步骤304，每当监测到一个阶段计算触发事件，就会执行一次特征计算。
业务数据是从业务系统获取的原始数据，通常需要对业务数据进行特征计算，得到特征计算结果，后续利用该特征计算结果参与模型计算。因此，在每一个阶段，需要对本阶段中获取的业务数据进行特征计算，得到本阶段的特征计算结果。比如，获取的业务数据包括在过去的10天内，用户分别都在哪一天几点登录了系统以及用户的交易金额。那么进行的特征计算可以是：统计在过去10天之内，用户的登录次数及交易的总金额。
接下来，在步骤306，利用各阶段的特征计算结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
业务数据的计算过程包括：利用业务数据进行特征计算，得到特征计算结果；然后利用各特征计算结果以及计算模型进行模型计算，得到模型计算结果；之后，利用各模型计算结果进行规则判断，得到规则判断结果；之后，利用各规则判断结果，得到最终的业务对应的业务计算结果。
可见，业务数据的计算过程中要进行三类计算：特征计算、模型计算以及规则判断。在本说明书的实施例中，在采用分阶段联合计算的思路时，针对上述三类计算，可以采用如下三种方式进行分阶段计算：
方式A、只针对特征计算进行分阶段计算。
方式B、针对特征计算和模型计算进行分阶段计算。
方式C、针对特征计算、模型计算和规则判断都进行分阶段计算。
下面针对上述方式A、B和C分别进行说明。
首先，方式A、只针对特征计算进行分阶段计算。
在该方式A中，模型计算和规则判断可以采用已有的处理方式，即在所有特征计算都计算完毕之后进行模型计算和规则判断，通常在业务的最后一个阶段进行。而利用业务数据进行的特征计算是在业务进行过程中的不同阶段中分别进行。在该方式A下，步骤306中利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果的过程包括：
步骤A1：在每一个阶段，将当前阶段的特征计算结果进行缓存；
步骤A2：当计算完毕各阶段的特征计算结果之后比如是在业务的最后一个阶段，取出缓存的各特征计算结果；
步骤A3：利用取出的各特征计算结果、业务对应的各计算模型及各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
接下来，方式B、针对特征计算和模型计算进行分阶段计算。
在该方式B中，规则判断可以采用已有的处理方式，即在所有特征计算和所有模型计算都计算完毕之后进行规则判断，通常在业务的最后一个阶段进行，而利用业务数据进行的特征计算以及利用特征计算结果进行的模型计算都是在业务进行过程中的不同阶段中分别进行。方式B相对于方式A能够进一步提高计算效率。在该方式B下，步骤306中利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果的过程包括：
步骤B1：在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；将当前阶段的模型计算结果进行缓存；
步骤B2：当计算完毕各阶段的模型计算结果之后比如是在业务的最后一个阶段，取出缓存的各模型计算结果；
步骤B3：利用各阶段的模型计算结果及所述业务对应的各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
接下来，方式C、针对特征计算、模型计算和规则判断都进行分阶段计算。
方式C相对于方式B能够进一步提高计算效率。
在该方式C中，步骤306中利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果的过程包括：
步骤C1：在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；确定当前阶段对应的当前判断规则；利用当前判断规则对当前阶段的模型计算结果进行判断，得到当前阶段的规则判断结果；以及将当前阶段的规则判断结果进行缓存；
步骤C2：当得到各阶段的规则判断结果之后比如是在业务的最后一个阶段，取出缓存的各规则判断结果；
步骤C3：利用各规则判断结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
无论采用上述方式A、方式B、方式C中的哪一种方式，都需要对各个阶段中得到的计算结果进行缓存，以便于在利用所有阶段的计算结果进行最后计算时，可以随时从缓存中取出各阶段的计算结果进行最后的联合计算。而在缓存中，可能会包括不同业务的各阶段的计算结果，为了能够更好地区分，并且在全链路系统调用过程中都可以表征每一个阶段的计算结果所属的业务，可以为每一个业务生成一个业务缓存标识，在将每一个阶段的计算结果进行缓存时，利用该计算结果所属业务的业务缓存标识，作为该计算结果的缓存索引，从而在后续过程中，能够通过用作缓存索引的业务缓存标识，快速找到属于同一个业务的各阶段的计算结果。
在本说明书的一个实施例中，作为缓存索引的业务缓存标识可以由两部分组成：第一部分是用于表征业务的业务标识，第二部分是用于表征阶段的阶段标识。比如，在缓存中，一个计算结果的缓存索引即业务缓存标识为：ID1-B，其中，ID1表征该计算结果属于业务1，B表征该计算结果为业务1第二阶段中的计算结果。再如，在缓存中，一个计算结果的缓存索引即业务缓存标识为：ID3-C，其中，ID3表征该计算结果属于业务3，C表征该计算结果为业务3第三阶段中的计算结果。
图4是本说明书一个实施例中分阶段联合计算的系统架构示意图。参见图4，在本说明书一个实施例中，为了使得位于网络侧的业务数据计算装置(可以设置在网络侧的计算中心，该计算中心比如可以为风控系统)能够获取在业务进行过程中的各种业务数据，可以利用分布式消息中间件。业务数据计算装置可以通过分布式消息中间件对业务系统进行监听，在业务系统获取了业务数据后，通过分布式消息中间件将业务数据以消息的形式发给业务数据计算装置，从而使得该计算装置获取到业务数据，并进行特征计算。而各阶段的特征计算结果，可以由业务数据获取装置以分布式缓存的方式进行缓存。
在本说明书一个实施例中，还提出了一种业务数据的计算装置，参见图5，该装置500包括：
业务数据获取模块501，被配置为在业务进行过程中获取业务数据；
监测模块502，被配置为在业务进行过程中监测阶段计算触发事件；
计算模块503，被配置为当监测到阶段计算触发事件后，利用在当前阶段中获取的业务数据进行当前阶段的特征计算；其中，在第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：从所述业务开始时至当前第一次监测到阶段计算触发事件之间的阶段；在非第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：上一次监测到阶段计算触发事件至当前监测到阶段计算触发事件之间的阶段；
汇总模块504，被配置为利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明书装置的一个实施例中，业务数据获取模块501，被配置为执行从至少两个业务系统中分别获取所述业务对应的业务数据；则所述阶段计算触发事件包括：已经从同一个业务系统中获取了所述业务对应的所有业务数据。
在本说明书装置的一个实施例中，业务设置有至少两个不同的业务时间节点；则所述阶段计算触发事件包括：当前到达了一个业务时间节点。
在本说明书装置的一个实施例中，所述业务对应至少两个计算模型；则所述阶段计算触发事件包括：当前已经获取了一个计算模型需要利用的所述业务对应的所有业务数据。
在本说明书装置的一个实施例中，所述业务对应至少两个判断规则；则所述阶段计算触发事件包括：当前已经获取了执行一次判断规则需要利用的所述业务对应的所有业务数据。
在本说明书装置的一个实施例中，计算模块503被配置为：
在每一个阶段，将当前阶段的特征计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的特征计算结果之后，取出缓存的各特征计算结果；
利用取出的各特征计算结果、所述业务对应的各计算模型及各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明书装置的一个实施例中，计算模块503被配置为：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；将当前阶段的模型计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的模型计算结果之后，取出缓存的各模型计算结果；
利用各阶段的模型计算结果及所述业务对应的各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明书装置的一个实施例中，计算模块503被配置为：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；确定当前阶段对应的当前判断规则；利用当前判断规则对当前阶段的模型计算结果进行判断，得到当前阶段的规则判断结果；以及将当前阶段的规则判断结果进行缓存；
当得到各阶段的规则判断结果之后，取出缓存的各规则判断结果；
利用各规则判断结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
在本说明书装置的一个实施例中，计算模块503被配置为：利用为所述业务生成的业务缓存标识作为缓存索引，进行缓存。
上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本说明书方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本说明书方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
又一方面的实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行结合图3所述的方法。
根据另一方面的实施例，还提供一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现结合图3所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。
Claims (14)
1.业务数据的计算方法，包括：
在业务进行过程中，获取业务数据；
在业务进行过程中，监测阶段计算触发事件；
当监测到阶段计算触发事件后，利用在当前阶段中获取的业务数据进行当前阶段的特征计算；其中，在第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：从所述业务开始时至当前第一次监测到阶段计算触发事件之间的阶段；在非第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：上一次监测到阶段计算触发事件至当前监测到阶段计算触发事件之间的阶段；
利用各阶段的特征计算结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述获取业务数据包括：从至少两个业务系统中分别获取所述业务对应的业务数据；则所述阶段计算触发事件，包括：已经从同一个业务系统中获取了所述业务对应的所有业务数据；
和/或，
进一步包括：为所述业务设置至少两个不同的业务时间节点；则所述阶段计算触发事件，包括：当前到达了一个业务时间节点；
和/或，
所述业务对应至少两个计算模型；则所述阶段计算触发事件，包括：当前已经获取了一个计算模型需要利用的所述业务对应的所有业务数据；
和/或，
所述业务对应至少两个判断规则；则所述阶段计算触发事件，包括：当前已经获取了执行一次判断规则需要利用的所述业务对应的所有业务数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果，包括：
在每一个阶段，将当前阶段的特征计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的特征计算结果之后，取出缓存的各特征计算结果；
利用取出的各特征计算结果、所述业务对应的各计算模型及各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果，包括：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；以及将当前阶段的模型计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的模型计算结果之后，取出缓存的各模型计算结果；
利用各阶段的模型计算结果及所述业务对应的各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，利用各阶段的模型计算结果得到所述业务对应的业务计算结果，包括：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；确定当前阶段对应的当前判断规则；利用当前判断规则对当前阶段的模型计算结果进行判断，得到当前阶段的规则判断结果；以及将当前阶段的规则判断结果进行缓存；
当得到各阶段的规则判断结果之后，取出缓存的各规则判断结果；
利用各规则判断结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
6.根据权利要求3、4或5所述的方法，所述进行缓存包括：利用为所述业务生成的业务缓存标识作为缓存索引，进行缓存。
7.业务数据的计算装置，包括：
业务数据获取模块，被配置为在业务进行过程中获取业务数据；
监测模块，被配置为在业务进行过程中监测阶段计算触发事件；
计算模块，被配置为当监测到阶段计算触发事件后，利用在当前阶段中获取的业务数据进行当前阶段的特征计算；其中，在第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：从所述业务开始时至当前第一次监测到阶段计算触发事件之间的阶段；在非第一次监测到阶段计算触发事件时，所述当前阶段为：上一次监测到阶段计算触发事件至当前监测到阶段计算触发事件之间的阶段；
汇总模块，被配置为利用各阶段的特征计算结果得到所述业务对应的业务计算结果。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，
所述业务数据获取模块，被配置为执行从至少两个业务系统中分别获取所述业务对应的业务数据；则所述阶段计算触发事件包括：已经从同一个业务系统中获取了所述业务对应的所有业务数据；
和/或，
所述业务设置有至少两个不同的业务时间节点；则所述阶段计算触发事件包括：当前到达了一个业务时间节点；
和/或，
所述业务对应至少两个计算模型；则所述阶段计算触发事件包括：当前已经获取了一个计算模型需要利用的所述业务对应的所有业务数据；
和/或，
所述业务对应至少两个判断规则；则所述阶段计算触发事件包括：当前已经获取了执行一次判断规则需要利用的所述业务对应的所有业务数据。
9.根据权利要求7所述的装置，其中，所述计算模块被配置为：
在每一个阶段，将当前阶段的特征计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的特征计算结果之后，取出缓存的各特征计算结果；
利用取出的各特征计算结果、所述业务对应的各计算模型及各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述计算模块被配置为：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；将当前阶段的模型计算结果进行缓存；
当计算完毕各阶段的模型计算结果之后，取出缓存的各模型计算结果；
利用各阶段的模型计算结果及所述业务对应的各判断规则，得到所述业务对应的业务计算结果。
11.根据权利要求7所述的装置，其中，所述计算模块被配置为：
在每一个阶段，均执行：确定当前阶段对应的当前计算模型；利用当前阶段的特征计算结果及当前计算模型，进行计算，得到当前阶段的模型计算结果；确定当前阶段对应的当前判断规则；利用当前判断规则对当前阶段的模型计算结果进行判断，得到当前阶段的规则判断结果；以及将当前阶段的规则判断结果进行缓存；
当得到各阶段的规则判断结果之后，取出缓存的各规则判断结果；
利用各规则判断结果，得到所述业务对应的业务计算结果。
12.根据权利要求9、10或11所述的装置，所述计算模块被配置为：利用为所述业务生成的业务缓存标识作为缓存索引，进行缓存。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
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