CN116205461A - 业务系统高峰保障方法、装置、设备、介质和程序产品 - Google Patents

业务系统高峰保障方法、装置、设备、介质和程序产品 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种业务系统高峰保障方法，可以应用于信息安全技术领域。该业务系统高峰保障方法包括：获取业务峰值保障值，其中，所述业务峰值保障值是所述业务系统在未来的第一时间区间内将承受的交易预估峰值；获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，其中，所述实际生产数据包括基于基础设施类和批量作业类对生产环境的指标描述的数据；以及基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，其中，所述待调整对象包括基于所述基础设施类和所述批量作业类的对象。本公开还提供了一种业务系统高峰保障装置、设备、存储介质和程序产品。

Description

业务系统高峰保障方法、装置、设备、介质和程序产品
技术领域
本公开涉及信息安全技术领域，具体地涉及一种业务系统高峰保障方法、装置、设备、介质和程序产品。
背景技术
业务系统用于承载金融业中不同的业务，具有十分重要的作用，对于银行的某些业务系统，具有高并发与高业务量的特征。在某些时间区间内，其业务量可达平时峰值的数倍之多。因此，出于对业务系统稳定性的考虑，需要配置相应的业务系统高峰保障逻辑。
但是，由于系统关联的复杂度较高，涉及功能板块较多，致使人工分析难以短期内实现准确评估且工作量巨大，实施风险高。
发明内容
鉴于上述问题，本公开提供了提高业务系统保障能力的业务系统高峰保障方法、装置、设备、介质和程序产品。
根据本公开的第一个方面，提供了一种业务系统高峰保障方法，包括：获取业务峰值保障值，其中，所述业务峰值保障值是所述业务系统在未来的第一时间区间内将承受的预估的业务峰值；获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，其中，所述实际生产数据包括基于基础设施类和批量作业类对生产环境的指标描述的数据；以及基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，其中，所述待调整对象包括基于所述基础设施类和所述批量作业类的对象。
根据本公开的实施例，其中，所述应用画像工具中的实际生产数据是通过对节点日志中流数据进行加工，并持久化到指定位置的，所述获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，包括：基于所述指定位置获取所述实际生产数据。
根据本公开的实施例，其中，所述基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，包括：基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值；基于所述设置参数值生成技术调用指令；以及基于所述技术调用指令调用相应的技术。
根据本公开的实施例，其中，所述基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值，包括：对于所述基础设施类，提取所述实际生产数据中的容器参数，所述容器参数包括实际容器数量和容器容量；基于所述业务峰值保障值和所述容器容量，计算预计容器数量；基于所述实际容器数量和所述预计容器数量，计算扩容容器数量；以及基于所述扩容容器数量形成扩容指令。
根据本公开的实施例，其中，所述基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值，还包括：对于所述批量作业类，提取所述实际生产数据中的批量作业参数，所述批量作业参数包括批量作业时间和批量作业运行状态；以及生成作业时间窗调整指令，所述时间窗调整指令使得所述批量作业时间和所述批量作业运行状态延迟至所述第一时间区间后执行。
根据本公开的实施例，其中，所述实际生产数据还包括基于联机服务类对生产环境的指标描述的数据，所述待调整对象还包括基于所述联机服务类的对象，所述基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，还包括：对于所述联机服务类，接收联机服务调整指令；基于所述联机服务调整指令，生成联机服务窗口停用指令；以及基于所述联机服务窗口停用指令在所述第一时间区间内停用联机服务。
本公开的第二个方面，提供了一种业务高峰保障装置，包括：保障值获取模块，用于获取业务峰值保障值，其中，所述业务峰值保障值是所述业务系统在未来的第一时间区间内将承受的交易预估峰值；实际生产数据获取模块，用于获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，其中，所述实际生产数据包括基于基础设施类和批量作业类对生产环境的指标描述的数据；以及对象调整模块，用于基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，其中，所述待调整对象包括基于所述基础设施类和所述批量作业类的对象。
根据本公开的实施例，其中，所述应用画像工具中的实际生产数据是通过对节点日志中流数据进行加工，并持久化到指定位置的，所述实际生产数据获取模块，还用于基于所述指定位置获取所述实际生产数据。
根据本公开的实施例，其中，所述对象调整模块，还用于基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值；基于所述设置参数值生成技术调用指令；以及
基于所述技术调用指令调用相应的技术。
根据本公开的实施例，其中，所述对象调整模块，还用于对于所述基础设施类，提取所述实际生产数据中的容器参数，所述容器参数包括实际容器数量和容器容量；基于所述业务峰值保障值和所述容器容量，计算预计容器数量；基于所述实际容器数量和所述预计容器数量，计算扩容容器数量；以及基于所述扩容容器数量形成扩容指令。
根据本公开的实施例，其中，所述对象调整模块，还用于对于所述批量作业类，提取所述实际生产数据中的批量作业参数，所述批量作业参数包括批量作业时间和批量作业运行状态；以及生成作业时间窗调整指令，所述时间窗调整指令使得所述批量作业时间和所述批量作业运行状态延迟至所述第一时间区间后执行。
根据本公开的实施例，其中，所述对象调整模块，还用于对于所述联机服务类，接收联机服务调整指令；基于所述联机服务调整指令，生成联机服务窗口停用指令；以及基于所述联机服务窗口停用指令在所述第一时间区间内停用联机服务。
本公开的第三个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述业务高峰保障方法。
本公开的第四个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述业务高峰保障方法。
本公开的第五个方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述业务高峰保障方法。
在本公开的实施例中，存在以下优点：1.通过将应用画像工具和峰值模型匹配工具相结合，解决了在当前各支付机构大促活动频繁的情况下，需经常根据交易预测数据来人工评估并调整系统性能容量的问题，提高了复用性。其中，峰值模型匹配工具可根据交易动态情况分析系统性能容量短板，并自动实施调整，减少了人工调整带来的操作风险。2.对基础设施类和批量作业类的对象进行调整，满足业务系统高峰保障，最大限度提高大促活动的保障能力。
附图说明
通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
图1示意性示出了根据本公开实施例的业务系统高峰保障方法的应用场景图；
图2示意性示出了根据本公开实施例的业务系统高峰保障方法的流程图；
图3示意性示出了根据本公开实施例的峰值模型调整方法的流程图；
图4示意性示出了根据本公开实施例的基础设施类调整方法的流程图；
图5示意性示出了根据本公开实施例的批量作业类调整方法的流程图；
图6示意性示出了根据本公开实施例的联机服务类调整方法的流程图；
图7示意性示出了根据本公开实施例的业务系统高峰保障装置的结构框图；以及
图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现业务系统高峰保障方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。
业务系统涵盖金融的各个领域，以支付类的业务系统为例，研发人员发现：支付类系统具有高并发高交易量的特征，随着线上支付业务发展，支付机构的各类促销活动层出不穷。出于系统稳定性以及交易连续性的考虑，在重要大促活动前，监管机构、银行以及支付机构多方会根据业务峰值剔除具体保障指标，在该保障指标的要求下，逐项进行人工分析，以便做出相应调整。
具体的，根据保障要求，逐项人工分析资源部署、交易链路变化、作业依赖和影响等。常规的处理方式会存在以下问题：1、随着系统关联复杂度越来越高，人工分析难以短时间评估准确，遗漏风险极高。且保障涉及的功能板块较多，评估工作量极大。2、人工处理难以形成标准化的实施方案，每次保障时存在一定重复劳动。且不具备在线实时动态调整的能力，难以灵活适配保障目标的变化。以上两个问题说明，支付类高敏系统的峰值保障方案目前自动化、线上化、能力复用程度均不高，实施工程量大、实施风险高。
为解决现有技术中在应对业务增长明显、峰值突增的业务场景下保障能力不足的技术问题，本公开的实施例提供了一种业务系统高峰保障方法，包括：获取业务峰值保障值，其中，所述业务峰值保障值是所述业务系统在未来的第一时间区间内将承受的预估的业务峰值；获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，其中，所述实际生产数据包括基于基础设施类和批量作业类对生产环境的指标描述的数据；以及基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，其中，所述待调整对象包括基于所述基础设施类和所述批量作业类的对象。
在本公开的实施例中，存在以下优点：1.通过将应用画像工具和峰值模型匹配工具相结合，解决了在当前各支付机构大促活动频繁的情况下，需经常根据交易预测数据来人工评估并调整系统性能容量的问题，提高了复用性。其中，峰值模型匹配工具可根据交易动态情况分析系统性能容量短板，并自动实施调整，减少了人工调整带来的操作风险。2.对基础设施类和批量作业类的对象进行调整，满足业务系统高峰保障，最大限度提高大促活动的保障能力。
图1示意性示出了根据本公开实施例的业务系统高峰保障方法的应用场景图。
如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括终端设备101、102、103、网络104以及服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104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等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
需要说明的是，本公开实施例所提供的业务系统高峰保障方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的业务系统高峰保障装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的业务系统高峰保障方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的业务系统高峰保障装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器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终端设备、网络和服务器。
以下将基于图1描述的场景，通过图2～图6对公开实施例的业务系统高峰保障方法进行详细描述。
图2示意性示出了根据本公开实施例的业务系统高峰保障方法的流程图。
如图2所示，该实施例的业务系统高峰保障方法包括操作S210～操作S230，该业务系统高峰保障方法可以服务器105执行。
在操作S210，获取业务峰值保障值，其中，所述业务峰值保障值是所述业务系统在未来的第一时间区间内将承受的预估的业务峰值。
具体的，在业务系统进行作业时，应对某些会产生业务量激增的事件时，会在未来某个时间段将出现异常值，该异常值即是业务峰值。为了保障业务正常运转，相关部门会进行测算，得到第一时间区间内的业务峰值保障值，以指导运维人员提前进行部署。
以业务场景为交易场景为例，在双十一大促保障期间，通过相关的测算，交易保障的峰值目标为25000笔/秒，第一时间区间为20:00:00-21:00:00。即在该时间区间内，交易的峰值可能会达到25000笔/秒。
在操作S220，获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，其中，所述实际生产数据包括基于基础设施类和批量作业类对生产环境的指标描述的数据。
根据本公开的实施例，其中，所述应用画像工具中的实际生产数据是通过对节点日志中流数据进行加工，并持久化到指定位置的，所述获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，包括：基于所述指定位置获取所述实际生产数据。
具体的，应用画像工具是一种基于日志数据采集，描述业务系统在资源配置、部署运行等方面情况的技术。并且，应用画像工具可以实现对系统的可视化远程交易监控，分园区监控园区间业务差异，支持拓扑展示个节点健康情况并快速关联异常数据协议分析定位。
应用画像工具中包含三部分组件：数据采集组件、数据加工组件以及数据存储组件。其中，(1)数据采集组件：通过组件部署，完成系统基础设备运行，批量、联机作业运行情况的监听，完成相关数据按指定格式的采集，数据采集主要将节点日志以流数据的形式采集并传输至画像装置后，调用数据存储组件完成数据存储。(2)数据加工组件：主要格式化，标准化采集数据，数据加工组件：将采集的数据格式化、标准化，并构建出系统资源、作业的配置、运行情况，以及相互关系的链路拓扑图。适配峰值模型配置装置在展示，计算方面的需要。(3)数据存储组件：存储主要以表或文件的方式实现采集数据的持久化，将采集的数据存放于指定位置，主要存放于数据库表中。
因此，可以理解的是，实际生产数据是在通过日志采集到的原始数据进行加工后得到的数据，实际生产数据中包含有多个不同类的描述生产环境的信息。为此，仅挑选基础设施类和批量作业类的实际生产数据。当然，在某些场景下，还可以进一步挑选联机服务类的实际生产数据。
根据本公开的实施例，其中，所述实际生产数据还包括基于联机服务类对生产环境的指标描述的数据，所述待调整对象还包括基于所述联机服务类的对象。
在操作S230，基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，其中，所述待调整对象包括基于所述基础设施类和所述批量作业类的对象。
通过计算业务峰值保障值和实际生产数据，计算出基础设施类和批量作业类对应的对象(即参数)应当调整的具体指，通过这些调整的参数通过峰值模型匹配工具实现参数的调整。
在本公开的实施例中，存在以下优点：1.通过将应用画像工具和峰值模型匹配工具相结合，解决了在当前各支付机构大促活动频繁的情况下，需经常根据交易预测数据来人工评估并调整系统性能容量的问题，提高了复用性。其中，峰值模型匹配工具可根据交易动态情况分析系统性能容量短板，并自动实施调整，减少了人工调整带来的操作风险。2.对基础设施类和批量作业类的对象进行调整，满足业务系统高峰保障，最大限度提高大促活动的保障能力。
需要说明的是，上述应用画像工具和峰值模型匹配工具是指预先进行逻辑封装的程序。其中，峰值模型匹配工具中封装有参数值计算的组件、生成技术调用指令的组件以及技术调用的组件。以下将对赋值模型匹配工具中的运行机制进行详细揭示，如下所示：
图3示意性示出了根据本公开实施例的峰值模型调整方法的流程图。
如图3所示，该实施例的峰值模型调整方法包括操作S310～操作S330。该操作S310～操作S330至少可以部分执行上述操作S230。
在操作S310中，基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值。
具体的，通过不同类的相应调整规则，从实际生产数据中提取相应的数据进行计算，得到要调整的参数值。
在操作S320中，基于所述设置参数值生成技术调用指令。
在操作S330中，基于所述技术调用指令调用相应的技术。
具体的，在应用画像装置已完成系统部署，并采集相关数据的前提下。系统高峰保障装置读取峰值模型配置装置设置的保障目标和规则参数，并完成系统性能容量调整。其中，不同的调用指令对应不同的调用技术，所调用的技术至少包括：模板资源域标签、容器优雅滚动、集成批量作业指令技术、分布式服务框架和热加载技术。其中，模板资源域标签和容器优雅滚动应用于基础设施类，集成批量作业指令技术应用于批量作业类，分布式服务框架和热加载技术应用于联机服务类。
图4示意性示出了根据本公开实施例的基础设施类调整方法的流程图。
如图4所示，该实施例的基础设施类调整方法包括操作S410～操作S440。该操作S410～操作S440至少可以部分执行上述操作S320。
在操作S410中，对于所述基础设施类，提取所述实际生产数据中的容器参数，所述容器参数包括实际容器数量和容器容量。
具体的，基础设施类是指例如容器等的基础设施，在该基础设施类的相应参数对象进行设置时，需要考虑的是基础设施的硬件层面的配置。
在操作S420中，基于所述业务峰值保障值和所述容器容量，计算预计容器数量。
在操作S430中，基于所述实际容器数量和所述预计容器数量，计算扩容容器数量。
在操作S440中，基于所述扩容容器数量形成扩容指令。
具体的，不同的容器对应不同的容器规格，容器规格可以表征该规格容器的每秒最大交易数。容器规格包括：线程数、连接数、CPU数、内存、操作系统以及单容器每秒最大交易数等。当然，在进行计算时仅需单容器每秒最大交易数。
又例如，在业务峰值保障值为25000笔/秒，峰值时间(第一时间区间)预估为20:00:00-21:00:00的情况下。根据单服容器设备性能估算，需要型号为“4C6G”的容器100台，目前生产实际部署50台，仍需扩容50台。其中，该型号为“4C6G”的容器的规格为：线程数200、连接数200，CPU数4，内存6G，操作系统SUSE12SP5，单容器每秒最大交易数250笔。
进而，生成需扩容50台的扩容指令，通过该指令调用模板资源域标签以及容器优雅滚动等技术，实现容器扩增。
图5示意性示出了根据本公开实施例的批量作业类调整方法的流程图。
如图5所示，该实施例的批量作业类调整方法包括操作S510～操作S520。该操作S510～操作S520至少可以部分执行上述操作S320。
在操作S510中，对于所述批量作业类，提取所述实际生产数据中的批量作业参数，所述批量作业参数包括批量作业时间和批量作业运行状态。
具体的，批量作业维度是指涉及批量作业的一些要素，其中，批量作业时间是指批量作业任务执行的时间段，批量作业运行状态则是包括开启和关闭(例如，入数据湖作业的运行状态)。
在操作S520中，生成作业时间窗调整指令，所述时间窗调整指令使得所述批量作业时间和所述批量作业运行状态延迟至所述第一时间区间后执行。
例如，原有的批量作业任务与第一时间区间存在交集时，在第一时间区间(即20:00:00-21:00:00)内，将主机数据导入作业运行时间推迟至(当然其中包括一个可以自定义的参数N，N是推迟的时间)调整为21:00:00(当然，也可以是其他时间段，与第一时间区间不存在交集即可)，将交易入湖作业的运状态(即批量作业运行状态)调整为FALSE，以错开高峰期。其中，该时间窗调整的方案是基于集成批量作业指令技术，实现批量作业运行时间窗调整的。
图6示意性示出了根据本公开实施例的联机服务类调整方法的流程图。
如图6所示，该实施例的联机服务类调整方法包括操作S610～操作S630。该操作S610～操作S630至少可以部分执行上述操作S220。
在操作S610中，对于所述联机服务类，接收联机服务调整指令。
具体的，联机服务是指涉及联机服务的一些要素。
在操作S620中，基于所述联机服务调整指令，生成联机服务窗口停用指令。
在操作S630中，基于所述联机服务窗口停用指令在所述第一时间区间内停用联机服务。
具体的，可以是基于分布式服务框架和热加载等技术，实现服务窗口的启停调用，服务降级策略调整等调整。
具体的，部分资源占用高，对核心流程不影响的联机服务制定期间内(如：第一时间区间“20:00:00-21:00:00”)停止对外服务。例如，对于分期业务，不涉及核心流程，可以调整至以下参数：“期业务服务并发流量＝5笔/秒；分期业务服务对外停止服务时间＝20:00:00-21:00:00；分期业务服务超时时间＝10毫秒”。
需要说明的是，该操作S610～操作S630不同于上述操作S310～操作S330和/或上述操作S410～操作S440和/或上述操作S510～操作S520。上述操作S310～操作S330和/或上述操作S410～操作S440和/或上述操作S510～操作S520是自动执行的，而对于联机服务类的调整是需要接收到相应的调整指令后进行的，该指令可以是人为发送的。
基于上述业务系统高峰保障方法，本公开还提供了一种业务系统高峰保障装置。以下将结合图7对该装置进行详细描述。
图7示意性示出了根据本公开实施例的业务系统高峰保障装置的结构框图。
如图7所示，该实施例的业务系统高峰保障装置700包括保障值获取模块710、实际生产数据获取模块720和对象调整模块730。
保障值获取模块710用于获取业务峰值保障值，其中，所述业务峰值保障值是所述业务系统在未来的第一时间区间内将承受的交易预估峰值。在一实施例中，保障值获取模块710可以用于执行前文描述的操作S210，在此不再赘述。
实际生产数据获取模块720用于获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，其中，所述实际生产数据包括基于基础设施类和批量作业类对生产环境的指标描述的数据。在一实施例中，实际生产数据获取模块720可以用于执行前文描述的操作S220，在此不再赘述。
对象调整模块730用于基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，其中，所述待调整对象包括基于所述基础设施类和所述批量作业类的对象。在一实施例中，对象调整模块730可以用于执行前文描述的操作S230，在此不再赘述。
在本公开的实施例中，存在以下优点：1.通过将应用画像工具和峰值模型匹配工具相结合，解决了在当前各支付机构大促活动频繁的情况下，需经常根据交易预测数据来人工评估并调整系统性能容量的问题，提高了复用性。其中，峰值模型匹配工具可根据交易动态情况分析系统性能容量短板，并自动实施调整，减少了人工调整带来的操作风险。2.对基础设施类和批量作业类的对象进行调整，满足业务系统高峰保障，最大限度提高大促活动的保障能力。
根据本公开的实施例，其中，所述应用画像工具中的实际生产数据是通过对节点日志中流数据进行加工，并持久化到指定位置的，所述实际生产数据获取模块，还用于基于所述指定位置获取所述实际生产数据。
根据本公开的实施例，其中，所述对象调整模块，还用于基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值；基于所述设置参数值生成技术调用指令；以及
基于所述技术调用指令调用相应的技术。
根据本公开的实施例，其中，所述对象调整模块，还用于对于所述基础设施类，提取所述实际生产数据中的容器参数，所述容器参数包括实际容器数量和容器容量；基于所述业务峰值保障值和所述容器容量，计算预计容器数量；基于所述实际容器数量和所述预计容器数量，计算扩容容器数量；以及基于所述扩容容器数量形成扩容指令。
根据本公开的实施例，其中，所述对象调整模块，还用于对于所述批量作业类，提取所述实际生产数据中的批量作业参数，所述批量作业参数包括批量作业时间和批量作业运行状态；以及生成作业时间窗调整指令，所述时间窗调整指令使得所述批量作业时间和所述批量作业运行状态延迟至所述第一时间区间后执行。
根据本公开的实施例，其中，所述对象调整模块，还用于对于所述联机服务类，接收联机服务调整指令；基于所述联机服务调整指令，生成联机服务窗口停用指令；以及基于所述联机服务窗口停用指令在所述第一时间区间内停用联机服务。
根据本公开的实施例，保障值获取模块710、实际生产数据获取模块720和对象调整模块730中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，保障值获取模块710、实际生产数据获取模块720和对象调整模块730中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，保障值获取模块710、实际生产数据获取模块720和对象调整模块730中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现业务系统高峰保障方法的电子设备的方框图。
如图8所示，根据本公开实施例的电子设备800包括处理器801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器801例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器801还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器801可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 803中，存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理器801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。处理器801通过执行ROM 802和/或RAM 803中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 802和RAM 803以外的一个或多个存储器中。处理器801也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例，电子设备800还可以包括输入/输出(I/O)接口805，输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。电子设备800还可以包括连接至I/O接口805的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 802和/或RAM 803和/或ROM 802和RAM 803以外的一个或多个存储器。
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的方法。
在该计算机程序被处理器801执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分809被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被处理器801执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (10)

1.一种业务系统高峰保障方法，包括：
获取业务峰值保障值，其中，所述业务峰值保障值是所述业务系统在未来的第一时间区间内将承受的预估的业务峰值；
获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，其中，所述实际生产数据包括基于基础设施类和批量作业类对生产环境的指标描述的数据；以及
基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，其中，所述待调整对象包括基于所述基础设施类和所述批量作业类的对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述应用画像工具中的实际生产数据是通过对节点日志中流数据进行加工，并持久化到指定位置的，
所述获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，包括：基于所述指定位置获取所述实际生产数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，包括：
基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值；
基于所述设置参数值生成技术调用指令；以及
基于所述技术调用指令调用相应的技术。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值，包括：
对于所述基础设施类，提取所述实际生产数据中的容器参数，所述容器参数包括实际容器数量和容器容量；
基于所述业务峰值保障值和所述容器容量，计算预计容器数量；
基于所述实际容器数量和所述预计容器数量，计算扩容容器数量；以及
基于所述扩容容器数量形成扩容指令。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述业务峰值保障值、第一时间区间和所述实际生产数据计算所述待调整对象的设置参数值，还包括：
对于所述批量作业类，提取所述实际生产数据中的批量作业参数，所述批量作业参数包括批量作业时间和批量作业运行状态；以及
生成作业时间窗调整指令，所述时间窗调整指令使得所述批量作业时间和所述批量作业运行状态延迟至所述第一时间区间后执行。
6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其中，所述实际生产数据还包括基于联机服务类对生产环境的指标描述的数据，所述待调整对象还包括基于所述联机服务类的对象，
所述基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，还包括：
对于所述联机服务类，接收联机服务调整指令；
基于所述联机服务调整指令，生成联机服务窗口停用指令；以及
基于所述联机服务窗口停用指令在所述第一时间区间内停用联机服务。
7.一种业务系统高峰保障装置，包括：
保障值获取模块，用于获取业务峰值保障值，其中，所述业务峰值保障值是所述业务系统在未来的第一时间区间内将承受的交易预估峰值；
实际生产数据获取模块，用于获取预先部署的应用画像工具中所保存的实际生产数据，其中，所述实际生产数据包括基于基础设施类和批量作业类对生产环境的指标描述的数据；以及
对象调整模块，用于基于所述业务峰值保障值和所述实际生产数据，通过峰值模型匹配工具对待调整对象进行调整，以满足业务系统高峰保障，其中，所述待调整对象包括基于所述基础设施类和所述批量作业类的对象。
8.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～6中任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～6中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～6中任一项所述的方法。
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