CN114760251A - 数据分流方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种数据分流方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：接收用户请求信息，所述用户请求信息中包括业务场景标识；基于所述业务场景标识，获取与所述用户请求信息对应的至少两组实验组标签和/或实验组染色标签；基于分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略；所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据分流方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在互联网电商场景中，通常会依据用户喜好、搜索关键词等信息为用户推荐符合算法预期的优质商品。具体的，运营人员与推荐工程算法人员希望能够快速将系统迭代推荐算法方案进行实验,并结合真实的用户流量行为数据进行分析和验证推荐算法效果，反向驱动推荐算法策略不断优化改进。同时，为了避免未经过验证和优化的推荐算法策略对现实用户和业务造成影响，需要通过对线上真实流量进行分流，少量分配真实用户流量对实验中的策略算法进行数据效果跟踪与验证，因此，如何进行数据分流亟需解决。
发明内容
本公开提供了一种数据分流方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
根据本公开的第一方面，提供了一种数据分流方法，包括：
基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
基于分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；
其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略；所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
根据本公开的第二方面，提供了一种数据分流装置，应用于分流控制中心，包括：
接收服务器发送的业务场景标识；
基于所述业务场景标识向所述服务器发送对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略；所述实验组染色标签用于确定与至少两个实验组对应的数据处理策略。
根据本公开的第三方面，提供了一种数据分流装置，包括：
获取单元，用于基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
分流单元，用于基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；
其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略；所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
根据本公开的第四方面，提供了一种数据分流装置，包括：
接收单元，用于接收服务器发送的业务场景标识；
发送单元，用于基于所述业务场景标识向所述服务器发送对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略；所述实验组染色标签用于确定与至少两个实验组对应的数据处理策略。
根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开所述的方法。
根据本公开的第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开所述的方法。
本公开的数据分流方法、装置、电子设备及存储介质，基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略；所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略；通过预先存储分流配置信息，在需要执行数据分流的场景，基于业务场景标识获取对应的分流配置信息，进而进行分流。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：
在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
图1示出了本公开实施例提供的数据分流方法的可选流程示意图；
图2示出了本公开实施例提供的数据处理方法的另一种可选流程示意图；
图3示出了本公开实施例提供的数据处理方法的再一种可选流程示意图；
图4示出了本公开实施例提供的数据分流方法的又一种可选流程示意图；
图5示出了本公开实施例提供的数据分流方法的示意性框图；
图6示出了本公开实施例提供的数据分流装置的可选结构示意图；
图7示出了本公开实施例提供的数据分流装置的另一种可选结构示意图；
图8示出了本公开实施例一种电子设备的组成结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而非全部实施例。基于本公开中的实施例，本领域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，都属于本公开保护的范围。
在互联网电商场景中，通常会依据用户喜好、搜索关键词等信息为用户推荐符合算法预期的优质商品。具体的，运营人员与推荐工程算法人员希望能够快速将系统迭代推荐算法方案进行实验,并结合真实的用户流量行为数据进行分析和验证推荐算法效果，反向驱动推荐算法策略不断优化改进。同时，为了避免未经过验证和优化的推荐算法策略对现实用户和业务造成影响，需要通过对线上真实流量进行分流，少量分配真实用户流量对实验中的策略算法进行数据效果跟踪与验证，并且可以将测试验证算法的数据效果与当前的算法策略效果数据进行比较。
目前行业内的常用做法有以下几种方式实现：
(1)基于负载均衡的流量入口网关层增加流量分配代码，网关中需要实现流量分流算法，在请求中增加实验组标识，分流算法新增、分流比例变更与失效都需要修改代码，然后重启流量网关才能生效。增加流量网关业务代码入侵和额外维护风险，无法快速灵活变更和启用分流策略。
(2)各互联网企业结合各自的业务场景开发推荐算法策略分流框架，通用性、可重用度低，无法成为一种通用产品解决方案推广使用。
针对目前分流方法中存在的缺陷，本公开提供一种数据分流方法，以至少解决上述部分或全部技术问题。
图1示出了本公开实施例提供的数据分流方法的可选流程示意图，将根据各个步骤进行说明。
步骤S101，基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些实施例中，数据分流装置(或服务器)基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签，其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
具体实施时，所述服务器可以从网管负载均衡接收所述用户请求信息，基于所述用户请求信息从所述服务器外部的分流控制中心获取与所述用户请求信息包括的业务场景标识所对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些实施例中，可以预先通过所述服务器包括的配置接口，或者所述分流软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)控制中心包括的配置接口配置业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息；在后续需要更新所述分流配置信息的情况下，也可以通过所述分流SDK控制中心包括的配置接口更新所述业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息。
在一些实施例中，所述服务器接收的用户请求信息可以包括来自于至少两个用户的至少两个用户请求。
步骤S102，基于分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
在一些实施例中，所述服务器基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略。
在一些实施例中，所述服务器基于所述分流策略和所述每一个实验组的分流比例，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。其中，所述分流策略可以基于预先配置的分流策略选择，也可以从配置接口接收。
具体实施时，所述服务器可以以自增的方式对所述用户请求信息进行编号；基于每一个实验组的分流比例，以及实验组的数量，确定分流的模；基于所述用户请求信息的编号和所述分流的模，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。或者，所述服务器还可以确定所述用户请求信息唯一标识对应的哈希值；基于每一个实验组的分流比例，以及实验组的数量，确定分流的模；基于所述集合中数据的哈希值和所述分流的模，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
具体实施时，所述服务器可以以自增的方式对所述用户请求信息中包括的多个用户请求进行编号。
在一些实施例中，所述服务器还可以基于所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略对所述至少两个实验组中的用户请求信息进行处理，获得处理结果；所述处理结果用于比较所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略的性能；其中，所述数据处理策略至少包括数据分析策略或数据推荐策略。
在一些实施例中，所述实验组染色标签基于所述分流策略和/或实现组的数量确定，用于标记部分实验组中的用户请求信息，便于对数据基于实验组进行分组，基于分组结果进行不同数据处理策略的比较验证、调整实验组数量、调整分流比例或停止实验组实验等。
在一些实施例中，步骤S101至步骤S102所述的方法可以基于软件开发包实现，即所述软件开发包中集成实现步骤S101至步骤S102所需代码，执行上述步骤S101至步骤S102的具体流程。
在一些实施例中，步骤S101至步骤S102所述的方法可以同时应用于多个用户(多个用户发送多个用户请求的场景)，或不同的业务场景，不同的业务场景之间的流量相互隔离，且不同的实验组之间的数据也相互隔离。
如此，通过本公开实施例提供的数据分流方法，基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略；所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。一方面，分流配置信息是预先配置好的，并且通过所述服务器(或SDK)基于业务场景标识获取，不依赖固定的场景(兼容任何业务场景、业务场景标识)，并且不需要如现有技术一般对流量网关进行代码入侵，降低了网站服务因某个业务变更或添加实现组修改流量网关配置代码，而出现以为错误带来全站服务异常的风险；另一方面，过独立的配置接口维护业务场景实验组以及分流配置信息的动态新增、删除和变更实验组标识、以及每个实验组的分流配比的动态调整，调整以上内容业务服务不需要重新启动服务，对业务代码降低了代码入侵性和耦合度，能够适用于不同的有进行多实验组分流需求的业务系统。
图2示出了本公开实施例提供的数据处理方法的另一种可选流程示意图，将根据各个步骤进行说明。
步骤S201，接收服务器发送的业务场景标识。
在一些实施例中，分流控制中心接收服务器发送的业务场景标识。所述业务场景标识用于获取与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些可选实施例中，所述分流控制中心基于配置接口确认业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；和/或，存储所述业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。其中，所述配置接口可以是设置在所述分流控制中心的独立的接口，能够接收所述分流控制中心之外的操作信息(即可以通过所述配置接口直接基于电子设备外设配置所述配置信息)或数据(即可以通过所述配置接口接收已经配置完成的所述配置信息)。
其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
在一些可选实施例中，所述方法还包括：更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；其中，所述更新至少包括：新增、修改、删除和缓存之一。
步骤S202，基于所述业务场景标识向所述服务器发送对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些实施例中，所述分流控制中心基于所述业务场景标识从预先存储的业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签中，获取对应的分流配置信息和/或实验组染色标签，并向所述服务器发送所述分流配置信息和/或实验组染色标签，以使所述服务器可以基于所述分流配置信息对用户请求信息进行分流，和/或基于所述实验组染色标签标记不同的实验组中的用户请求信息，进行后续的数据分析。
如此，通过本公开实施例提供的数据分流方法，一方面，分流配置信息是分流控制中心预先配置完成的，并且通过所述服务器(或SDK)基于业务场景标识获取，不依赖固定的场景(兼容任何业务场景、业务场景标识)，并且不需要如现有技术一般对流量网关进行代码入侵，降低了网站服务因某个业务变更或添加实现组修改流量网关配置代码，而出现以为错误带来全站服务异常的风险；另一方面，过独立的配置接口维护业务场景实验组以及分流配置信息的动态新增、删除和修改实验组标识、以及每个实验组的分流配比的动态调整，调整以上内容业务服务不需要重新启动服务器，对业务代码降低了代码入侵性和耦合度，能够适用于不同的有进行多实验组分流需求的业务系统。
图3示出了本公开实施例提供的数据处理方法的再一种可选流程示意图，将根据各个步骤进行说明。
步骤S301，分流控制中心配置业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息。
在一些实施例中，分流控制中心可以预先通过所述分流控制中心包括的配置接口配置业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息；在后续需要更新所述分流配置信息的情况下，也可以通过所述分流控制中心包括的配置接口更新所述业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息。
其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
步骤S302，服务器基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些实施例中，服务器基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，从所述分流控制中心获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
具体实施时，所述服务器可以从网管负载均衡接收所述用户请求信息，基于所述用户请求信息从所述分流控制中心获取与所述用户请求信息包括的业务场景标识所对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些实施例中，所述服务器接收的用户请求信息可以包括来自于至少两个用户的至少两个用户请求。
步骤S303，服务器基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
在一些实施例中，所述服务器基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略。
在一些实施例中，所述服务器基于所述分流策略和所述每一个实验组的分流比例，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。其中，所述分流策略可以基于预先配置的分流策略选择，也可以从配置接口接收。
具体实施时，所述服务器可以以自增的方式对所述用户请求信息进行编号；基于每一个实验组的分流比例，以及实验组的数量，确定分流的模；基于所述用户请求信息的编号和所述分流的模，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。或者，所述服务器还可以确定所述用户请求信息唯一标识对应的哈希值；基于每一个实验组的分流比例，以及实验组的数量，确定分流的模；基于所述集合中数据的哈希值和所述分流的模，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
步骤S304，服务器基于所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略对所述至少两个实验组中的用户请求信息进行处理，获得处理结果。
在一些实施例中，所述服务器还可以基于所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略对所述至少两个实验组中的用户请求信息进行处理，获得处理结果；所述处理结果用于比较所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略的性能；其中，所述数据处理策略至少包括数据分析策略或数据推荐策略。
在一些实施例中，所述实验组染色标签基于所述分流策略和/或实现组的数量确定，用于标记部分实验组中的用户请求信息，便于对数据基于实验组进行分组，基于分组结果进行不同数据处理策略的比较验证、调整实验组数量、调整分流比例或停止实验组实验等。
在一些可选实施例中，所述数据分流方法还可以包括以下步骤：
步骤S305，分配控制中心更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些实施例中，所述分配控制中心更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签，以使后续根据更新后的分流配置信息和/或实验组染色标签对用户请求信息进行分流。
在一些实施例中，所述分配控制中心更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签可以至少包括：新增至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签、修改至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签和删除至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签之一。
在一些实施例中，所述装置执行步骤S305之后，重新执行步骤S302。
在一些实施例中，步骤S301至步骤S305所述的方法可以基于软件开发包实现，即所述软件开发包中集成实现步骤S301至步骤S305所需代码，执行上述步骤S301至步骤S305的具体流程。
在一些实施例中，步骤S301至步骤S305所述的方法可以同时应用于多个用户(多个用户发送多个用户请求信息的场景)，或不同的业务场景，不同的业务场景之间的流量相互隔离，且不同的实验组之间的数据也相互隔离。
如此，通过本公开实施例提供的数据分流方法，一方面，分流配置信息是预先配置好的，并且通过所述装置(或SDK)基于业务场景标识获取，不依赖固定的场景(兼容任何业务场景、业务场景标识)，并且不需要如现有技术一般对流量网关进行代码入侵，降低了网站服务因某个业务变更或添加实现组修改流量网关配置代码，而出现以为错误带来全站服务异常的风险；另一方面，过独立的配置接口维护业务场景实验组以及分流配置信息的动态新增、删除和变更实验组标识、以及每个实验组的分流配比的动态调整，调整以上内容业务服务不需要重新启动服务，对业务代码降低了代码入侵性和耦合度，能够适用于不同的有进行多实验组分流需求的业务系统。
图4示出了本公开实施例提供的数据分流方法的又一种可选流程示意图，图5示出了本公开实施例提供的数据分流方法的示意性框图，将结合图4和图5进行说明。
如图5所示，所述服务器(业务系统)用于以下之一：接收用户请求信息、基于所述用户请求信息中包括的业务从场景标识确定分流配置信息、对所述用户请求信息进行分流、对分流后的所述用户请求信息用不同的数据处理方法，经过不同数据处理方法处理的数据进行采集、分析和对比；所述分流控制中心用于新增、修改、删除、缓存所述分流配置信息，确定不同实验组对应的实验组染色标签，以及确定分流算法。
步骤S401，分流控制中心配置业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息。
在一些实施例中，可以预先通过所述分流控制中心包括的配置接口配置业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息；在后续需要更新所述分流配置信息的情况下，也可以通过所述分流控制中心包括的配置接口更新所述业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息。
其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
如图5所示，所述装置可以通过述分流SDK控制中心包括的配置接口接入所述分流SDK控制中心，确定实验组的数量、实验组标签和各实验组的分流比例。例如，非实验组的流量占比为40％、实验组A的流量占比为20％、实验组B的流量占比为20％、实验组C的流量占比为20％。本领域技术人员应当理解，图5中实现组N流量并不限制于一个实现组流量，可以是多个实验组流量(如实现组B的流量和实验组C的流量)，此处为了简洁用实现组N流量表示。
步骤S402，服务器接收用户请求信息。
在一些实施例中，所述服务器从外部网关均衡负载获取用户请求信息，所述服务器中的SDK集成业务代码，获取所述用户请求信息包括的业务场景标识。
在一些实施例中，所述服务器接收的用户请求信息可以包括来自于至少两个用户的至少两个用户请求。
步骤S403，服务器获取实验组标签和实验组染色标签。
在一些实施例中，所述服务器中的SDK通过所述业务场景标识从所述分流控制中心获取所述用户请求信息对应的分组后的实验组标签和/或实验组染色标签。具体的，所述服务器向所述分流控制中心发送业务场景标识，接收所述分流控制中心基于所述业务场景标识发送的实验组标签和/或实验组染色标签。
在一些可选实施例中，所述实验组染色标签包括所述用户请求信息中，不同实验组中被标记的数据；所述实验组标签可以是用户请求信息中，不同实验组中未被标记的数据，也可以是所述至少两个实验组的标识。
在一些实施例中，实验组染色标签分流控制中心基于分流配置信息中指定的分流策略实现和创建，各实验组流量的配比准确与均匀由分流控制中心的分流策略保证。同时支持业务方自定义分流策略，SDK可动态加载所述分流控制中心中的自定义的分流策略进行实验组标签的分配。
步骤S404，服务器关联实验组标签和数据处理策略。
在一些实施例中，所述服务器根据获得到的实验组标签与不同的数据处理策略(或数据处理算法)进行关联，可选的，基于所述实验组染色标签标记不同实验组的数据，便于对不同的数据以实验组为维度进行区分，以及效果的比照验证。
在一些实施例中，所述服务器还可以基于所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略对所述至少两个实验组中的用户请求信息进行处理，获得处理结果；所述处理结果用于比较所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略的性能；其中，所述数据处理策略至少包括数据分析策略或数据推荐策略。
在一些实施例中，所述实验组染色标签基于所述分流策略和/或实现组的数量确定，用于标记部分实验组中的用户请求信息，便于对用户请求信息基于实验组进行分组，基于分组结果进行不同数据处理策略的比较验证、调整实验组数量、调整分流比例或停止实验组实验等。
步骤S405，分配控制中心更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些实施例中，所述分配控制中心更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签，以使后续根据更新后的分流配置信息和/或实验组染色标签对用户请求信息进行分流。
在一些实施例中，所述分配控制中心更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签可以至少包括：新增至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签、修改至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签和删除至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签之一。
在一些实施例中，实验组实验阶段运营人员和实验组技术人员可以通过分流控制中心的终端修改、增减实验组和分流比例，以及停止实验组实验，分流效果动态生效，无需业务系统重新部署和服务重启，用户和业务系统(服务器)无感知，保证业务系统的稳定性。
在一些实施例中，所述装置执行步骤S405之后，重新执行步骤S402。
在一些实施例中，步骤S401至步骤S405所述的方法可以基于软件开发包实现，即所述软件开发包中集成实现步骤S401至步骤S405所需代码，执行上述步骤S401至步骤S405的具体流程。
在一些实施例中，步骤S401至步骤S405所述的方法可以同时应用于多个用户(多个用户发送多个用户请求的场景)，或不同的业务场景，不同的业务场景之间的流量相互隔离，且不同的实验组之间的数据也相互隔离。
本公开实施例提供的数据分流方法，首先，分流策略与实验组标签的管理以SDK的形式统一提供(分流控制中心将相关代码发送至服务器)，不需要在流量网关内有代码入侵。降低了整个网站服务因某个业务变更或添加实验组修改流量网关配置代码，出现意外错误带来全站服务异常的风险。其次，分流控制中心提供分流策略的独立配置接口，配置业务场景标识、实验组标签，每个实验组标签的分流比例，指定分流算法策略，SDK中支持两种流量分配策略的实现方式(自增和依据业务唯一标识(用户ID、手机号等)hash分流)。同时，需要进行分流实验的业务使用者可以自定义实现分流策略，分流控制中心暴露相关接口能力加载业务使用方的自定义分流策略。需要进行分流的业务场景在业务场景中调用SDK，传入分流配置接口配置的业务场景标识，分流控制中心即依照独立分流配置接口设定的分流策略分配一个当前用户请求信息所在实验组标签。业务代码只需将此实验组标签在自身的业务链路中传递即可。使用者可通过该标签要数据分析的数据进行染色，用于数据分析和后续算法策略的优化。再次，分流控制中心支持多个不同业务场景的分流管理，每个业务场景可以同时存在多个实验组并行。不同业务场景之间的流量通过分流器配置管理实现隔离，不同业务实验组配置之间的配置数据也安全隔离。通过独立的配置接口维护业务场景实验组以及分流配置的动态新增、删除和变更策略组标识、以及每个策略组的分流配比的动态调整。调整以上内容业务服务不需要重新启动服务，对业务代码降低了代码入侵性和耦合度。使得分流控制中心适用于不同的有进行多实验组分流需求的业务系统。最后，分流控制中心只关注实验组配置管理、分流策略的管理、以及实验组染色标签的分发，不依赖于任何业务场景，可复用于不同有此类实验组需求的业务系统，提高了通用型，同时任何时候只需要修改配置，即刻生效。
图6示出了本公开实施例提供的数据分流装置的可选结构示意图，将根据各个部分进行说明。
在一些实施例中，所述数据分流装置600应用于服务器，包括：获取单元601和分流单元602。
所述获取单元601，用于基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
所述分流单元602，用于基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；
其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略；所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
所述获取单元601，具体用于向分流控制中心发送所述业务场景标识，获取与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
所述分流单元602，具体用于基于所述分流策略和所述每一个实验组的分流比例，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
所述分流单元602，具体用于以自增的方式对所述用户请求信息进行编号；基于每一个实验组的分流比例，以及实验组的数量，确定分流的模；基于所述用户请求信息的编号和所述分流的模，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
所述分流单元602，具体用于确定所述用户请求信息唯一标识对应的哈希值；基于每一个实验组的分流比例，以及实验组的数量，确定分流的模；基于所述集合中数据的哈希值和所述分流的模，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
在一些实施例中，所述数据分流装置600还可以包括：数据处理单元603。
所述数据处理单元603，用于基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组之后，基于所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略对所述至少两个实验组中的用户请求信息进行处理，获得处理结果；所述处理结果用于比较所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略的性能；其中，所述数据处理策略至少包括数据分析策略或数据推荐策略。
在一些实施例中，所述数据分流装置600基于软件开发工具包实现。
图7示出了本公开实施例提供的数据分流装置的另一种可选结构示意图，将根据各个部分进行说明。
在一些实施例中，所述数据分流装置700应用于分流控制中心，包括：接收单元701和发送单元702。
所述接收单元701，用于接收服务器发送的业务场景标识；
所述发送单元702，用于基于所述业务场景标识向所述服务器发送对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略；所述实验组染色标签用于确定与至少两个实验组对应的数据处理策略。
在一些实施例中，所述数据分流装置700还包括配置单元703。
所述配置单元703，在基于所述业务场景标识向所述服务器发送对应的分流配置信息和/或实验组染色标签之前，用于基于配置接口确认业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；和/或，存储所述业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
在一些实施例中，所述数据分流装置700还包括更新单元704。
所述更新单元704，在接收服务器发送的业务场景标识之前或之后，用于更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；其中，所述更新至少包括：新增、修改、删除和缓存之一。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图8所示，电子设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
电子设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许电子设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据分流方法。例如，在一些实施例中，数据分流方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到电子设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的数据分流方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据分流方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (14)
1.一种数据分流方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：
接收用户请求信息，所述用户请求信息中包括业务场景标识；
基于所述业务场景标识，获取与所述用户请求信息对应的至少两组实验组标签和/或实验组染色标签；
基于分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；
其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略；所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述业务场景标识，获取与所述用户请求信息对应的至少两组实验组标签和/或实验组染色标签包括：
向分流控制中心发送所述业务场景标识，获取与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，包括：
基于所述分流策略和所述每一个实验组的分流比例，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述分流策略和所述每一个实验组的分流比例，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，包括：
以自增的方式对所述用户请求信息进行编号；
基于每一个实验组的分流比例，以及实验组的数量，确定分流的模；
基于所述用户请求信息的编号和所述分流的模，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述分流策略和所述每一个实验组的分流比例，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，包括：
确定所述用户请求信息唯一标识对应的哈希值；
基于每一个实验组的分流比例，以及实验组的数量，确定分流的模；
基于集合中数据的哈希值和所述分流的模，对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组之后，所述方法还包括：
基于所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略对所述至少两个实验组中的用户请求信息进行处理，获得处理结果；
所述处理结果用于比较所述至少两个所述实验组对应的数据处理策略的性能；
其中，所述数据处理策略至少包括数据分析策略或数据推荐策略。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述数据分流方法基于软件开发工具包SDK实现。
8.一种数据分流方法，其特征在于，应用于分流控制中心，所述方法包括：
接收服务器发送的业务场景标识；
基于所述业务场景标识向所述服务器发送对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略；所述实验组染色标签用于确定与至少两个实验组对应的数据处理策略。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述业务场景标识向所述服务器发送对应的分流配置信息和/或实验组染色标签之前，所述方法还包括：
基于配置接口确认业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
和/或，存储所述业务场景标识，以及与所述业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述接收服务器发送的业务场景标识之前或之后，所述方法还包括：
更新预先配置的至少一个业务场景标识对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
其中，所述更新至少包括：新增、修改、删除和缓存之一。
11.一种数据分流装置，其特征在于，应用于服务器，所述装置包括：
获取单元，用于基于接收的用户请求信息包括的业务场景标识，获取预先配置的与所述用户请求信息对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
分流单元，用于基于所述分流配置信息对所述用户请求信息进行分流，生成至少两个实验组，每一个实验组中均包括与所述实验组对应的实验组染色标签；
其中，所述实验组染色标签用于确定与至少两个所述实验组对应的数据处理策略；所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略。
12.一种数据分流装置，其特征在于，应用于分流控制中心，所述装置包括：
接收单元，用于接收服务器发送的业务场景标识；
发送单元，用于基于所述业务场景标识向所述服务器发送对应的分流配置信息和/或实验组染色标签；
其中，所述分流配置信息包括以下至少之一：至少两个实验组标签、所述至少两个实验组中每一个实验组的分流比例以及分流策略；所述实验组染色标签用于确定与至少两个实验组对应的数据处理策略。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法；
或者，执行权利要求8-10中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法；
或者，执行权利要求8-10中任一项所述的方法。
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