CN116467083A - 一种系统迁移方法和相关装置 - Google Patents

一种系统迁移方法和相关装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116467083A
CN116467083A CN202310441356.8A CN202310441356A CN116467083A CN 116467083 A CN116467083 A CN 116467083A CN 202310441356 A CN202310441356 A CN 202310441356A CN 116467083 A CN116467083 A CN 116467083A
Authority
CN
China
Prior art keywords
decoupled
transaction
data table
data
cloud platform
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310441356.8A
Other languages
English (en)
Inventor
李谭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Bank of China Ltd
Original Assignee
Bank of China Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bank of China Ltd filed Critical Bank of China Ltd
Priority to CN202310441356.8A priority Critical patent/CN116467083A/zh
Publication of CN116467083A publication Critical patent/CN116467083A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061—Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5072—Grid computing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5083—Techniques for rebalancing the load in a distributed system
    • G06F9/5088—Techniques for rebalancing the load in a distributed system involving task migration
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种系统迁移的方法和相关装置，可应用于云计算领域以及金融领域，该方法包括：根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，交易特征字段具有待解耦数据表中的数据对应的特征属性，待解耦交易字段为交易特征字段中的任意一个；根据待解耦交易字段对应的特征属性的待解耦特征类型，查找待解耦特征类型所分别对应的数据，其中，待解耦特征类型为待解耦交易字段对应的特征属性具有的不同类型的特征；将数据分别写入分布式数据表中并上传到云平台。通过解耦操作，将适应集中式系统访问的数据表结构解耦成适合分布式系统访问的数据表结构并上传至云平台，实现集中式系统向云平台的迁移。

Description

一种系统迁移方法和相关装置
技术领域
本申请涉及平台技术领域，特别是涉及一种系统迁移方法和相关装置。
背景技术
集中式系统，通过一台高性能、可扩充的计算机作为中央处理系统，所有的任务全部在中央计算机系统上完成。在商业银行系统架构中，常用的自动提款机(ATM)，超市收款机(POS)等，大多数都是这种集中式系统。
云平台，亦可称之为云计算平台，是指基于硬件资源和软件资源的服务，提供计算、网络和存储能力的平台。企业将自己的系统迁移到云平台上去，具有降低计算机及软件成本、优化性能、增强设备独立性等优势。将企业系统迁移至云平台，是企业系统数字化转型的必然趋势。
但是，由于集中式系统的中央计算机系统存储全部的数据与逻辑，同时经手全部的运算、处理任务，信息量太过庞大，且想要迁移至云平台的集中式系统与以分布式系统为基础的云平台的系统架构完全不同，导致集中式系统无法向云平台迁移。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种系统迁移方法和相关装置，用于解决集中式系统无法上传至云平台的问题。
本申请实施例公开了如下技术方案：
第一方面，本申请实施例公开了一种系统迁移方法，所述方法包括：
根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，所述交易特征字段具有所述待解耦数据表中的数据对应的特征属性，所述待解耦交易字段为所述交易特征字段中的任意一个；
根据所述待解耦交易字段对应的特征属性的待解耦特征类型，查找所述待解耦特征类型所分别对应的数据，其中，所述待解耦特征类型为所述待解耦交易字段对应的特征属性具有的不同类型的特征；
将所述数据按照所述待解耦特征类型分别写入分布式数据表中；
将所述分布式数据表上传到云平台。
可选的，在查找待解耦交易字段之前，所述方法还包括：
判断所述待解耦数据表是否处在应用交易状态；
如果所述待解耦数据表处在应用交易状态，则等待；直到所述待解耦数据表未处在所述应用交易状态，则执行所述查找待解耦交易字段的步骤。
可选的，所述将所述分布式数据表上传到云平台包括：
预先获取所述云平台服务单元的数据容量，比较所述分布式数据表的数据量与所述云平台服务单元的数据容量，所述云平台服务单元为所述云平台存储和处理分布式数据表的结构单元；
如果所述分布式数据表的数据量大于所述云平台服务单元的数据容量，则按照所述云平台服务单元的数据容量将所述分布式数据表的数据进行拆分，直到拆分后的所述分布式数据表的数据量小于或等于所述云平台服务单元的数据容量，将所述拆分后的所述分布式数据表上传到云平台。
可选的，所述待解耦数据表包括待解耦交易数据表与待解耦交易逻辑表。
可选的，所述待解耦交易字段对应的特征属性为交易类型。
第二方面，本申请实施例公开了一种系统迁移装置，所述装置包括：
第一查找单元：用于根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，所述交易特征字段具有所述待解耦数据表中的数据对应的特征属性，所述待解耦交易字段为所述交易特征字段中的任意一个；
第二查找单元：用于根据所述待解耦交易字段对应的特征属性的待解耦特征类型，查找所述待解耦特征类型所分别对应的数据，其中，所述待解耦特征类型为所述待解耦交易字段对应的特征属性具有的不同类型的特征；
写入单元：用于将所述数据按照所述待解耦特征类型分别写入分布式数据表中；
上传单元：用于将所述分布式数据表上传到云平台。
可选的，所述装置还包括：
判断单元：用于判断所述待解耦数据表是否处在应用交易状态；
如果所述待解耦数据表处在应用交易状态，则等待；直到所述待解耦数据表未处在所述应用交易状态，则激活所述第一查找单元。
可选的，所述上传单元还用于预先获取所述云平台服务单元的数据容量，比较所述分布式数据表的数据量与所述云平台服务单元的数据容量，所述云平台服务单元为所述云平台存储和处理分布式数据表的结构单元；
如果所述分布式数据表的数据量大于所述云平台服务单元的数据容量，则按照所述云平台服务单元的数据容量将所述分布式数据表的数据进行拆分，直到拆分后的所述分布式数据表的数据量小于或等于所述云平台服务单元的数据容量，将所述拆分后的所述分布式数据表上传到云平台。
可选的，所述待解耦数据表包括待解耦交易数据表与待解耦交易逻辑表。
可选的，所述待解耦交易字段对应的特征属性为交易类型。
第三方面，本申请实施例公开了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行如第一方面及第一方面任意可选项所述的系统迁移方法。
第四方面，本申请实施例公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行如第一方面及第一方面任意可选项所述的系统迁移方法。
第五方面，本申请实施例公开了一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得所述计算机如第一方面及第一方面任意可选项所述的系统迁移方法。
由上述技术方案可以看出，当集中式系统上传至云平台时，根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，所述交易特征字段为所述待解耦数据表中的数据对应的特征属性，所述待解耦交易字段为所述交易特征字段中的任意一个；根据所述待解耦交易字段的特征类型，查找所述待解耦交易字段的特征类型所分别对应的数据；通过将所述数据按照所述待解耦交易字段分别写入分布式数据表中，将所述分布式数据表上传到云平台上，以完成系统迁移。即通过寻找关键字及其对应字段的数据，将各关键字的数据分别写入分布式数据表中；并通过寻找关键字及其对应字段的交易信息，将各关键字的交易信息分别写入分布式交易表中，将存储在集中式系统中的紧耦合数据表与交易表解耦成松耦合特性的分布式数据表与分布式交易表，由于松耦合特性的服务单元式的系统符合云平台的分布式系统特性，从而间接地使得集中式系统能够迁移到云平台上去，解决了集中式系统无法向云平台迁移的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的一种系统迁移方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种金融集中式系统迁移至云平台的结构示例图；
图3为本申请实施例提供的一种交易数据表解耦流程图；
图4为本申请实施例提供的一种交易数据表解耦示例图；
图5为本申请实施例提供的一种交易逻辑表解耦流程图；
图6为本申请实施例提供的一种交易逻辑表解耦示例图；
图7为本申请实施例提供的一种用于系统迁移的装置的结构框图；
图8为本申请实施例提供的一种用于系统迁移的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为实现业务系统数字化，提高业务系统的安全性与可扩展性，将业务系统迁移到云平台已经成为热门。相关技术中常见的系统迁移方法是将分布式系统上传到云平台中，而集中式系统目前尚无一种有效的方法可以将其上传到云平台上。
由于集中式系统的紧耦合特性，导致集中式系统的系统架构与松耦合特性的云平台系统架构完全不同，使得集中式系统无法直接向云平台进行迁移。因此，本申请提出了一种将系统迁移方法，通过将适合集中式系统访问的耦合数据表进行解耦，以生成多张分布式数据表，进而将分布式数据表上传到云平台的方法，以解决集中式系统无法向云平台迁移的技术问题。
下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。
请参见图1，图1为本申请实施例提供的一种系统迁移方法流程图，所述方法包括如下步骤：
S101：根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，所述交易特征字段具有所述待解耦数据表中的数据对应的特征属性，所述待解耦交易字段为所述交易特征字段中的任意一个。
其中，交易特征字段为待解耦数据表所存储的数据对应的特征字段，交易特征字段具有存储在待解耦数据表中的输出对应的特征属性。
其中，所述待解耦数据表包括待解耦交易数据表与待解耦交易逻辑表。
在一些可能的实现方式中，待解耦交易字段对应的特征属性为交易地域，即在待解耦数据表中对对应于交易地域这一特征属性的交易特征字段进行查找，并将对应于交易地域这一特征属性的交易特征字段作为待解耦数据表的待解耦交易字段。
在另外一些可能的实现方式中，所述待解耦交易字段对应的特征属性为交易类型，具体实现方式与上述交易地域相同，此处不再赘述。
S102：根据所述待解耦交易字段对应的特征属性的待解耦特征类型，查找所述待解耦特征类型所分别对应的数据，其中，所述待解耦特征类型为所述待解耦交易字段对应的特征属性具有的不同类型的特征。
其中，待解耦特征类型为待解耦交易字段对应的特征数据具有的不同类型的特征。通过分别获取不同类型的特征，查找不同类型特征对应的数据，为数据表的解耦做准备。
在一些可能的实现方式中，待解耦交易字段对应的特征属性为交易地域，此时，待解耦特征类型为交易地域对应的具体交易地域。例如：所解耦数据表共包含对应于100个具体交易地域划分的数据，则根据这100个具体的交易地域，分别查找待解耦数据表中对应于这100个具体的交易地域的数据。
S103：将所述数据按照所述待解耦特征类型分别写入分布式数据表中。
如特征属性为交易地域的实现方式所述，通过对100个具体的交易地域进行划分，将各交易地域对应的数据分别写入分布式数据表内。
在一些可能的实现方式中，每个交易地域都包含较多数据，因此可以将100个具体的交易地域对应的数据一一对应地写入100个分布式数据表中。
在另一些可能的实现方式中，有80个交易地域包含较多数据，而另外20个地域包含的数据较少，因此也可以将其中的80个交易地域对应的数据一一对应地写入80个数据表中，而将另外20个交易地域对应的数据全部写入另外一个数据表中。
S104：将所述分布式数据表上传到云平台。
在一些可能的实现形式中，所述分布式数据表均上传到同一个云平台。
而在一些可能的实现方式中，所述分布式数据表也可以上传到多个云平台上。
在另一些可能的实现方式中，当多张分布式数据表上传到同一云平台时，将每张分布式数据表分别上传到云平台的一个服务单元中。
在另一些可能的实现方式中，当多张分布式数据表上传到同一云平台时，将其中的多于一张分布式数据表上传到相同服务单元中。
为保证业务服务连续性，提高系统迁移至云平台的效率，减少系统向云平台迁移的成本，基于上述实施例，进一步，在查找待解耦交易字段之前，所述方法还包括：
判断所述待解耦数据表是否处在应用交易状态；
如果所述待解耦数据表处在应用交易状态，则等待；直到所述待解耦数据表未处在所述应用交易状态，则执行所述查找待解耦交易字段的步骤。
其中，待解耦数据表处在应用交易状态，即所述待解耦数据表正在处于数据交换或修订过程。在待解耦数据表执行解耦并上传至云平台的操作时，优先上传空闲的数据表，等待繁忙的数据表空闲时再进行上传，可以使得系统能够做到在线向云平台迁移，进而保证系统业务服务的连续性。而不在数据表数据交换或修订的过程中执行将数据表向云平台上传的操作，可以提高提高系统在线上传至云平台的可靠性，保证待解耦数据表的数据向云平台上传的准确性。
为提高系统迁移的灵活性，支持系统迁移至不同规模的云平台上，基于上述实施例，进一步，所述将所述分布式数据表上传到云平台包括：
预先获取所述云平台服务单元的数据容量，比较所述分布式数据表的数据量与所述云平台服务单元的数据容量，所述云平台服务单元为所述云平台存储和处理分布式数据表的结构单元；
如果所述分布式数据表的数据量大于所述云平台服务单元的数据容量，则按照所述云平台服务单元的数据容量将所述分布式数据表的数据进行拆分，直到拆分后的所述分布式数据表的数据量小于或等于所述云平台服务单元的数据容量，将所述拆分后的所述分布式数据表上传到云平台。
由于云平台为分布式系统，即作为分布式服务单元为系统提供服务。而各个服务单元本身相互独立互不影响，只通过相互传达消息以调用信息，因此每个服务单元的容量有可能各不相同。
在按照特征类型写入分布式数据表之后，有可能存在得到的分布式数据表的数据量依然高于一个服务单元的数据容量的情况，只能寻找其他数据容量更大的服务单元进行上传。
因此，在本实施例的一些可能的实现方式中，可以预先获取云平台服务单元的数据容量，将服务单元数据容量与分布式数据表的数据量进行比较，如果分布式数据表的数据量高于云平台服务单元的数据容量，则对分布式数据表的数据进行拆分，直到拆分后的分布式数据表的数据量小于云平台数据容量，再上传到云平台上。
在本实施例的另一些可能的实现方式中，可以先根据能迁移的目标云平台服务单元的容量，设置一个分布式数据表的数据量上限值，通过这个数据量上限值，在写入分布式数据表阶段限制写入分布式数据表的数据量，从而支持系统向不同规模的云平台迁移，提高系统迁移至云平台的灵活性。
在迁移时间有限不能一次性迁移完成时，为方便用户登录系统，本申请实施例可以以用户作为待解耦交易字段对应的特征属性。
在本实施例的一些可能的实现方式中，共有100个用户的数据需要上传至云平台，在时间有限的前提下，集中式系统可以先将其中50个用户的数据通过上述方法进行上传，另外50个用户暂不上传。此时数据已迁移到云平台上的用户登录系统时进入云平台系统处理数据，数据未迁移到云平台上的用户登录系统时进入集中式系统处理数据。这样可以使得用户只需要登录一个系统就能操作自己存入系统中的全部数据，从而提高系统迁移的便捷性。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种金融集中式系统迁移至云平台的结构示例图。
在图2所示的结构示例图中，图示金融集中式系统为待迁移到云平台上去的系统，包括硬件架构及资源、操作系统、中间件和应用交易及数据四部分。其中，所述硬件架构及资源为支撑系统的硬件服务器、部署架构和配置资源；所述操作系统为支撑系统的操作系统；所述中间件为支撑系统的中间件，用以连接操作系统与应用系统，例如数据库中间件、交易处理中间件或消息处理中间件等等；所述应用交易及数据包括交易数据表与交易逻辑表。
请一并参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种交易数据表解耦流程图。
如图3所示，图示数据解耦器，用于对金融集中式系统中的待解耦交易数据表进行解耦，并将解耦生成的分布式交易数据表上传到图2所示的云平台服务单元中。
请一并参阅图4，图4为本申请实施例提供的一种交易逻辑表解耦流程图。
如图4所示，图示交易解耦器，用于对金融集中式系统中的待解耦交易逻辑表进行解耦，并将解耦生成的分布式交易逻辑表上传到图2所示的云平台服务单元中。
其中，所述服务单元为云平台存储和处理应用交易和数据的结构，作为金融集中式系统应用交易和数据解耦后的迁移目标。
请参阅图5，图5为本申请实施例提供的一种交易数据表解耦示例图。
在图5所示的交易数据表解耦过程中，以交易类型作为待解耦交易字段对应的特征属性为例，图示数据解耦特征，数据解耦范围、数据解耦行为与数据解耦颗粒度作为执行交易数据表解耦的四个参数。
其中，数据解耦特征为待解耦交易字段对应的特征属性。在图5所示的实施例中，数据解耦特征为交易类型，即在图示待解耦交易数据表中，共有从1到n的n种不同的交易类型。
其中，数据解耦范围为待解耦交易字段对应特征属性的特征类型范围，即将该特征属性中的多少特征类型对应的数据在本阶段上传操作中上传到云平台去。
在一些可能的实现方式中，在100种交易类型中，选定类型1到类型10的十种交易类型作为本阶段上传到云平台上去的特征类型范围。
其中，数据解耦行为为在上述数据解耦范围下，将何种特征类型的待解耦交易字段对应的数据写入同一张分布式数据表中。
例如在上述十种交易类型的实现方式中：一些可能的数据解耦行为定义为对类型1到类型10进行连续取值，即将类型1到类型10十个特征类型所对应的数据全部写入一张分布式数据表中；而另一些可能的交易解耦行为定义为对类型1到类型10进行间隔取值，中间间隔为1，即将类型1、3、5、7、9五个特征类型对应的数据写入一张分布式数据表中。
在图6所示的实施例中，将类型a到类型t的特征类型对应的数据写入了一张分布式数据表中。
其中，数据解耦颗粒度定义了输出分布式数据表的数据量上限值，以保证数据上传云平台的灵活性。
请参阅图6，图6为本申请实施例提供的一种交易逻辑表解耦示例图。
在图6所示的交易逻辑表解耦过程中，同样以交易类型作为待解耦交易字段对应的特征属性为例，图示交易解耦特征，交易解耦范围、交易解耦行为与交易解耦颗粒度作为执行交易逻辑表解耦的四个参数。
其中，交易解耦特征为待解耦交易字段对应的特征属性。在图6所示的实施例中，交易解耦特征定义为交易类型，在图示待解耦交易逻辑表中，共有从1到n的n种不同的交易类型。
其中，交易解耦范围为待解耦交易字段对应特征属性的特征类型范围，即将该特征属性中的多少特征类型对应的交易逻辑在本阶段上传操作中上传到云平台去。
在一些可能的实现方式中，在100种交易类型中，选定类型1到类型10的十种交易类型作为本阶段上传到云平台上去的特征类型范围。
其中，交易解耦行为为在上述交易解耦范围下，将何种特征类型的待解耦交易字段对应的交易逻辑写入同一张分布式交易表中。
例如在上述十种交易类型的实现方式中：一些可能的交易解耦行为定义为对类型1到类型10进行连续取值，即将类型1到类型10十个特征类型所对应的交易逻辑全部写入一张分布式交易表中；而另一些可能的交易解耦行为定义为对类型1到类型10进行间隔取值，中间间隔为1，即将类型1、3、5、7、9五个特征类型对应的交易逻辑写入一张分布式交易表中。
在图6所示的实施例中，将类型a到类型t的特征类型对应的交易逻辑写入了一张分布式交易表中。
其中，交易解耦颗粒度定义了输出分布式交易逻辑表的数据容量上限值，以保证交易逻辑上传云平台的灵活性。
请参阅图7，图7为本申请实施例提供的一种用于系统迁移的装置的结构框图，该装置包括第一查找单元710、第二查找单元720、写入单元730、上传单元740。
其中，第一查找单元710用于根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，所述交易特征字段具有所述待解耦数据表中的数据对应的特征属性，所述待解耦交易字段为所述交易特征字段中的任意一个；
第二查找单元720用于根据所述待解耦交易字段对应的特征属性的待解耦特征类型，查找所述待解耦特征类型所分别对应的数据，其中，所述待解耦特征类型为所述待解耦交易字段对应的特征属性具有的不同类型的特征；
写入单元730用于将所述数据按照所述待解耦特征类型分别写入分布式数据表中；
上传单元740用于将所述分布式数据表上传到云平台。
作为一种可能的实现方式，所述装置还包括判断单元，所述判断单元还用于：
判断所述待解耦数据表是否处在应用交易状态；
如果所述待解耦数据表处在应用交易状态，则等待；直到所述待解耦数据表未处在所述应用交易状态，则激活所述第一查找单元。
作为一种可能的实现方式，所述上传单元还用于：
预先获取所述云平台服务单元的数据容量，比较所述分布式数据表的数据量与所述云平台服务单元的数据容量，所述云平台服务单元为所述云平台存储和处理分布式数据表的结构单元；
如果所述分布式数据表的数据量大于所述云平台服务单元的数据容量，则按照所述云平台服务单元的数据容量将所述分布式数据表的数据进行拆分，直到拆分后的所述分布式数据表的数据量小于或等于所述云平台服务单元的数据容量，将所述拆分后的所述分布式数据表上传到云平台。
作为一种可能的实现方式，所述待解耦数据表包括待解耦交易数据表与待解耦交易逻辑表。
作为一种可能的实现方式，所述待解耦交易字段对应的特征属性为交易类型。
由上述技术方案可以看出，在集中式系统上传至云平台时，根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，所述交易特征字段为所述待解耦数据表中的数据对应的特征属性，所述待解耦交易字段为所述交易特征字段中的任意一个；根据所述待解耦交易字段的特征类型，查找所述待解耦交易字段的特征类型所分别对应的数据；通过将所述数据按照所述待解耦交易字段分别写入分布式数据表中，将所述分布式数据表上传到云平台上，以完成系统迁移。即通过寻找关键字及其对应字段的数据，将各关键字的数据分别写入分布式数据表中；并通过寻找关键字及其对应字段的交易信息，将各关键字的交易信息分别写入分布式交易表中，将存储在集中式系统中的紧耦合数据表与交易表解耦成松耦合特性的分布式数据表与分布式交易表，由于松耦合特性的服务单元式的系统符合云平台的分布式系统特性，从而间接地使得集中式系统能够迁移到云平台上去，解决了集中式系统无法向云平台迁移的技术问题。
请参阅图8，图8为本申请实施例提供的一种用于系统迁移的计算设备的结构框图，可以包括处理器801和存储器802。
存储器802用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
处理器801用于根据所述程序代码中的指令执行上述方法。
本申请实施例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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述方法。
本申请实施例还提供了一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述方法。
可以理解的是，该方法可以应用于计算机设备上，该计算机设备为能够进行动作控制的计算机设备，例如可以为具有动作控制功能的终端设备或服务器。该方法可以通过终端设备或服务器独立执行，也可以应用于终端设备和服务器通信的网络场景，通过终端设备和服务器配合执行。其中，终端设备可以为计算机、手机等设备。服务器可以理解为是应用服务器，也可以为Web服务器，在实际部署时，该服务器可以为独立服务器，也可以为集群服务器。
需要说明的是，本发明提供的一种系统迁移方法及相关装置可用于人工智能领域、区块链领域、分布式领域、云计算领域、大数据领域、物联网领域、移动互联领域、网络安全领域、芯片领域、虚拟现实领域、增强现实领域、全息技术领域、量子计算领域、量子通信领域、量子测量领域、数字孪生领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种系统迁移方法及相关装置的应用领域进行限定。
本发明提供的一种系统迁移方法及相关装置可用于金融领域或其他领域，例如，可用于金融领域中的风控应用场景。其他领域为除金融领域之外的任意领域，例如，通信领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种系统迁移方法及相关装置的应用领域进行限定。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(英文：read-only memory，缩写：ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，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，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种系统迁移方法，其特征在于，所述方法包括：
根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，所述交易特征字段具有所述待解耦数据表中的数据对应的特征属性，所述待解耦交易字段为所述交易特征字段中的任意一个；
根据所述待解耦交易字段对应的特征属性的待解耦特征类型，查找所述待解耦特征类型所分别对应的数据，其中，所述待解耦特征类型为所述待解耦交易字段对应的特征属性具有的不同类型的特征；
将所述数据按照所述待解耦特征类型分别写入分布式数据表中；
将所述分布式数据表上传到云平台。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在查找待解耦交易字段之前，所述方法还包括：
判断所述待解耦数据表是否处在应用交易状态；
如果所述待解耦数据表处在应用交易状态，则等待；直到所述待解耦数据表未处在所述应用交易状态，则执行所述查找待解耦交易字段的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述分布式数据表上传到云平台包括：
预先获取所述云平台服务单元的数据容量，比较所述分布式数据表的数据量与所述云平台服务单元的数据容量，所述云平台服务单元为所述云平台存储和处理分布式数据表的结构单元；
如果所述分布式数据表的数据量大于所述云平台服务单元的数据容量，则按照所述云平台服务单元的数据容量将所述分布式数据表的数据进行拆分，直到拆分后的所述分布式数据表的数据量小于或等于所述云平台服务单元的数据容量，将所述拆分后的所述分布式数据表上传到云平台。
4.根据权利要求1-3所述的方法，其特征在于，所述待解耦数据表包括待解耦交易数据表与待解耦交易逻辑表。
5.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述待解耦交易字段对应的特征属性为交易类型。
6.一种系统迁移装置，其特征在于，所述装置包括：
第一查找单元：用于根据待解耦数据表的交易特征字段，查找待解耦交易字段，其中，所述交易特征字段具有所述待解耦数据表中的数据对应的特征属性，所述待解耦交易字段为所述交易特征字段中的任意一个；
第二查找单元：用于根据所述待解耦交易字段对应的特征属性的待解耦特征类型，查找所述待解耦特征类型所分别对应的数据，其中，所述待解耦特征类型为所述待解耦交易字段对应的特征属性具有的不同类型的特征；
写入单元：用于将所述数据按照所述待解耦特征类型分别写入分布式数据表中；
上传单元：用于将所述分布式数据表上传到云平台。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
判断单元：用于判断所述待解耦数据表是否处在应用交易状态；
如果所述待解耦数据表处在应用交易状态，则等待；直到所述待解耦数据表未处在所述应用交易状态，则激活所述第一查找单元。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5中任意一项所述的系统迁移方法。
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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1-5中任意一项所述的系统迁移方法。
10.一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1-5任意一项所述的系统迁移方法。
CN202310441356.8A 2023-04-23 2023-04-23 一种系统迁移方法和相关装置 Pending CN116467083A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310441356.8A CN116467083A (zh) 2023-04-23 2023-04-23 一种系统迁移方法和相关装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310441356.8A CN116467083A (zh) 2023-04-23 2023-04-23 一种系统迁移方法和相关装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116467083A true CN116467083A (zh) 2023-07-21

Family

ID=87176800

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310441356.8A Pending CN116467083A (zh) 2023-04-23 2023-04-23 一种系统迁移方法和相关装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116467083A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021088641A1 (zh) 数据发送方法、处理方法、接收方法及其设备、存储介质
CN100547545C (zh) 用于网络边缘计算的应用拆分的方法和系统
CN104065636B (zh) 数据处理方法和系统
CN111400246B (zh) 异步导入文件方法、装置、计算机设备和存储介质
US10182104B1 (en) Automatic propagation of resource attributes in a provider network according to propagation criteria
CN112766646B (zh) 任务流程的生成、处理方法、装置、设备和存储介质
CN110737425B (zh) 一种计费平台系统的应用程序的建立方法及装置
CN114020444B (zh) 一种企业数字中台中资源服务应用的调用系统和方法
CN102135895A (zh) 系统升级方法及系统
US10951540B1 (en) Capture and execution of provider network tasks
CN112860412B (zh) 业务数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111414356A (zh) 数据存储方法、装置、非关系数据库系统及存储介质
CN111580733A (zh) 任务处理方法、装置、计算设备以及介质
CN116467083A (zh) 一种系统迁移方法和相关装置
CN110908644A (zh) 状态节点的配置方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109799981B (zh) 一种基于执行链的集成系统及方法
CN112417018A (zh) 一种数据共享方法及装置
CN112799929A (zh) 报警日志的根因分析方法及系统
WO2021154271A1 (en) Multiple version data cluster etl processing
CN106484379B (zh) 一种应用的处理方法及装置
CN106250562B (zh) 数据信息处理系统
CN105376273A (zh) 一种标准化云服务接口及方法
WO2024037223A1 (zh) 数据操作方法及装置
CN113641679A (zh) 一种数据转移方法、数据转移系统、计算机设备和介质
CN114327800A (zh) topic的写入方法、写入装置、处理器与流处理平台

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination