CN116382922A - 资源监控方法、装置、计算机设备、存储介质和产品 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种资源监控方法、装置、计算机设备、存储介质和产品。所述方法包括：确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；获取多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定多个资源开放交换项目的整体负载权重值；获取针对多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器的负载上限，并更新服务器的负载上限权重值。采用本方法能够避免服务器宕机。
Description
技术领域
本申请涉及数据技术领域，特别是涉及一种资源监控方法、装置、计算机设备、存储介质和产品。
背景技术
随着互联网技术的发展，通过网络进行资源交换的应用越来越广泛。可进行资源交换的项目包括资源开放交换项目，资源开放交换项目是邀请用户在特定时间进行资源交换的项目，例如游戏资源定时限量兑换活动、商品秒杀活动、定时开放售票等。通常，资源开放交换项目部署在服务器上，用户在终端通过网络访问资源开放交换项目所在的服务器，以进行资源交换。为保证资源开放交换项目能够正常运行，会预先为资源开放交换项目配置服务器资源。
然而，参与资源开放交换项目的用户数量是不确定的，进而为资源开放交换项目配置服务器资源量也是不确定的，导致最终资源开放交换项目运行时，服务器可能因用户量过大而出现宕机。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够避免服务器宕机的资源监控方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和产品。
第一方面，本申请提供了一种资源监控方法。所述方法包括：
确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个所述资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；
获取所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定所述多个资源开放交换项目的整体负载权重值；
获取针对所述多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照所述负载上限调整条件所指示的调整方向调整所述服务器的负载上限，并更新所述服务器的负载上限权重值。
第二方面，本申请还提供了一种资源监控装置。所述装置包括数据处理服务，所述数据处理服务用于：
确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个所述资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；
获取所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定所述多个资源开放交换项目的整体负载权重值；
获取针对所述多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照所述负载上限调整条件所指示的调整方向调整所述服务器的负载上限，并更新所述服务器的负载上限权重值。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个所述资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；
获取所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定所述多个资源开放交换项目的整体负载权重值；
获取针对所述多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照所述负载上限调整条件所指示的调整方向调整所述服务器的负载上限，并更新所述服务器的负载上限权重值。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个所述资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；
获取所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定所述多个资源开放交换项目的整体负载权重值；
获取针对所述多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照所述负载上限调整条件所指示的调整方向调整所述服务器的负载上限，并更新所述服务器的负载上限权重值。
第五方面，本申请还提供了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，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个所述资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；
获取所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定所述多个资源开放交换项目的整体负载权重值；
获取针对所述多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照所述负载上限调整条件所指示的调整方向调整所述服务器的负载上限，并更新所述服务器的负载上限权重值。
上述资源监控方法、装置、计算机设备、存储介质和产品，通过多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，可快速确定并发的多个资源开放交换项目的整体负载权重值，对服务器处理多个资源开放交换项目的资源交换时预计的负载情况进行了量化；而且，负载上限权重值是对服务器的负载上限的量化，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，即预测了服务器的负载上限需进行调整，依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器的负载上限，根据多个资源开放交换项目的整体负载权重值灵活地调整服务器的负载上限，可避免服务器的负载剩余过多造成浪费，并避免服务器的负载上限过小造成的服务器宕机。
附图说明
图1为一个实施例中资源监控方法的应用环境图；
图2为一个实施例中资源监控方法的流程示意图；
图3为一个实施例中商品秒杀活动实时预测时序示意图；
图4为一个实施例中商品秒杀活动实时预测系统简略架构示意图；
图5为一个实施例中商品秒杀活动实时预测系统详细架构示意图；
图6为一个实施例中商品秒杀活动实时预测步骤流程示意图；
图7为一个实施例中后台配置时序示意图；
图8为一个实施例中扩容或缩容处理流程示意图；
图9为一个实施例中资源监控装置的结构框图；
图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的资源监控方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，数据处理服务102可与管理服务104通信，管理服务104可与服务器106通信。数据处理服务102可获取多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重确定多个资源开放交换项目的整体负载权重值，获取针对多个资源开放交换项目预配置的服务器106的负载上限权重值，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，数据处理服务102通知管理服务104，由管理服务104依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器106的负载上限，数据处理服务102更新服务器的负载上限权重值。其中，数据处理服务102是提供数据处理功能的计算机应用组件，管理服务104是提供容量管理功能的计算机应用组件；数据处理服务102和管理服务104可以运行在相同的服务器上，也可以运行在不同的服务器上。服务器106可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种资源监控方法，本实施例以该方法应用于图1中的数据处理服务102为例进行说明，该方法包括以下步骤：
步骤202，确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源。
其中，资源开放交换项目是开放地邀请用户在特定时间进行资源交换的项目。用户可以是在网用户、特定群组或特定网站的用户。特定时间可以是预设时间点，例如10点、11点等整点。资源交换可以是货币与资源的交换。资源可以是实体资源或虚拟资源。项目在一些场景中可称为活动。资源开放交换项目可以是实体资源开放交换项目，如商品秒杀活动。资源开放交换项目也可以是无形资源开放交换项目，如游戏资源定时限量兑换活动。游戏资源可以是游戏道具、虚拟形象、虚拟兑换券、游戏使用权或游戏附加功能使用权。
项目资源是资源开放交换项目所提供的用于开放资源交换的资源。项目开放时间是对资源开放交换项目所提供的项目资源开放资源交换的时间。并发是多个资源开放交换项目在相同的项目开放时间启动，并开放对各自所提供的项目资源进行资源交换的现象。
在一个实施例中，数据处理服务可确定所有资源开放交换项目以及各自对应的计划开放资源交换的项目开放时间，将所有资源开放交换项目按照项目开放时间分组，以确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目。
在一个实施例中，数据处理服务可每隔预设时间间隔长度，确定项目开放时间距离当前时间在预设时长内的资源开放交换项目集合，从资源开放交换项目集合中确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目。其中，预设时间间隔长度可以是1分钟。预设时长可以是10分钟。
步骤204，获取多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定多个资源开放交换项目的整体负载权重值。
其中，负载权重值是特定设备运行时量化反映该设备负载情况的数值。负载权重值与负载呈正相关，即负载越高，负载权重值越大。项目资源对应的预统计的负载权重值，是预先统计的在服务器运行针对该项目资源的资源开放交换项目时，量化反映该服务器的负载情况的数值。整体负载权重值是在服务器运行多个资源开放交换项目时，量化反映该服务器的负载情况的数值。
在一个实施例中，多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源可以仅一个，本实施例中，数据处理服务可对获取的多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值进行加和统计，获得多个资源开放交换项目的整体负载权重值。
在一个实施例中，多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源可以是多个，本实施例中，数据处理服务可针对多个资源开放交换项目中每个资源开放交换项目，对所针对的资源开放交换项目所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值求和后，获得所针对的资源开放交换项目的项目负载权重值；对多个资源开放交换项目各自的项目负载权重值求和后，获得多个资源开放交换项目的整体负载权重值。其中，项目负载权重值是在服务器运行多个资源开放交换项目中任一资源开放交换项目时，量化反映该服务器的负载情况的数值。
步骤206，获取针对多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值。
其中，预配置的服务器是预先针对多个资源开放交换项目配置的服务器。服务器可包括业务服务器和存储服务器。业务服务器是用于实现资源交换的业务逻辑功能的服务器。业务服务器可以是网站服务器，如Nginx服务器（由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发高性能的Web和反向代理服务器）。存储服务器是用于存储资源交换过程中的数据的服务器。负载上限权重值是服务器所能承受的负载上限的量化权重值。
在一个实施例中，数据处理服务可确定针对多个资源开放交换项目预配置的服务器，获取确定的服务器的负载上限权重值。
在一个实施例中，配置后台服务可记录对服务器预先配置的负载上限权重值。本实施例中，数据处理服务可确定针对多个资源开放交换项目预配置的服务器，从配置后台服务获取确定的服务器的负载上限权重值。其中，配置后台服务是用于配置服务器的应用组件。
步骤208，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器的负载上限，并更新服务器的负载上限权重值。
其中，预设的负载上限调整条件是预先设置的调整负载上限需符合的条件。调整方向是调整负载上限的方向。调整方向可以是扩大负载上限，或缩小负载上限。负载上限是服务器所能承受的负载的上限，可表征服务器的容量。服务器的负载上限可以是基于服务器的并发量确定的。并发量是服务器同一时间处理的请求或操作数量。
在一个实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，数据处理服务可向管理服务发送容量调整指令，根据容量调整指令指示管理服务依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器的负载上限，在接收到管理服务对服务器的负载上限调整完成返回的通知后，更新服务器的负载上限权重值。
在一个实施例中，当管理服务接收到数据处理服务发送的容量调整指令，管理服务依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整存储服务器的负载上限，并向容器管理服务发送业务调整指令，以使容器管理服务调整业务服务器的负载上限。其中，容器管理服务是管理业务服务器的应用组件。
上述资源监控方法中，通过多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，可快速确定并发的多个资源开放交换项目的整体负载权重值，对服务器处理多个资源开放交换项目的资源交换时预计的负载情况进行了量化；而且，负载上限权重值是对服务器的负载上限的量化，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，即预测了服务器的负载上限需进行调整，依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器的负载上限，根据多个资源开放交换项目的整体负载权重值灵活地调整服务器的负载上限，可避免服务器的负载剩余过多造成浪费，并避免服务器的负载上限过小造成的服务器宕机。
在一个实施例中，负载上限调整条件包括占比不小于预设扩容比例或占比不大于预设缩容比例，且预设扩容比例大于预设缩容比例，步骤208中当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器的负载上限的步骤包括：当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不小于预设扩容比例，触发按照整体负载权重值扩大服务器的负载上限；或，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于预设缩容比例，触发按照整体负载权重值缩小服务器的负载上限。
其中，预设扩容比例是预先设置的指示对服务器扩大负载上限的与整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比对应的比例。预设缩容比例是预先设置的指示对服务器缩小负载上限的与整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比的比例。
本实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不小于预设扩容比例，即提前预测服务器的负载上限不足，按照整体负载权重值扩大服务器的负载上限，可避免服务器的负载上限过小而造成服务宕机，同时避免扩大的幅度过大造成资源浪费；当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于预设缩容比例，即提前预测服务器的负载上限过剩，按照整体负载权重值缩小服务器的负载上限，可避免服务器的负载上限剩余过多而造成资源浪费，同时避免缩小的幅度过大造成服务器容量不足导致宕机。
在一个实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不小于预设扩容比例，数据处理服务可向管理服务发送扩容指令，通过扩容指令指示管理服务按照整体负载权重值扩大服务器的负载上限。
在一个实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于预设缩容比例，数据处理服务可向管理服务发送缩容指令，通过缩容指令指示管理服务按照整体负载权重值缩小服务器的负载上限。
在一个实施例中，上述资源监控方法还包括向运维终端发送告警提示的步骤，该步骤包括：当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，触发向运维终端发送告警提示；或者，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，触发向运维终端发送告警提示；其中，任一预设扩容告警比例小于预设扩容比例且大于任一预设缩容告警比例，任一预设缩容告警比例大于预设缩容比例。
其中，预设扩容告警比例是预先设置的用于告警可能触发扩容操作的整体负载权重值相对于负载上限权重值的比例。预设扩容比例可以是90%，预设扩容告警比例可以是70%或80%。
预设缩容告警比例是预先设置的用于告警可能触发缩容操作的整体负载权重值相对于负载上限权重值的比例。预设缩容比例可以是20%，预设缩容告警比例可以是30%或40%。
运维终端是运维人员对应的终端。告警提示是提示整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比可能触发扩容或缩容的提示信息。
本实施例中，满足一定条件时触发向运维终端发送告警提示，使得使用运维终端的运维人员可预测多个资源开放交换项目开放后服务器的负载情况，以便于及时进行运维，保证系统稳定性；而且任一预设扩容告警比例小于预设扩容比例，任一预设缩容告警比例大于预设缩容比例，使得运维人员在扩容或缩容前提前获知预测的服务器的负载情况，提高信息获取效率。
在一个实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，数据处理服务可基于整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比，以及该占比所达到的至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例中最接近该占比的比例，生成告警提示，并通知告警服务向运维终端发送告警提示。
在一个实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，数据处理服务可基于整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比，以及至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例中最大于该占比且与该占比最接近的比例，生成告警提示，并通知告警服务向运维终端发送告警提示。
在一个实施例中，上述向运维终端发送告警提示的步骤还包括：当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，通知告警服务，由告警服务向运维终端发送告警提示；或，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，生成针对多个资源开放交换项目的预备告警记录；当接收到告警服务发出的告警查询请求，响应告警查询请求，以使告警服务基于预备告警记录向运维终端发送告警提示。
本实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，即时通知告警服务进行告警，可使得使用运维终端的运维人员及时获知告警情况；或者，在告警服务发出的告警查询请求后，告警服务才获取预备告警记录并发送告警提示，可减少告警服务与数据处理服务、以及告警服务与运维终端之间的通信连接次数，节约资源。
在一个实施例中，上述向运维终端发送告警提示的步骤还包括：当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，通知告警服务，由告警服务向运维终端发送告警提示；或，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，生成针对多个资源开放交换项目的预备告警记录；当接收到告警服务发出的告警查询请求，响应告警查询请求，以使告警服务基于预备告警记录向运维终端发送告警提示。
本实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，即时通知告警服务进行告警，可使得使用运维终端的运维人员及时获知告警情况；或者，在告警服务发出的告警查询请求后，告警服务才获取预备告警记录并发送告警提示，可减少告警服务与数据处理服务、以及告警服务与运维终端之间的通信连接次数，节约资源。
其中，告警服务是提供告警功能的应用组件。预备告警记录是预备用于生成告警提示的记录。告警查询请求是查询预备告警记录存在与否的请求。
在一个实施例中，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，告警服务可定期通过主动轮询的方式向数据处理服务发出告警查询请求，当接收到从数据处理服务获取的预备告警记录，基于预备告警记录向运维终端发送告警提示。其中，主动轮询是主动地向数据处理服务询问是否存在告警的方式。
在一个实施例中，整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，告警服务可定期通过主动轮询的方式向数据处理服务发出告警查询请求，当接收到从数据处理服务获取的预备告警记录，基于预备告警记录向运维终端发送告警提示。
在一个实施例中，多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源由预配置的基础存储服务提供数据存储，以存储进行资源交换时产生的数据，在执行步骤204中获取多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值的步骤之后，上述资源监控方法还包括下述步骤：当所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的负载权重值达到预设热点资源阈值，标记项目资源为热点资源；触发将热点资源的存储服务由基础存储服务切换为热点存储服务，以将热点资源与多个资源开放交换项目下其它项目资源的存储服务相隔离。
其中，存储服务是提供数据存储与访问功能的应用组件。存储服务可运行在存储服务器上。存储服务例如MySQL（关系型数据库管理系统）数据库、Redis（RemoteDictionary Server，远程字典服务）数据库。基础存储服务是为基础的项目资源提供数据存储与访问功能的存储服务。热点存储服务是为热点资源提供数据存储与访问功能的存储服务。预设热点资源阈值是预先设置的判断项目资源是否是热点资源的与负载权重值对应的阈值。
本实施例中，多个资源开放交换项目所提供的项目资源中，热点资源由热点存储服务提供数据存储，其它项目资源由基础存储服务提供数据存储，即实现热数据与冷数据的隔离，可提高对热点资源的数据存储与访问速度，同时避免因对热点资源频繁的数据存储与访问而对其它项目资源的存储与访问造成影响，提高系统的稳定性。
在一个实施例中，当多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的负载权重值达到预设热点资源阈值，数据处理服务可标记项目资源为热点资源，通知管理服务，由管理服务将热点存储服务设置为与热点资源对应的存储服务，并将对热点资源在基础存储服务中存储的数据载入热点存储服务。
在一个实施例中，上述资源监控方法还包括下述步骤：确定用于用作项目资源的候选资源，获取针对候选资源生成的多条兴趣数据记录；确定多条兴趣数据记录中每条兴趣数据记录所记录的预设类型的兴趣事件，并确定预设类型的兴趣事件对应的预设兴趣负载权重值；对多条兴趣数据记录中各兴趣事件对应的预设兴趣负载权重值进行加和统计，获得候选资源的负载权重值。
其中，候选资源是用作项目资源的资源。兴趣数据记录是表征资源开放交换项目所邀请的用户存在对候选资源进行资源交换的兴趣的数据记录。预设类型是预先设置的类型。兴趣事件是表征资源开放交换项目所邀请的用户存在对候选资源进行资源交换的兴趣的事件。预设兴趣负载权重值是预先设置的在服务器运行用户触发的兴趣事件所针对项目资源的资源开放交换项目时，量化反映该服务器的负载情况的数值。
举例说明，当资源开放交换项目是商品秒杀活动，预设类型的兴趣事件例如商品搜索事件、商品详情浏览事件、商品加入购物车事件、商品抢购报名事件等。为不同的预设类型的兴趣事件设置不同的预设兴趣负载权重值，可表征资源开放交换项目所邀请的用户触发不同的预设类型的兴趣事件时，对候选资源进行资源交换的兴趣程度。例如，将商品搜索事件、商品详情浏览事件、商品加入购物车事件以及商品抢购报名时间各自的预设兴趣负载权重值分别设置为1、1、2以及5，其中，资源开放交换项目所邀请的用户触发商品抢购报名事件时，对对候选资源进行资源交换的兴趣程度最高。
本实施例中，通过将针对候选资源的兴趣事件量化为预设兴趣负载权重值，为量化项目资源的负载权重值创造条件，由于兴趣事件是表征用户存在对项目资源进行资源交换的兴趣的事件，基于预设兴趣负载权重值确定的项目资源的负载权重值能够较为准确地预测服务器对该项目资源的资源交换进行处理时的负载情况，从而提高对服务器的负载上限是否需要调整的预测准确度。
在一个实施例中，在一个具体的应用场景中，资源开放交换项目可以是商品秒杀活动，项目资源可以是商品，上述资源监控方法可基于如图3所示的商品秒杀活动实时预测时序示意图、如图4所示的商品秒杀活动实时预测系统简略架构示意图以及如图5所示的商品秒杀活动实时预测系统详细架构示意图实现。其中，商城秒杀页面、商城页面可显示在用户终端或运维终端上，配置后台页面可显示在运维终端上；各服务可以是基于PHP（Hypertext Preprocessor，超文本预处理器）编程语言的应用组件，数据处理服务可运行在监控服务器上，监控服务器上还可以运行告警服务（Sentry告警系统）、管理服务、容器管理服务（K8S apisever，K8S（Kubernetes，可移植且可扩展的开源平台）中为其它组件提供交互的组件），其中，数据处理服务中可包括数据收集服务、数据分析服务、规则告警服务或其它子服务，容器管理服务可管理业务服务器（秒杀pod）、App服务器，管理服务可管理存储服务器（存储服务集群，可运行有Redis数据库、Mysql数据库、Rabbitmq消息队列软件）。基于图3、图4以及图5，上述资源监控方法的具体步骤可如图6商品秒杀活动实时预测步骤流程示意图所示，具体步骤如下。
参见如图7所示的后台配置时序示意图，App后台服务（运行在App服务器上）可接收通过移动终端上显示的配置后台页面触发的配置操作，获取针对商品秒杀活动配置的业务服务器和存储服务器各自的独立服务器数量，确定业务服务器和存储服务器各自的初始的负载上限权重值，并将业务服务器和存储服务器各自的初始的负载上限权重值保存至存储服务器中。
其中，一台独立服务器的负载上限权重值可基于独立服务器的承受的并发量上限确定，例如当独立服务器的并发量上限为1000 qps，且一个用户参与商品秒杀活动的最大负载权重值为9（用户可能触发的商品搜索事件、商品详情浏览事件、商品加入购物车事件以及商品抢购报名事件各自的预设兴趣负载权重值分别设置为1、1、2以及5），当并发量达到1000 qps，即参与用户为1000人，一台独立服务器的负载上限权重值为9000，为保障系统稳定性，可设置一台独立服务器的负载上限权重值为10000，由于服务器集群由两台以上独立服务器组成，则业务服务器和存储服务器各自的初始的负载上限权重值可以是20000。App服务器可以是基于PHP编程语言以及多台Nginx服务器部署的Web服务器集群。
用户终端可响应于商城页面上针对商品触发的商品详情浏览事件、商品加入购物车事件或商品抢购报名事件，基于针对商品的商品详情浏览事件、商品加入购物车事件或商品抢购报名事件生成各自相应的兴趣数据，将生成的与该商品对应的兴趣数据上报至数据处理服务下的数据收集服务中；App服务器可响应于用户通过用户终端上的商城界面针对商品触发的商品搜索事件，判定该商品搜索事件所搜索的商品为商品秒杀活动所提供的商品时，通过Rabbitmq消息队列软件将基于商品搜索事件生成的与该商品对应的兴趣数据上报至数据处理服务下的数据收集服务中。
其中，商品搜索事件、商品详情浏览事件、商品加入购物车事件或商品抢购报名事件可以是运维人员预先通过数据埋点方式设置的事件，数据埋点时可定义埋点数据表，埋点数据表中的字段可包括功能、中文名、事件类型、事件ID，功能用于说明数据埋点所在的产品端侧（例如小程序、App），事件类型用于说明数据埋点的兴趣事件是点击事件或推送事件，事件ID的命名规范可以是“事件英文简写_产品端侧_产品名称简写_页面名称_模块名称_功能名称”，例如：click_miniprogram_xxxx_GoodsSearch，表征小程序xxxx的商品搜索事件，事件内容可包括搜索关键词、时间、用户信息、IP地址等。
数据处理服务下数据收集服务可在接收到上报的与商品对应的兴趣数据后，在记录数据表中生成兴趣数据记录。其中，记录数据表可以是MySQL数据库中的数据表。兴趣数据记录可记录有触发兴趣事件的用户的用户ID、商品秒杀活动ID、商品ID、事件ID、记录时间点。
数据处理服务下数据分析服务可通过定时代码脚本的方式定时地从记录数据表中获取待分析的与商品对应的多条兴趣数据记录，确定多条兴趣数据记录中每条兴趣数据记录所记录的预设类型的兴趣事件，并确定预设类型的兴趣事件对应的预设兴趣负载权重值；对多条兴趣数据记录中各兴趣事件对应的预设兴趣负载权重值进行加和统计，获得各种商品的负载权重值，将各种商品的负载权重值记录到权重数据表中。数据分析服务可获取多个商品秒杀活动各自所提供的商品对应的预统计的负载权重值，对获取的负载权重值求和后，获得多个商品秒杀活动各自的项目负载权重值，将各项目负载权重值记录到权重数据表中。
数据处理服务下的规则告警服务可在预设时间段内（例如每天9点至24点），每隔1分钟，获取后台配置的业务服务器和存储服务器各自的负载上限权重值，并查询计划在10分钟内开始的商品秒杀活动集合，对秒杀活动集合中计划在同一时间点开始的多个商品秒杀活动，获取多个商品秒杀活动所提供的商品的对应的预统计的负载权重值，以及多个商品秒杀活动各自的项目负载权重值；对多个商品秒杀活动各自的项目负载权重值加和统计后，获得多个商品秒杀活动的整体负载权重值。
当获得的整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到70%、80%或90%中任一比例，或,获得的整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于20%、30%或40%中任一比例，规则告警服务可向Sentry告警系统发送告警通知；当获得的整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不小于90%，规则告警服务可向管理服务发送扩容指令；当获得的整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到90%，规则告警服务可向管理服务发送扩容指令不大于20%，规则告警服务可向管理服务发送缩容指令。
当多个商品秒杀活动所提供的任一商品的对应的负载权重值达到预设热点资源阈值，规则告警服务可标记该任一商品为热点商品（热点资源），并通知管理服务对热点商品切换存储服务。
参见如图8所示的扩容或缩容处理流程示意图，管理服务在接收到扩容指令或缩容指令后，对存储服务集群（存储服务器）进行扩容或缩容处理，并通知K8S apisever对秒杀服务集群（业务服务器）执行对应的扩容处理或缩容处理，使得扩容后的秒杀服务集群加载增加的存储示例、缩容后的秒杀服务集群减少存储示例。
在管理服务接收到规则告警服务通知以对热点商品切换存储服务后，管理服务可将热点Redis数据库设置为与热点商品的存储服务，以将在MySQL数据库以及基础Redis数据库存储的其它商品相隔离。
在Sentry告警系统接收到规则告警服务发送的告警通知后，Sentry告警系统可向运维人员登录的运维终端上配置的接收告警提示的通信应用软件发送告警提示。其中，通信应用软件例如短信、企业微信、钉钉或其它。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的资源监控方法的资源监控装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个资源监控装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于资源监控方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种资源监控装置900，包括：数据处理服务910和管理服务920，其中：
数据处理服务910，用于确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；获取多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定多个资源开放交换项目的整体负载权重值；获取针对多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器的负载上限，并更新服务器的负载上限权重值。
管理服务920，用于依照负载上限调整条件所指示的调整方向调整服务器的负载上限。
在一个实施例中，负载上限调整条件包括占比不小于预设扩容比例或占比不大于预设缩容比例，且预设扩容比例大于预设缩容比例；管理服务920用于当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不小于预设扩容比例，按照整体负载权重值扩大服务器的负载上限；或，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于预设缩容比例，按照整体负载权重值缩小服务器的负载上限。
在一个实施例中，资源监控装置900还包括告警服务，告警服务用于当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，向运维终端发送告警提示；或者，当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，向运维终端发送告警提示；其中，任一预设扩容告警比例小于预设扩容比例且大于任一预设缩容告警比例，任一预设缩容告警比例大于预设缩容比例。
在一个实施例中，数据处理服务910还用于当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，或整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，通知告警服务；告警服务还用于接收数据处理服务910的通知，向运维终端发送告警提示。
在一个实施例中，数据处理服务910还用于当整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或预设扩容比例，或整体负载权重值相对于负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或预设缩容比例，生成针对多个资源开放交换项目的预备告警记录；当接收到告警服务发出的告警查询请求，响应告警查询请求，以使告警服务基于预备告警记录向运维终端发送告警提示。告警服务还用于向数据处理服务910发送告警查询请求，接收数据处理服务的响应，基于预备告警记录向运维终端发送告警提示。
在一个实施例中，多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源由预配置的基础存储服务提供数据存储，以存储进行资源交换时产生的数据；数据处理服务910还用于当多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的负载权重值达到预设热点资源阈值，标记项目资源为热点资源；管理服务920还用于将热点资源的存储服务由基础存储服务切换为热点存储服务，以将热点资源与多个资源开放交换项目下其它项目资源的存储服务相隔离。
在一个实施例中，数据处理服务910还用于确定用于用作项目资源的候选资源，获取针对候选资源生成的多条兴趣数据记录；确定多条兴趣数据记录中每条兴趣数据记录所记录的预设类型的兴趣事件，并确定预设类型的兴趣事件对应的预设兴趣负载权重值；对多条兴趣数据记录中各兴趣事件对应的预设兴趣负载权重值进行加和统计，获得候选资源的负载权重值。
上述资源监控装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储执行上述资源监控方式时需存储的数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种资源监控方法。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，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各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random AccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种资源监控方法，其特征在于，所述方法包括：
确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个所述资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；
获取所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定所述多个资源开放交换项目的整体负载权重值；
获取针对所述多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照所述负载上限调整条件所指示的调整方向调整所述服务器的负载上限，并更新所述服务器的负载上限权重值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负载上限调整条件包括占比不小于预设扩容比例或占比不大于预设缩容比例，且所述预设扩容比例大于所述预设缩容比例；所述当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照所述负载上限调整条件所指示的调整方向调整所述服务器的负载上限，包括：
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比不小于预设扩容比例，触发按照所述整体负载权重值扩大所述服务器的负载上限；或，
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比不大于预设缩容比例，触发按照所述整体负载权重值缩小所述服务器的负载上限。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或所述预设扩容比例，触发向运维终端发送告警提示；或者，
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或所述预设缩容比例，触发向运维终端发送告警提示；
其中，任一所述预设扩容告警比例小于所述预设扩容比例且大于任一所述预设缩容告警比例，任一所述预设缩容告警比例大于所述预设缩容比例。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或所述预设扩容比例，触发向运维终端发送告警提示，包括：
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或所述预设扩容比例，通知告警服务，由所述告警服务向运维终端发送告警提示；或，
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比达到至少一个预设扩容告警比例或所述预设扩容比例，生成针对所述多个资源开放交换项目的预备告警记录；当接收到告警服务发出的告警查询请求，响应所述告警查询请求，以使所述告警服务基于所述预备告警记录向运维终端发送告警提示；
所述当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或所述预设缩容比例，触发向运维终端发送告警提示，包括：
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或所述预设缩容比例，通知告警服务，由所述告警服务向运维终端发送告警提示；或，
当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比不大于至少一个预设缩容告警比例或所述预设缩容比例，生成针对所述多个资源开放交换项目的预备告警记录；当接收到告警服务发出的告警查询请求，响应所述告警查询请求，以使所述告警服务基于所述预备告警记录向运维终端发送告警提示。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源由预配置的基础存储服务提供数据存储，以存储进行所述资源交换时产生的数据，所述获取所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值之后，所述方法还包括：
当所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的负载权重值达到预设热点资源阈值，标记所述项目资源为热点资源；
触发将所述热点资源的存储服务由所述基础存储服务切换为热点存储服务，以将所述热点资源与多个资源开放交换项目下其它项目资源的存储服务相隔离。
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定用于用作项目资源的候选资源，获取针对所述候选资源生成的多条兴趣数据记录；
确定所述多条兴趣数据记录中每条兴趣数据记录所记录的预设类型的兴趣事件，并确定所述预设类型的兴趣事件对应的预设兴趣负载权重值；
对所述多条兴趣数据记录中各兴趣事件对应的预设兴趣负载权重值进行加和统计，获得所述候选资源的负载权重值。
7.一种资源监控装置，其特征在于，所述装置包括数据处理服务，所述数据处理服务用于：
确定计划在相同的项目开放时间并发的多个资源开放交换项目，每个所述资源开放交换项目分别提供用于开放资源交换的项目资源；获取所述多个资源开放交换项目各自所提供的项目资源对应的预统计的负载权重值，并基于获取的负载权重值确定所述多个资源开放交换项目的整体负载权重值；获取针对所述多个资源开放交换项目预配置的服务器的负载上限权重值；当所述整体负载权重值相对于所述负载上限权重值的占比符合预设的负载上限调整条件，触发依照所述负载上限调整条件所指示的调整方向调整所述服务器的负载上限，并更新所述服务器的负载上限权重值。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070233866A1 (en) * | 2006-03-28 | 2007-10-04 | Karen Appleby | Method and system for dynamically allocating servers to compute-resources using capacity thresholds |
| CN111698303A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-22 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111831442A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-10-27 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种资源分配的方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN112448984A (zh) * | 2019-09-02 | 2021-03-05 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 资源传输方法、电子设备及计算机存储介质 |
| CN115469975A (zh) * | 2021-06-10 | 2022-12-13 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 容器资源调整方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-05-10 CN CN202310521460.8A patent/CN116382922B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070233866A1 (en) * | 2006-03-28 | 2007-10-04 | Karen Appleby | Method and system for dynamically allocating servers to compute-resources using capacity thresholds |
| CN112448984A (zh) * | 2019-09-02 | 2021-03-05 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 资源传输方法、电子设备及计算机存储介质 |
| CN111698303A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-22 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111831442A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-10-27 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种资源分配的方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN115469975A (zh) * | 2021-06-10 | 2022-12-13 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 容器资源调整方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李国等: "一种面向多类型服务的动态负载均衡算法", 《现代电子技术》, vol. 40, no. 12, pages 128 - 135 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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