CN115208893A - 资源调度方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种资源调度方法及装置，涉及金融技术领域，其中该方法包括：接收目标交易系统的资源调度请求，获取该目标交易系统中的各个子系统的运行数据，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成；根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量；将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。本申请能够提高资源调度的准确性，避免系统资源的浪费。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及资源调度方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
在移动支付市场，为了促进消费，时常会举办大型的购物节，活动的持续时间多则几日少则1天；在秒杀活动场景中，每秒处理事务数(transactions per second,简称TPS)能够达到平时高峰TPS的几倍，甚至几十倍。为了支撑突发的高并发、大流量的情况，扩充硬件资源的方法往往都是直接并且效果显著的。因此，银行作为支付服务提供方，往往采取的应对手段就是简答粗暴的增加支付链路中的各个子系统的硬件资源来支撑这种需求。
但是，秒杀活动场景往往只持续几分钟甚至只有几秒，活动一旦结束后恢复常态，硬件资源利用率都将大大降低；同时，在不同秒杀活动场景下，同一支付链路所需要承受的压力可能不同，同一子系统所要承受的压力也可能不同，如果是简单的通过增加各个子系统的服务器资源来满足不同的场景需求，必然导致系统资源的浪费。
发明内容
本发明实施例提供一种资源调度方法，用以提高资源调度的准确性，避免系统资源的浪费，该方法包括：
接收目标交易系统的资源调度请求，获取该目标交易系统中的各个子系统的运行数据，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成；
根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量；
将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
进一步地，所述根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量，包括：
将每个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息输入预设的资源需求监测模型中，将所述预设的资源需求监测模型的输出结果确定为该子系统的服务器资源需求数量；
其中，所述预设的资源需求监测模型是预先根据批量子系统的历史运行数据、其各自对应的场景预配置信息和实际服务器资源需求数量对决策树算法进行训练得到的。
进一步地，在所述根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量之后，还包括：
根据所述场景预配置信息，获取所述资源调度请求对应的预存储的运行数据与资源需求区间关系表；
根据所述运行数据与资源需求区间关系表以及每个子系统的运行数据，确定该子系统对应的资源需求区间；
判断每个子系统的服务器资源需求数量是否在该子系统对应的资源需求区间内，若是，则确定所述服务器资源需求数量的验证通过；
将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
进一步地，所述的资源调度方法，还包括：
若存在服务器资源需求数量为超出其对应的资源需求区间的子系统，则中止当前操作并输出该子系统对应的预警信息。
进一步地，每个子系统的运行信息包括：该子系统的网络流量信息和可调度资源信息。
本发明实施例还提供一种资源调度装置，用以提高资源调度的准确性，避免系统资源的浪费，该装置包括：
接收模块，用于接收目标交易系统的资源调度请求，获取该目标交易系统中的各个子系统的运行数据，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成；
确定模块，用于根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量；
资源调度模块，用于将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
进一步地，所述确定模块包括：
确定单元，用于将每个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息输入预设的资源需求监测模型中，将所述预设的资源需求监测模型的输出结果确定为该子系统的服务器资源需求数量；
其中，所述预设的资源需求监测模型是预先根据批量子系统的历史运行数据、其各自对应的场景预配置信息和实际服务器资源需求数量对决策树算法进行训练得到的。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述资源调度方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源调度方法。
本发明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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源调度方法。
本发明实施例中的资源调度方法及装置，与现有技术中简单的通过增加各个子系统的服务器资源来满足不同的场景需求的技术方案相比，通过接收目标交易系统的资源调度请求，获取该目标交易系统中的各个子系统的运行数据，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成；根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量；将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度，能够提高资源调度的准确性，避免系统资源的浪费；具体地，能够考虑到不同场景配置对子系统的服务器资源需求的影响，提高资源调度的准确性；能够避免简单、盲目扩充硬件资源导致的资金和资源的浪费，能够有效的解决如何进行资源配置、配置多少资源的问题；同时，动态实时的调节，能够减少人工参与导致的不确定性，提高资源调度的自动化程度和实时性。
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。在附图中：
图1是现有技术中的资源调度前后的支付系统比较示意图；
图2是本申请实施例中的资源调度方法的流程示意图；
图3是本申请又一实施例中的资源调度方法的流程示意图；
图4是本申请另一实施例中的资源调度方法的流程示意图；
图5是本申请实施例中的资源调度装置的结构示意图；
图6是本申请应用实例中的资源调度系统的逻辑示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
近年来，大型购物节日方兴未艾，交易量、交易额都屡创新高。银行作为服务提供商，自然不会错过这块蛋糕。交易量的攀升，对系统服务要求也是越来越高。直接影响服务体验便是服务响应时间，影响相应时间的关键因素就是硬件资源。目前，银行大多数都是简单增加支付链路各个环节的硬件资源。“养兵千日，用兵一时”很形象的比喻出硬件资源扩充后的一种尴尬场面。狂欢过后，市场回归平静，交易流量也会随之回复如往日，那么这些硬件资源利用率自然就大大降低。
另外，同样都是订单支付，但是不同商家发起的支付交易，对后台不同的子系统压力也不同。如果为了某个活动要扩充资源，目前大多数银行不会太关注这个区别，都是简单将支付链路的各个环节(即子系统)同比例扩充资源。
为了便于对本方案的理解，下面对与本方案相关的技术内容进行说明。
资源调度装置：综合多种信息，利用数据分析手段，实时、动态的配置支付链路中的各个子系统所使用的硬件资源。
TPS：transactions per second，每秒处理事务数。
LB：Load Balance,负载均衡，是一种集群技术，按照配置规则将特定的业务分担给多台服务器。
待配置服务器资源：部署多种应用系统的服务器，所以可拥有多种系统角色。其全部服务初始处于停止状态，待动态资源调度系统激活特定服务后，加入到相应系统进行服务。
负载均衡服务器：提供一种经济又有效的方法来拓展网络设备、增加吞吐量、加强网络处理能力；通过简单配置即可以实现系统资源再部署，提高系统配置灵活性和可用性。
数据平台系统：现今社会所产生的数据量越来越大，数据平台系统以存储、运算、展现作为目的，对数据进行分析和应用，形成产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些数据会循环进入流程中；当这个循环体系成为一个智能化的体系，便会成为一种新的模式，然后具体运用到实际的应用中，能够实现精准化定制和分析预测。
目前，负载均衡技术和大数据平台技术，有着广泛的应用场景。但是，如图1所示，在接收到外部资源调度请求之后，仅进行简单的扩充资源，如，在每个子系统中添加固定台数的服务器；服务提供商在处理高并发、大流量情况时，大多是简单粗暴的最大化的增加资源，并且也不会考虑不同场景中的各个子系统的压力可能并不一样，不会针对各个子系统的情况单独配置；而且人工配置，往往难以避免动作滞后。
为了解决上述现有技术中存在的问题，本申请实施例提供一种资源调度方法及装置，综合多种环境信息(包括：网络监控流量情况、子系统资源情况以及预配置信息等)，利用数据分析平台技术，预测当前时间之后的一段时间内对系统资源的硬件需求，而且能够计算每个子系统的最优资源；“多退少补”实时动态的调整；分析计算不同场景下的各个子系统所需的最优资源，动态调度分配各个子系统的硬件资源来满足不同支付场景需求。能够有效的利用资源、降低投入。
需要说明的是，本申请公开的资源调度方法及装置可用于金融技术领域，也可用于除金融技术领域之外的任意领域，本申请公开的资源调度方法及装置的应用领域不做限定。本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
为了提高资源调度的准确性和全面性，进而保证交易过程的安全性，本实施例提供一种执行主体是资源调度装置的资源调度方法，该资源调度装置包括但不限于服务器，如图2所示，该方法具体包含有如下内容：
步骤101：接收目标交易系统的资源调度请求，获取该目标交易系统中的各个子系统的运行数据，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成。
具体地，可以接收前端发送的资源调度请求，所述资源调度请求可以包含有场景预配置信息；所述目标交易系统可以是由多个子系统组成的支付链路，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成；每个子系统的运行信息可以包含有：该子系统的网络流量信息和可调度资源信息。
步骤102：根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量。
具体地，所述场景预配置信息可以为：将要发起秒杀活动的企业的唯一标识，如，企业名称或者编号等，也可以为秒杀活动规模信息，如，第一级、第二级……第N级等。
步骤103：将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
具体地，若一子系统的服务器资源需求数量大于该子系统当前的负载均衡服务器数量，则可以在该子系统中增加负载均衡服务器数量，以使该子系统中的负载均衡服务器数量调整为服务器资源需求数量；若一子系统的服务器资源需求数量小于该子系统当前的负载均衡服务器数量，则可以在该子系统中减少负载均衡服务器数量，以使该子系统中的负载均衡服务器数量调整为服务器资源需求数量；若一子系统的服务器资源需求数量等于该子系统当前的负载均衡服务器数量，则可以确定该子系统中的负载均衡服务器数量保持不变。
为了进一步提高确定服务器资源需求数量的准确性和自动化程度，进而提高资源调度的准确性，参见图3，在本申请一个实施例中，步骤102包括：
步骤201：将每个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息输入预设的资源需求监测模型中，将所述预设的资源需求监测模型的输出结果确定为该子系统的服务器资源需求数量；其中，所述预设的资源需求监测模型是预先根据批量子系统的历史运行数据、其各自对应的场景预配置信息和实际服务器资源需求数量对决策树算法进行训练得到的。
具体地，所述服务器资源需求数量可以是其对应的子系统预计需要的负载均衡服务器台数。
进一步地，为了提高资源需求监测模型的可靠性，在步骤201之前，还可以包括：获取批量子系统的历史运行数据、其各自对应的场景预配置信息和实际服务器资源需求数量；应用批量子系统的历史运行数据、其各自对应的场景预配置信息和实际服务器资源需求数量对决策树算法进行训练，得到所述资源需求监测模型。
为了提高确定服务器资源需求数量的灵活性，在本申请一个实施例中，步骤102可以包括：根据预设的运行数据区间、场景预配置信息和服务器资源需求关系表、每个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定该子系统的服务器资源需求数量。
其中，所述预设的运行数据区间、场景预配置信息和服务器资源需求关系表包含有：运行数据区间、场景预配置信息和服务器资源需求数量三者之间的对应关系，可以根据实际情况进行预先设置，本申请对比不作限制；可以从预设的运行数据区间、场景预配置信息和服务器资源需求关系表中获取运行数据区间覆盖一子系统的运行数据，场景预配置信息为所述资源调度请求中的场景预配置信息的记录，将该记录中的服务器资源需求数量确定为该子系统的服务器资源需求数量。
为了进一步提高服务器资源需求数量的可靠性，参见图4，在本申请一个实施例中，在步骤102之后还包括：
步骤301：根据所述场景预配置信息，获取所述资源调度请求对应的预存储的运行数据与资源需求区间关系表。
具体地，场景预配置信息与所述运行数据与资源需求区间关系表之间可以一一对应，不同的场景预配置信息对应的运行数据与资源需求区间关系表不同；所述运行数据与资源需求区间关系表可以存储在资源调度装置本地，可以包含有：运行数据区间、资源需求区间及两者的对应关系，可以预先根据实际需要进行设置，本申请对比不作限制。
步骤302：根据所述运行数据与资源需求区间关系表以及每个子系统的运行数据，确定该子系统对应的资源需求区间。
具体地，所述运行数据可以包含有：网络流量信息和可调度资源信息，相对应的，所述运行数据区间可以包含有：网络流量区间和可调度资源区间；若一子系统的网络流量信息属于所述运行数据与资源需求区间关系表中一条记录中的可调度资源区间，并且该子系统的可调度资源信息属于该记录中的可调度资源区间，则将该记录中的资源需求区间确定为该子系统对应的资源需求区间。
步骤303：判断每个子系统的服务器资源需求数量是否在该子系统对应的资源需求区间内，若是，则确定所述服务器资源需求数量的验证通过。
步骤304：将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
为了及时对异常资源调度情况进行监测，在本申请一个实施例中，在步骤303所述的判断每个子系统的服务器资源需求数量是否在该子系统对应的资源需求区间内之后，还包括：若存在服务器资源需求数量为超出其对应的资源需求区间的子系统，则中止当前操作并输出该子系统对应的预警信息。
本发明实施例中还提供了一种资源调度装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与资源调度方法相似，因此该装置的实施可以参见资源调度方法的实施，重复之处不再赘述。
参见图5，在本申请一个实施例中，所述资源调度装置包括：
接收模块10，用于接收目标交易系统的资源调度请求，获取该目标交易系统中的各个子系统的运行数据，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成；
确定模块20，用于根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量；
资源调度模块30，用于将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
其中，每个子系统的运行信息可以包含有：该子系统的网络流量信息和可调度资源信息。
在本申请一个实施例中，所述确定模块包括：
确定单元，用于将每个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息输入预设的资源需求监测模型中，将所述预设的资源需求监测模型的输出结果确定为该子系统的服务器资源需求数量；其中，所述预设的资源需求监测模型是预先根据批量子系统的历史运行数据、其各自对应的场景预配置信息和实际服务器资源需求数量对决策树算法进行训练得到的。
在本申请一个实施例中，所述资源调度装置，还包括：
获取模块，用于根据所述场景预配置信息，获取所述资源调度请求对应的预存储的运行数据与资源需求区间关系表；
区间确定模块，用于根据所述运行数据与资源需求区间关系表以及每个子系统的运行数据，确定该子系统对应的资源需求区间；
验证模块，用于判断每个子系统的服务器资源需求数量是否在该子系统对应的资源需求区间内，若是，则确定所述服务器资源需求数量的验证通过；
调整模块，用于将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
在本申请一个实施例中，所述资源调度装置，还包括：
预警模块，用于若存在服务器资源需求数量为超出其对应的资源需求区间的子系统，则中止当前操作并输出该子系统对应的预警信息。
在接收商户支付请求、处理支付交易的完整系统中最重要一部分是资源调度装置，为了进一步说明本方案，本申请提供一种资源调度装置的应用实例，结合网络流量信息、预配置交易场景、同时综合当前系统信息、当前交易流量信息和大数据平台预测信息等因素，计算得出各个子系统最合适的资源需求信息，在本应用实例中，所述资源调度装置具体包含有：
场景预配置模块：用于接收业务人员的场景预配置信息。
数据采集模块：采集当前交易系统链路上的各个子系统的运行信息；场景预配置模块和数据采集模块实现的功能可以相当于上述接收模块实现的功能。
计算模块：接收场景预配置模块发送的场景预配置信息，数据采集模块发送的运行信息，综合场景预配置信息、预设的关系表、运行信息以及数据平台分析信息，计算随后一段时间支付链路的资源需求情况；计算模块实现的功能可以相当于上述确定模块实现的功能。
具体地，计算模块可以将网络流量信息等发往数据平台，进行初步分析；综合预配置信息、数据平台分析结果以及交易链路中的各个子系统的运行信息，计算得出最优配置；所述预设的关系表可以相当于上述预设的运行数据区间、场景预配置信息和服务器资源需求关系表；所述数据平台分析信息可以相当于上述资源需求监测模型输出的结果，在本应用实例中，可以根据数据平台分析信息验证基于场景预配置信息、预设的关系表和运行信息得到的结果，得到随后一段时间支付链路的资源需求情况。
动态调度模块：根据计算模块的输出结果，调配链路上的各个子系统的服务器资源，实现每个子系统的服务器资源增加、减少和保持不变中的一种；动态调度模块实现的功能可以相当于上述资源调度模块实现的功能。
其中，待配置硬件资源即待调度服务器资源：为处于闲置的服务器资源，支付链路系统的各个子系统的负载均衡服务器在接收到动态调度模块的指令后，纳入新的服务器资源，或者释放一些服务器资源并加入待调度服务器资源；待调度服务器资源时，需要事先部署功能服务，希望其成为哪些系统角色就需要先部署这些角色的服务，并将服务处于待激活状态。
具体地，1)外部请求数据实时的通过支付链路完成支付。2)网络流量监控数据、支付链路系统各子系统的信息，实时发往资源调度装置。3)资源调度装置将数据发往数据分析平台，进行初步分析处理并反馈给资源调度装置。4)资源调度装置综合预配置信息、数据平台分析结果以及各个子系统的运行信息，计算得出支付链路中的各个子系统的最优配置。5)资源调度装置通过动态调度模块，在待调度硬件资源和配置支付链路系统之间进行优化配置。
本申请还提供一种资源调度系统的应用实例，如图6所示，在应用实例中，资源调度系统包括：目标支付系统、待调度服务器资源、动态调度系统和数据分析平台，动态调度系统和数据分析平台实现的功能可以相当于上述资源调度装置实现的功能：资源调度装置分别与数据分析平台和目标支付系统通信连接；待调度服务器资源中包含有多台负载均衡服务器，可以用于为目标支付系统扩容提供支撑；每个子系统中的负载均衡服务器可以相互通信连接；动态调度系统可以与每个子系统中的至少一台负载均衡服务器通信连接；每个子系统中的至少一台负载均衡服务器可以与其他子系统中的负载均衡服务器连接。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述资源调度方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源调度方法。
本发明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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源调度方法。
由上述描述可知，本申请提供的资源调度方法及装置，能够提高资源调度的准确性，避免系统资源的浪费；具体地，能够考虑到不同场景配置对子系统的服务器资源需求的影响，提高资源调度的准确性；能够避免简单、盲目扩充硬件资源导致的资金和资源的浪费，能够有效的解决如何进行资源配置、配置多少资源的问题；同时，动态实时的调节，能够减少人工参与导致的不确定性，提高资源调度的自动化程度和实时性。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，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例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种资源调度方法，其特征在于，包括：
接收目标交易系统的资源调度请求，获取该目标交易系统中的各个子系统的运行数据，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成；
根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量；
将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
2.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量，包括：
将每个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息输入预设的资源需求监测模型中，将所述预设的资源需求监测模型的输出结果确定为该子系统的服务器资源需求数量；
其中，所述预设的资源需求监测模型是预先根据批量子系统的历史运行数据、其各自对应的场景预配置信息和实际服务器资源需求数量对决策树算法进行训练得到的。
3.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，在所述根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量之后，还包括：
根据所述场景预配置信息，获取所述资源调度请求对应的预存储的运行数据与资源需求区间关系表；
根据所述运行数据与资源需求区间关系表以及每个子系统的运行数据，确定该子系统对应的资源需求区间；
判断每个子系统的服务器资源需求数量是否在该子系统对应的资源需求区间内，若是，则确定所述服务器资源需求数量的验证通过；
将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
4.根据权利要求3所述的资源调度方法，其特征在于，还包括：
若存在服务器资源需求数量为超出其对应的资源需求区间的子系统，则中止当前操作并输出该子系统对应的预警信息。
5.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，每个子系统的运行信息包括：该子系统的网络流量信息和可调度资源信息。
6.一种资源调度装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收目标交易系统的资源调度请求，获取该目标交易系统中的各个子系统的运行数据，每个子系统由至少一台负载均衡服务器组成；
确定模块，用于根据各个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息，确定各个子系统的服务器资源需求数量；
资源调度模块，用于将每个子系统中的负载均衡服务器数量调整为所述服务器资源需求数量，以完成所述资源调度请求对应的资源调度。
7.根据权利要求6所述的资源调度装置，其特征在于，所述确定模块包括：
确定单元，用于将每个子系统的运行数据和所述资源调度请求中的场景预配置信息输入预设的资源需求监测模型中，将所述预设的资源需求监测模型的输出结果确定为该子系统的服务器资源需求数量；
其中，所述预设的资源需求监测模型是预先根据批量子系统的历史运行数据、其各自对应的场景预配置信息和实际服务器资源需求数量对决策树算法进行训练得到的。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述的资源调度方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的资源调度方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的资源调度方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115695432A (zh) * | 2023-01-04 | 2023-02-03 | 河北华通科技股份有限公司 | 一种负载均衡方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10409649B1 (en) * | 2014-09-30 | 2019-09-10 | Amazon Technologies, Inc. | Predictive load balancer resource management |
| CN111211998A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-05-29 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 可弹性扩容的资源配给方法、装置和电子设备 |
| CN111461805A (zh) * | 2019-01-21 | 2020-07-28 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 基于nginx的秒杀控制方法、系统以及电子设备 |
| CN111580977A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-25 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 一种资源调整方法及相关设备 |
| CN112187849A (zh) * | 2020-08-06 | 2021-01-05 | 深圳市麦谷科技有限公司 | 一种缓存数据动态生成方法及系统 |
| CN112416590A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-02-26 | 平安普惠企业管理有限公司 | 服务器系统资源调整方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN113269558A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-08-17 | 中国银行股份有限公司 | 分布式系统中交易处理的方法及装置 |
| CN113887935A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-01-04 | 中通服科信信息技术有限公司 | 高并发业务场景处理方法、系统和存储介质 |
-
2022
- 2022-05-23 CN CN202210564209.5A patent/CN115208893B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10409649B1 (en) * | 2014-09-30 | 2019-09-10 | Amazon Technologies, Inc. | Predictive load balancer resource management |
| CN111461805A (zh) * | 2019-01-21 | 2020-07-28 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 基于nginx的秒杀控制方法、系统以及电子设备 |
| CN111211998A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-05-29 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 可弹性扩容的资源配给方法、装置和电子设备 |
| CN111580977A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-25 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 一种资源调整方法及相关设备 |
| CN112187849A (zh) * | 2020-08-06 | 2021-01-05 | 深圳市麦谷科技有限公司 | 一种缓存数据动态生成方法及系统 |
| CN112416590A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-02-26 | 平安普惠企业管理有限公司 | 服务器系统资源调整方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN113269558A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-08-17 | 中国银行股份有限公司 | 分布式系统中交易处理的方法及装置 |
| CN113887935A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-01-04 | 中通服科信信息技术有限公司 | 高并发业务场景处理方法、系统和存储介质 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115695432A (zh) * | 2023-01-04 | 2023-02-03 | 河北华通科技股份有限公司 | 一种负载均衡方法、装置、电子设备及存储介质 |
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