CN116976875A - 一种异常处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种异常处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法为：周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，内容数据中包括：实现业务功能所依据的关键参数值；分别确定各业务功能各自对应的目标内容数据，根据目标内容数据和当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能；配置异常业务功能关联的异常时间区间，并配置在对应的异常时间区间内调动相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量。这样，借助于客观的关键参数值的波动情况，准确感知用于指导业务功能实现的业务内容的变化情况，提高了对于异常业务功能处理的灵活性，提高了对于异常业务功能的处理效果。

Description

一种异常处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种异常处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

相关技术下，为了有效应对业务内容的突发异常对业务功能提供方造成的损失，业务功能提供方通常针对所提供的各项业务功能，分别确定业务使用方在使用业务功能时需要消耗的资源，其中，需要消耗的资源中包括额外配置的补偿资源；补偿资源用于弥补由未来可能的业务内容异常造成的损失。

例如，对于提供各样货币兑换业务功能的第三方机构而言，为了应对货币汇率的波动，通过在合理的利润范围，进行货币兑换业务报价，以及进行额外的加价，补偿由可能发生的货币汇率大幅度突变而带来的损失。

然而，在采用业务内容发生异常前额外配置补偿资源的方式，应对可能存在的业务内容异常时，仅能被动地补偿业务内容的突发异常所造成的影响，降低了处理异常的业务功能时的灵活性；而且，由于针对所提供的各类业务无差别地配置有补偿资源，使得业务使用方在使用业务功能时需要耗费过多的资源，对于业务使用方来讲极为不友好，导致业务提供方的处理效果很差。

发明内容

本申请实施例提供一种异常处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术下业务提供方处理业务功能的突发异常时灵活性差且被动，处理效果差的问题。

第一方面，提出一种异常处理方法，包括：

周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，其中，每个内容数据中包括：在实现相应业务功能的过程中所依据的关键参数值；

针对所述各业务功能，分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，并根据目标内容数据和所述当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能；

配置所述异常业务功能关联的异常时间区间，并将所述异常业务功能写入预设的异常业务功能集合；

针对所述异常业务功能集合中的各异常业务功能，配置在对应的异常时间区间内调动相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量。

第二方面，提出一种异常处理装置，包括：

获取单元，用于周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，其中，每个内容数据中包括：在实现相应业务功能的过程中所依据的关键参数值；

判定单元，用于针对所述各业务功能，分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，并根据目标内容数据和所述当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能；

配置单元，用于配置所述异常业务功能关联的异常时间区间，并将所述异常业务功能写入预设的异常业务功能集合；

增加单元：用于针对所述异常业务功能集合中的各异常业务功能，配置在对应的异常时间区间内调动相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量。

可选的，所述根据目标内容数据和所述当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能时，所述判定单元用于：

根据针对所述各业务功能在对应的当前周期内获取的关键参数值，以及相应的目标内容数据中的关键参数值，分别确定所述各业务功能各自对应的关键参数波动率；

获取预先针对所述各业务功能配置的各波动率阈值，并将关键参数波动率超过对应的波动率阈值的业务功能，判定为存在波动异常的异常业务功能。

可选的，所述装置还包括处理单元，所述处理单元用于：

基于分别针对所述各业务功能周期性获取的各最新内容数据，以及根据对应的各历史回溯时长重新确定的各历史内容数据，在所述各业务功能中，判定存在波动异常的新异常业务功能；

当确定所述新异常业务功能包括在所述异常业务功能集合中时，重新配置与所述新异常业务功能关联的异常时间区间。

可选的，所述重新配置与所述新异常业务功能关联的异常时间区间时，所述处理单元用于：

在所述异常业务功能集合中确定所述新异常业务功能对应的目标异常业务功能，并获取所述目标异常业务功能关联的异常时间区间；

当确定当前时间距离所述异常时间区间中截止时间的时间长度，未超过对应所述目标异常业务功能配置的设定门限值时，将所述截止时间延后预设时长，得到更新后的异常时间区间。

可选的，所述获取所述目标异常业务功能关联的异常时间区间之后，所述处理单元还用于：

当确定当前时间距离所述异常时间区间中截止时间的时间长度，超过对应所述目标异常业务功能配置的设定门限值时，将所述当前时间确定为更新后的所述异常时间区间的起始时间；

根据更新前所述异常时间内起始时间和截止时间之间的持续时长，以及所述更新后的所述异常时间区间的起始时间，确定更新后的所述异常时间区间的截止时间。

可选的，每个内容数据关联有获取时间戳，所述分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据时，所述判定单元用于：

获取预先针对所述各业务功能分别设置的历史回溯时长，并根据所述各业务功能各自对应的历史回溯时长，以及当前周期内获取的内容数据的获取时间戳，分别确定对应的定位时间戳；

针对所述各业务功能，分别在截止至对应的当前周期的历史内容数据中，确定对应的各定位时间戳各自对应的目标内容数据。

可选的，所述周期性获取各业务功能各自关联的内容数据时，所述获取单元用于：

获取预先针对各业务功能分别配置的内容获取周期；

按照与所述各业务功能各自对应内容获取周期，周期性获取所述各业务功能各自关联的内容数据。

可选的，所述增加单元还用于：

接收目标对象基于目标业务功能触发的消耗资源查询请求，其中，所述消耗查询请求中携带有查询请求发起时间；

当确定所述目标业务功能包含在所述异常业务功能集合中，且所述查询请求发起时间处于对应的异常时间区间内时，将所述目标业务功能对应的资源附加消耗量，与预设的基础资源消耗量的叠加结果，作为使用所述目标业务功能的资源消耗总量，发送至所述目标对象。

可选的，所述增加单元还用于：

接收目标对象基于目标业务功能对应的所述资源消耗总量触发的业务服务请求，其中，所述业务服务请求中携带有服务请求发起时间；

当确定所述服务请求发起时间未包含在所述目标业务功能关联的异常时间区间内时，向所述目标对象反馈所述目标业务功能对应的业务服务响应。

可选的，所述增加单元还用于：

当确定所述服务请求发起时间包含在所述目标业务功能关联的异常时间区间内时，获取针对所述目标业务功能最新确定的资源消耗总量，并获取基于所述消耗资源查询请求向所述目标对象发送的资源消耗总量；

确定所述最新确定的资源消耗总量，与所述向所述目标对象发送的资源消耗总量之间的资源消耗变化率超过设定阈值时，拒绝向所述目标对象提供所述目标业务功能对应的业务服务。

第三方面，提出一种电子设备，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程序时实现如上述任一项所述的方法。

第四方面，提出一种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上述任一项所述的方法。

第五方面，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上述任一项所述的方法。

本申请有益效果如下：

本申请实施例中，提出了一种异常处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，并计算历史回溯时长下的目标内容数据与当前周期内获取的内容数据中，关键参数值的波动情况，能够借助于客观的关键参数值的波动情况，准确感知用于指导业务功能实现的关键参数值的变化情况，并能够对各业务功能进行有效判定，及时判定出关键参数值波动异常的异常业务功能；进而，通过将异常业务功能写入异常业务功能集合，并针对异常业务功能配置异常时间区间，使得在实现了主动应对异常业务功能的同时，提高了对于业务功能处理的灵活性；另外，通过配置在对应的异常时间区间内使用相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量，使得能够针对判定为异常的异常业务功能，采用额外增加资源消耗量的方式，降低异常带来的损失，这对于业务使用方来讲极为友好，提高了对于异常业务功能的处理效果，在业务使用方之间，增加了所提供的各业务功能的竞争力。

附图说明

图1为本申请实施例中可能的一种应用场景示意图；

图2A为本申请实施例中异常处理流程示意图；

图2B为本申请实施例中确定定位时间戳的示意图；

图2C为本申请实施例中确定目标内容数据的过程示意图；

图2D为本申请实施例中判定异常业务功能的过程示意图；

图3为本申请实施例中判定黑天鹅事件发生的过程示意图；

图4为本申请实施例中的报价过程示意图；

图5为本申请实施例中交易过程示意图；

图6为本申请实施例中异常处理装置的逻辑结构示意图；

图7为本申请实施例的一种电子设备的一个硬件组成结构示意图；

图8为本申请实施例中的一个计算装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请技术方案的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请文件中记载的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请技术方案保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够在除了这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

以下对本申请实施例中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。

第三方支付：是指具备一定实力和信誉保障的独立机构，采用与各大银行签约的方式，提供与银行支付结算系统接口的交易支付平台的网络支付模式。在第三方支付的模式下，买方选购商品后，使用第三方平台提供的账户进行货款支付(支付给第三方)，并由第三方通知卖家货款到账、要求发货；买方收到货物，检验货物，并且进行确认后，再通知第三方付款；第三方再将款项转至卖家账户。

商户：是指在第三方支付平台经过认证后进行签约的商业端(Businessm，B端)，是普通用户请求使用的交易资源(商品、服务、业务功能等)的提供者。

外汇交易：是指同时买入一对货币组合中的一种货币而卖出另外一种货币。具体是指一国货币与另一国货币进行交换。与其他金融市场不同，外汇市场没有具体地点，也没有中央交易所，而是通过银行、企业和个人间的电子网络进行交易。

黑天鹅事件：是指难以预测，但突然发生时会引起连锁反应、带来巨大负面影响的小概率事件。它存在于自然、经济等各个领域，虽然属于偶然事件，但如果处理不好就会导致系统性风险，产生严重后果。

公允汇率：是指当前外汇市场上最近成交的汇率价格，由第三方交易平台如彭博、路透等对外发布，其它金融机构可观察并作为参考汇率。

业务功能：是指对外提供的业务服务所实现的功能。

异常业务功能：是指发生被判定为存在异常情况的业务功能，本申请实施例中，在确定某业务功能关联的关键参数值在一段时间内的波动情况，超过对应该业务功能设置的波动率阈值后，则可判定该业务功能为异常业务功能。

异常时间区间：也称异常状态的有效时间区间，表征业务功能被判定为异常业务功能后，该业务功能作为异常业务功能参与服务的时间区间，例如，假设业务功能1被判定为异常业务功能，且对应的异常时间区间为3月26日13时24分10秒至3月26日13时54分10秒，则在此异常时间区间内，业务功能1以异常业务功能的状态对外提供服务。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。本申请提出的技术方案中，可以借助于人工智能技术，实现应用响应过程的处理。

下面对本申请实施例的设计思想进行简要介绍：

相关技术下，为了有效应对业务内容的突发异常对业务功能提供方造成的损失，业务提供方通常针对所提供的各种业务功能，分别确定业务使用方在使用业务功能时需要消耗的资源，其中，需要消耗的资源中包括额外配置的补偿资源；补偿资源用于弥补由未来可能的业务内容异常造成的损失。

例如，对于提供各样货币兑换业务功能的第三方支付机构而言，目前在跨境支付场景下，第三方支付机构为应对外汇市场的黑天鹅事件的发生，避免由于货币汇率剧烈波动造成巨大损失，一般会在日常给用户进行外汇报价时，加上一层比较厚的价格保护，即加价保护，以应对货币汇率剧烈波动时带来的不良影响。

然而，在跨境支付场景下，为了降低黑天鹅事件的发生带来的损失，通常在外汇市场未发生剧烈波动的大部分时间进行加价，从而获取足够厚的价格利润保护。但是，在第三方支付机构为了保护自己的利益，而为所有用户的日常报价进行加价的情况下，会导致第三方支付机构的报价竞争力有所降低，用于用户来讲极为不友好；另外，现有技术下的处理方式，是一种被动的应对之举，会降低了对于异常情况处理的灵活性。

有鉴于此，本申请提出一种异常处理方法、装置、电子设备及存储介质，周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，其中，每个内容数据中包括：在实现相应业务功能的过程中所依据的关键参数值；再针对各业务功能，分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，并根据目标内容数据和当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能；之后，配置异常业务功能关联的异常时间区间，并将异常业务功能写入预设的异常业务功能集合；再针对异常业务功能集合中的各异常业务功能，配置在对应的异常时间区间内调动相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量。

这样，通过周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，并计算历史回溯时长下的目标内容数据与当前周期内获取的内容数据中，关键参数值的波动情况，能够借助于客观的关键参数值的波动情况，准确感知用于指导业务功能实现的关键参数值的变化情况，并能够对各业务功能进行有效判定，及时判定出关键参数值波动异常的异常业务功能；进而，通过将异常业务功能写入异常业务功能集合，并针对异常业务功能配置异常时间区间，使得在实现了主动应对异常业务功能的同时，提高了对于业务功能处理的灵活性；另外，通过配置在对应的异常时间区间内使用相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量，使得能够针对判定为异常的异常业务功能，采用额外增加资源消耗量的方式，降低异常带来的损失，这对于业务使用方来讲极为友好，提高了对于异常业务功能的处理效果，在业务使用方之间，增加了所提供的各业务功能的竞争力。

以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请，并且在不冲突的情况下，本申请实施例及实施例中的特征可以相互组合。

参阅图1所示，为本申请实施例中可能的应用场景示意图。该应用场景示意图中，该应用场景示意图中，包括处理设备110，以及客户端设备120。

处理设备110周期性获取所提供的各业务功能各自关联的内容数据，并针对每个业务功能，基于对应预设的历史回溯时长和当前周期，在针对该业务功能获取的各历史内容数据中，确定与该历史回溯时长对应的目标内容数据；再根据当前周期内获得的内容数据中的关键参数值，相比于目标内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能，以及配置目标对象在对应异常业务功能设置的异常时间区间内，使用该异常业务功能对应的业务服务时，在该业务功能对应的资源基础消耗量的基础上，额外增加对应的资源附加消耗量，得到该目标对象使用该业务功能需要消耗的资源消耗总量。

进一步的，处理设备110在确定目标对象在客户端设备120上借助于目标应用，请求使用某业务功能时，处理设备110可以根据判定得到的该业务功能的异常情况，确定目标对象在使用该业务功能时，需要消耗的资源消耗总量；之后，处理设备110根据目标对象在客户端设备120上继续触发的操作，确定需要为目标对象提供该业务功能对应的服务时，依据确定的资源消耗总量与目标对象进行交互。

本申请实施例中，处理设备110是指各业务功能的业务功能提供方所在的设备；例如，处理设备110是指能够提供各种业务功能的目标应用的服务端设备。具体可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

对应的，客户端设备120，是指目标对象所使用的、安装有目标应用的设备，具体可以是诸如个人计算机、手机、平板电脑、笔记本、电子书阅读器、智能家居，以及车载终端等具有一定计算能力的计算机设备。

本申请实施例中，处理设备110和客户端设备120之间，可以采用有线通信或者无线通信的方式，建立通信连接。

本申请提出的技术方案，可以在以下的应用场景中，进行异常处理：

在外汇交易场景下，第三方支付机构对各货币兑换业务功能进行异常处理。

具体的，处理设备110借助于目标应用提供各种货币兑换业务功能，并在符合国家相关规定的前提下，考量不同种类货币之间的汇率，以及附加服务费之后，进行货币兑换报价，其中，目标应用具体可以是客户端应用、小程序应用，以及网页应用中的任意一项或组合。

与此同时，处理设备110针对各货币兑换业务，周期性获取各货币组合的汇率，并针对各货币兑换业务分别确定对应的历史回溯时长；进而，针对各货币兑换业务，分别基于对应的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，并确定目标内容数据中包括的历史汇率；再根据当前周期获取的内容数据和目标内容数据中，汇率的波动情况，判定存在汇率波动异常的异常货币兑换业务。

进而，处理设备110将判定为异常货币兑换业务的业务功能，写入预设的异常业务功能集合，并针对异常货币兑换业务配置生效时间窗口和加价比例值，其中，生效时间窗口也称异常时间区间，包括生效开始时间和生效结束时间；之后，当确定用户发起对于货币兑换业务A的查询请求后，在确定货币兑换业务A为异常货币兑换业务，且该查询请求对应的查询请求发起时间在对应的生效时间窗口中的情况下，则按照对应的加价比例，对货币兑换业务A的报价进行加价，得到加价后的报价结果，并将加价后的报价结果告知用户。

需要说明的是，本申请实施例中，数据的获取和数据的使用符合相关法律法规的规定；对于与用户相关的数据，是在获得相关用户授权的情况下获取的，而且，对于用户相关的数据所进行的处理操作，是在明确告知相关用户且相关用户授权的情况下进行的。

下面结合附图，从处理设备110的角度，对本申请实施例中涉及到的异常处理流程进行详细说明：

参阅图2A所示，其为本申请实施例中异常处理流程示意图，下面结合附图2A，对本申请实施例中进行异常处理的流程进行说明：

步骤201：处理设备周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，其中，每个内容数据中包括：在实现相应业务功能的过程中所依据的关键参数值。

具体的，处理设备周期性获取各业务功能各自关联的内容数据时，处理设备获取预先针对各业务功能分别配置的内容获取周期；再按照与各业务功能各自对应内容获取周期，周期性获取各业务功能各自关联的内容数据。

需要说明的是，本申请实施例中，根据实际的处理需要，处理设备可以预先针对对外提供服务的各业务功能，差异性地配置各业务功能各自对应的内容获取周期；进而，按照对应设置的各内容获取周期，从指定的内容获取位置获取内容数据，其中，每个内容数据中包括：在实现相应业务功能的过程中所依据的关键参数值；另外，在可能的实现方式中，获取的内容数据关联有时间戳，其中，关联的时间戳用于指示内容数据的获取时间。

例如，处理设备对外提供的各业务功能是各货币兑换业务，假设各货币兑换业务包括：人民币-美元兑换、人民币-日元兑换、人民币-韩元兑换、韩元-美元兑换、日元-美元兑换等业务；关键参数值是指货币汇率。那么，可以根据实际处理需要，设置周期性获取货币汇率的内容获取周期，得到各内容获取周期为：人民币-美元兑换(内容获取周期：1秒)、人民币-日元兑换(内容获取周期：1.5秒)、人民币-韩元兑换(内容获取周期：2秒)、韩元-美元兑换(内容获取周期：2.5秒)、日元-美元兑换(内容获取周期：2.5秒)。

这样，可以兼顾对于不同业务功能的内容获取需求，差异性地配置不同的内容获取周期，使得对于采用较小的内容获取周期，进行内容数据获取的业务功能而言，能够提升对于关键参数值的判定灵敏度，保障对于不同业务功能的差异性判定需要。

步骤202：处理设备针对各业务功能，分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，并根据目标内容数据和当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能。

本申请实施例中，在判定各业务功能是否发生异常时，可以根据实际的处理需要，通过判定业务功能关联的关键参数值是否发生剧烈波动来实现判定。基于此，处理设备可以针对各业务功能，分别配置在判定关键参数值的波动情况时所依据的历史回溯时长，以此来判定对应的历史回溯时长内关键参数值的数值波动情况。

需要说明的是，本申请实施例中，处理设备可以根据实际的处理需要，针对各业务功能，分别设置对应的历史回溯时长，其中，历史回溯时长用于表征在判定关键参数值波动情况时参考的时长，使得后续基于关键参数值得到的波动情况，表征的是当前周期获取的关键参数值，相比于在指定的历史周期内获取的关键参数值的波动情况，其中，指定的历史周期是根据当前周期和历史回溯时长确定的。

处理设备在针对各业务功能分别获取对应的目标内容数据时，在一些可能的实现方式中，处理设备可以获取预先针对各业务功能分别设置的历史回溯时长；再按照各业务功能各自对应的历史回溯时长，在截止至对应的当前周期的历史内容数据中，分别确定各业务功能对应的目标内容数据。

具体的，当历史回溯时长采用内容获取周期的数目来表征的情况下，处理设备可以直接依据历史回溯时长，在各业务功能各自对应的各历史内容数据中，分别确定各业务功能各自对应的目标内容数据。

例如，处理设备对外提供的各业务功能是各货币兑换业务，假设各货币兑换业务包括：人民币-美元兑换、人民币-日元兑换等业务。那么，可以根据实际处理需要，设置各货币兑换业务各自对应的历史回溯时长，得到各历史回溯时长为：人民币-美元兑换(历史回溯时长：10个周期)、人民币-日元兑换(历史回溯时长：15个周期)等；基于此，在针对人民币-美元获取目标内容数据时，获取的是在截止至当前周期的前数第10个内容获取周期内获取的内容数据，针对人民币-日元兑换，获取的是在截止至当前周期的前数第15个内容获取周期内获取的内容数据。

在另一些可能的实施例中，针对各业务功能分别确定对应的目标内容数据时，在获取的每个内容数据关联有获取时间戳的情况下，处理设备可以获取预先针对各业务功能分别设置的历史回溯时长，并根据各业务功能各自对应的历史回溯时长，以及当前周期内获取的内容数据的获取时间戳，分别确定对应的定位时间戳；再针对各业务功能，分别在截止至对应的当前周期的历史内容数据中，确定对应的各定位时间戳各自对应的目标内容数据。

需要说明的是，本申请实施例中，对于各业务功能而言，各业务功能各自对应的历史回溯时长和内容获取周期是灵活配置的，故在确定定位时间戳后，可能存在定位时间戳直接关联历史内容数据的情况，以及存在定位时间戳未直接关联的历史内容数据的情况。对于定位时间戳直接关联历史内容数据的情况，处理设备可以直接将定位时间戳关联的历史内容数据确定为目标内容数据；对于定位时间戳未直接关联历史内容数据的情况，处理设备可以将与定位时间戳在时间上距离最近的历史内容数据，确定为需要获取的目标内容数据。

例如，处理设备对外提供的各业务功能是各货币兑换业务，假设各货币兑换业务包括：人民币-美元兑换、人民币-日元兑换、人民币-韩元兑换、韩元-美元兑换、日元-美元兑换等业务；关键参数值是指货币汇率。那么，可以根据实际处理需要，设置各货币兑换业务各自对应的历史回溯时长，得到各历史回溯时长为：人民币-美元兑换(历史回溯时长：10秒)、人民币-日元兑换(历史回溯时长：10秒)、人民币-韩元兑换(历史回溯时长：15秒)、韩元-美元兑换(历史回溯时长：20秒)、日元-美元兑换(历史回溯时长：20秒)。

又例如，参阅图2B所示，其为本申请实施例中确定定位时间戳的示意图，根据图2B所示意的内容可知，在当前周期获取的内容数据所关联的获取时间戳为：2023/03/10/13：10：44的情况下，假设历史回溯时长为15秒，那么，最终能够确定的定位时间戳为2023/03/10/13：10：29。

又例如，参阅图2C所示，其为本申请实施例中确定目标内容数据的过程示意图，下面结合附图2C，对确定目标内容数据的过程进行说明。根据图2C所示，在针对人民币-美元兑换业务，确定对应的目标内容数据时，先根据当前周期获取的内容数据所关联的获取时间戳：2023/03/10/13：10：44，以及历史回溯时长：15秒，确定定位时间戳：2023/03/10/13：10：29；进而，根据定位时间戳，在人民币-美元兑换的历史内容数据中，确定匹配的目标内容数据，最终确定与定位时间戳：2023/03/10/13：10：29匹配的目标内容数据为：{内容数据2，获取时间戳：2023/03/10/13：10：29}。

这样，能够根据实际的处理需要，针对各业务功能差异性地预设历史回溯时长，确定所追溯的内容数据的时长范围，进而能够准确定位用于确定目标内容数据的定位时间戳，并获取在后续考量关键参数值波动情况时所依据的目标内容数据。

进一步的，处理设备针对各业务功能分别获取目标内容数据后，根据目标内容数据和当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能。

具体的，处理设备根据针对各业务功能在对应的当前周期内获取的关键参数值，以及相应的目标内容数据中的关键参数值，分别确定各业务功能各自对应的关键参数波动率；再获取预先针对各业务功能配置的各波动率阈值，并将关键参数波动率超过对应的波动率阈值的业务功能，判定为存在波动异常的异常业务功能。

需要说明的是，本申请实施例中，根据实际的处理需要，处理设备可以针对各业务功能，差异性配置对应的波动率阈值。

在具体计算关键参数波动率时，可以采用如下公式进行计算：

例如，参阅图2D所示，其为本申请实施例中判定异常业务功能的过程示意图，根据图2D所示意的内容可知，假设处理设备提供的各货币兑换业务包括：人民币-美元兑换、人民币-日元兑换、人民币-韩元兑换、韩元-美元兑换、日元-美元兑换等业务，且对应配置的波动率阈值为：人民币-美元兑换{波动率阈值1％}、人民币-日元兑换{波动率阈值1.5％}、人民币-韩元兑换{波动率阈值1.2％}、韩元-美元兑换{波动率阈值1.4％}、日元-美元兑换{波动率阈值1.5％}；

与此同时，假设当前周期针对各货币兑换业务得到的汇率波动率为：人民币-美元兑换{汇率波动率0.2％}、人民币-日元兑换{汇率波动率0.7％}、人民币-韩元兑换{汇率波动率1.5％}、韩元-美元兑换{汇率波动率1.7％}、日元-美元兑换{汇率波动率0.4％}。基于此，继续结合附图2D所示，可以判定人民币-韩元兑换业务，以及韩元-美元兑换业务为存在汇率波动异常的异常货币兑换业务。

这样，通过判定影响业务功能实现的关键参数值的波动情况，并将关键参数值剧烈波动的业务功能判定为异常业务功能，能够有效感知到业务功能的异常情况，使得后续能够针对异常业务功能进行针对性处理。

步骤203：处理设备配置异常业务功能关联的异常时间区间，并将异常业务功能写入预设的异常业务功能集合。

处理设备确定异常业务功能后，可以根据实际的处理需要，配置异常业务功能关联的异常时间区间，并将异常业务功能写入预设的异常业务功能集合，其中，对于不同异常业务功能对应的异常时间区间而言，不同异常时间区间对应的持续时长根据实际的处理需要，可以设置为相同或者不同，本申请对此不做具体限制。

需要说明的是，本申请实施例中，处理设备维护有异常业务功能集合，而且对于异常业务功能集合中的每个异常业务功能而言，每个异常业务功能关联有异常时间区间，以表示对应的业务功能当前以异常业务功能的状态存在。

步骤204：处理设备针对异常业务功能集合中的各异常业务功能，配置在对应的异常时间区间内调动相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量。

具体的，处理设备将判定为关键参数值波动异常的异常业务功能，写入异常业务功能集合后，针对写入异常业务功能集合中的异常业务功能进行针对性配置，配置在对应的异常时间区间内使用相应的异常业务功能时，增加消耗对应的资源附加消耗量。

需要说明的是，本申请实施例中，资源附加消耗量是为了应对异常业务功能的关键参数值波动异常而增加的，可以理解为，在确定业务功能中影响功能实现的客观参数-关键参数值的波动情况，超过对应的波动率阈值时，则会对正常的业务功能造成影响，此时，为了有效应对这种影响带来的不利影响，可以通过增加资源附加消耗量，增加使用该业务功能时的资源成本，使得能够合理的降低异常带来的影响。

另外，本申请实施例中，在借助于波动率阈值判定业务功能的异常情况时，应该理解的是，无论当前周期获取的关键参数值，相较于历史获得的目标内容数据中的关键参数值，是增加了还是减少了，只要关键参数值的波动情况超过对应的波动率阈值，即可认为存在关键参数值的剧变；那么，为了应对这种关键参数值的剧变所可能带来的不良后果，统一采用增加资源附加消耗量的方式，降低不良影响。

特殊地，在可能的实施例中，由于对于同类型的业务功能而言，一种业务功能的异常可能联动影响其他业务功能的异常，那么，当由于业务扩展需要，存在其他业务功能，但无法直接获取其他业务功能对应的内容数据时，可以根据实际的处理需要，设置参考业务功能，使得后续在判定其他业务功能的异常情况时，可以根据对于参考业务功能的异常判定情况，确定其他业务功能的异常情况。

在可能的实现方式中，在外汇交互的场景下，根据实际的处理需要，当确定无法直接获取两种货币之间的汇率，因而无法直接判定两种货币间兑换业务对应的异常情况时，可以设置某组或某些组货币之间的兑换业务作为参考货币兑换业务，使得在确定参考货币兑换业务存在异常时，直接视为自身存在异常。

例如，根据实际的处理需要，可以使用G7货币(是指美元、欧元、日元、英镑、澳元、加元和瑞士法郎七种货币)之间的货币波动情况，作为外汇市场是否有黑天鹅事件发生的信号，当确定这七种货币之间的货币兑换存在汇率波动异常时，则可以视为当前所有的货币兑换业务均被判定为异常货币兑换业务。

需要说明的是，在外汇交易的场景下，可能存在多种货币之间的兑换需求，但可能无法直接获取两种货币之间的汇率，此时，根据实际的处理需要，可以根据两种货币与国际规定的参考货币之间的汇率情况，分别确定两种货币与参考货币之间的汇率，进而间接确定两种货币之间的汇率。

例如，在确定货币1和货币2之间的汇率时，可以借助于货币1和货币2各自与美元之间的汇率，间接确定货币1和货币2之间的汇率。

这样，通过配置在对应的异常时间区间内使用相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量，使得能够针对判定为异常的异常业务功能，采用额外增加资源消耗量的方式，降低异常带来的损失，这对于业务使用方来讲极为友好，提高了对于异常业务功能的处理效果，能够在业务使用方之间，增加了处理设备所提供的各业务功能的竞争力。

进一步的，本申请实施例中，可以重复步骤201-204所涉及到的操作，实现对所维护的各业务功能的异常判定，在后续进行判定的过程中，当确定新确定的新异常业务功能先前保存在异常业务功能集合中时，需要重新配置该新异常业务功能关联的异常时间区间。

具体的，处理设备基于分别针对各业务功能周期性获取的各最新内容数据，以及根据对应的各历史回溯时长重新确定的各历史内容数据，在各业务功能中，判定存在波动异常的新异常业务功能；再确定新异常业务功能包括在异常业务功能集合中时，重新配置与新异常业务功能关联的异常时间区间。

需要说明的是，处理设备可以继续借助于步骤201和202中的处理方式，基于继续获取的内容数据，判定存在波动异常的新异常业务功能；进而在确定新异常业务功能不包括在异常业务功能集合中时，按照步骤203-204的处理方式，针对新异常业务功能进行处理；以及，在确定新异常业务功能包括在异常业务功能集合中时，重新配置新异常业务功能关联的异常时间区间，即，对异常功能集合中匹配的异常业务功能所关联的异常时间区间进行调整。

这样，通过持续性地进行业务功能的异常判定，以及对异常业务功能关联的异常时间区间进行调整，能够实现对异常业务功能的异常持续时间进行更新，使得针对被连续判定为功能异常的异常业务功能，能够随着异常判定的进行而适应性调整所关联的异常时间区间。

本申请实施例中，处理设备在确定新异常业务功能包括在异常业务功能集合中的情况下，重新配置与新异常业务功能关联的异常时间区间时，处理设备在异常业务功能集合中确定新异常业务功能对应的目标异常业务功能，并获取目标异常业务功能关联的异常时间区间；之后，当确定当前时间距离异常时间区间中截止时间的时间长度，未超过对应目标异常业务功能配置的设定门限值时，将截止时间延后预设时长，得到更新后的异常时间区间。

具体的，处理设备在异常业务功能集合中，确定新异常业务功能对应的目标异常业务功能后，获取当前异常业务功能集合中的该目标异常业务功能关联的异常时间区间；进而确定当前时间距离异常时间区间中截止时间的时间长度，在此基础上，根据得到的该时间长度，与对应该目标异常业务配置的设定门限值的大小关系，确定对于异常时间区间的更新方式。

当确定的时间长度，未超过对应目标异常业务功能配置的设定门限值时，将截止时间延后预设时长，得到更新后的异常时间区间，其中，预设时长根据实际的处理需要设置，在可能的实现方式中可以设置为与异常时间区间的持续时长相同。

例如，假设当前针对业务功能1，确定其存在关键参数值波动异常，故将业务功能1判定为异常业务功能，且业务功能1先前已经作为异常业务功能，被写入到了异常业务功能集合中，异常业务功能集合中的业务功能1关联的异常时间区间为2023年8月15日的[15:09：01，15:39:01]，假设当前时间为2023年8月15日的15:35:01，且针对业务功能1配置的设定门限值为10min，那么，当前时间与异常时间区间中截止时间15:39:01之间的时间长度为4min，未超过设定门限值10min，则将截止时间延后预设时长30min后，得到更新后的异常时间区间为2023年8月15日的[15:09：01，14:09:01]。

这样，能够在考量新异常业务功能的判定时间，与异常业务功能集合中对应存储的异常时间区间的截至时间之间的时间长度的情况下，在确定当前时间距离异常时间区间中截止时间的时间长度，未超过对应目标异常业务功能配置的设定门限值时，以改变异常时间区间对应的持续时长的方式，实现对异常时间区间的更新调整，而且，按照本申请提出的技术方案，如果异常业务功能对应的关键参数值依然剧烈波动，则以此机制延长异常时间区间，直至关键参数值趋于稳定。

特殊地，处理设备目标异常业务功能关联的异常时间区间之后，当确定当前时间距离异常时间区间中截止时间的时间长度，超过对应目标异常业务功能配置的设定门限值时，将当前时间确定为更新后的异常时间区间的起始时间；再根据更新前异常时间内起始时间和截止时间之间的持续时长，以及更新后的异常时间区间的起始时间，确定更新后的异常时间区间的截至时间。

具体的，处理设备确定得到的时间长度，超过对应目标异常业务功能配置的设定门限值的情况下，处理设备将目标异常业务功能关联的异常时间区间进行调整时，处理设备将当前时间确定为调整后的异常时间区间的起始时间，以及根据更新前的异常时间区间对应的时间长度，对应得到更新后的异常时间区间的截止时间。

例如，假设当前针对业务功能2，确定其存在关键参数值波动异常，故将业务功能2判定为异常业务功能，且业务功能2先前已经作为异常业务功能，被写入到了异常业务功能集合中，异常业务功能集合中的业务功能2关联的异常时间区间为2023年8月15日的[15:09：01，15:39:01]，假设当前时间为2023年8月15日的15:25:01，且针对业务功能1配置的设定门限值为10min，那么，当前时间与异常时间区间中截止时间15:25:01之间的时间长度为14min，超过设定门限值10min，则将得到更新后的异常时间区间为2023年8月15日的[15:25：01，14:55:01]。

需要说明的是，本申请实施例中，根据实际的处理需要，当前时间可以指代当前周期性获取内容数据的时间，或者，可以指代基于周期行性取的内容数据进行判定后，得到判定结果的时间，本申请对此不做具体限制。

这样，能够在考量新异常业务功能的判定时间，与异常业务功能集合中对应存储的、异常时间区间中截至时间之间的时间长度的情况下，在确定当前时间距离异常时间区间中截止时间的时间长度，超过对应目标异常业务功能配置的设定门限值时，以不改变异常时间区间对应的持续时长的方式，实现对异常时间区间的更新调整。使得能够根据实际的处理需要，实现对于不同异常时间区间的差异性调整。

本申请实施例中，基于上述异常处理方式，从目标对象参与处理的角度来看，处理设备可以接收目标对象基于目标业务功能触发的消耗资源查询请求，并向目标对象反馈对应的查询结果。

具体的，处理设备可以接收目标对象基于目标业务功能触发的消耗资源查询请求，其中，消耗查询请求中携带有查询请求发起时间；进而，当确定目标业务功能包含在异常业务功能集合中，且查询请求发起时间处于对应的异常时间区间内时，将目标业务功能对应的资源附加消耗量，与预设的基础资源消耗量的叠加结果，作为使用目标业务功能的资源消耗总量，发送至目标对象。

需要说明的是，本申请实施例中，处理设备接收目标对象针对目标业务功能触发的查询请求后，处理设备可以先在目标业务功能中确定是否存在该目标业务功能匹配的异常业务功能，进而在确定目标业务功能未包含在异常业务功能集合中时，直接将该目标业务功能对应的基础资源消耗量，反馈给目标对象。

反之，当确定目标业务功能包含在异常业务功能集合中时，处理设备根据查询请求发起时间，在对应的异常业务功能关联的异常时间区间内的包含情况，确定目标业务功能为异常业务功能时，处理设备根据针对目标业务功能配置的附加资源消耗量，与对应配置的基础资源消耗量的叠加结果，确定使用目标业务功能的资源消耗总量，进而将确定的资源消耗总量提供给目标对象。

这样，能够根据目标对象请求的目标业务功能的异常情况，向目标对象反馈使用目标业务功能所需要消耗的资源消耗总量，而且在提供的资源消耗总量中，仅在目标业务功能为异常业务功能的情况下，才叠加有资源附加消耗量；从目标对象的角度来看，提高了处理设备所提供的业务功能的竞争力，从处理设备的角度来看，对于目标对象极为友好，提高了对于异常业务功能的处理效果。

进一步的，处理设备向目标对象发送使用目标业务功能所需要的资源消耗总量后，处理设备接收目标对象基于目标业务功能对应的资源消耗总量触发的业务服务请求，其中，业务服务请求中携带有服务请求发起时间；进而，当确定服务请求发起时间未包含在目标业务功能关联的异常时间区间内时，向目标对象反馈目标业务功能对应的业务服务响应。

具体的，在目标对象得知使用目标业务功能所需要消耗的资源消耗总量，并触发业务服务请求后，处理设备接收目标对象基于目标业务功能触发的业务服务请求；进而在目标业务功能为异常业务功能的情况下，当确定服务请求发起时间未包含在目标业务功能关联的异常时间区间内时，可确定目标业务功能当前已不是异常业务功能，故可以直接向目标对象反馈目标业务功能对应的业务服务响应，其中，业务服务响应中包括对于目标业务功能重新确定的资源消耗总量，该资源消耗总量中不需要额外叠加资源附加消耗量。

这样，处理设备能够根据目标业务功能的异常情况，向目标对象反馈业务服务响应，建立与目标对象的服务连接。

特殊地，当确定服务请求发起时间包含在目标业务功能关联的异常时间区间内时，获取针对目标业务功能最新确定的资源消耗总量，并获取基于消耗资源查询请求向目标对象发送的资源消耗总量；进而，确定最新确定的资源消耗总量，与向目标对象发送的资源消耗总量之间的资源消耗变化率超过设定阈值时，拒绝向目标对象提供目标业务功能对应的业务服务。

具体的，处理设备在与目标对象针对目标业务功能建立服务连接前，在目标业务功能是异常业务功能，且当前服务请求发起时间包含在目标业务功能关联的异常时间区间内时，处理设备需要计算目标业务功能对应的资源消耗变化率，并在确定资源消耗变化率超过对应设置的设定阈值时，拒绝向目标对象提供目标业务功能对应的业务服务；以及，在确定资源消耗变化率未超过对应设置的设定阈值时，向目标对象反馈目标业务功能对应的业务服务响应。

需要说明的是，根据实际的处理需要，针对资源消耗变化率设置的设定阈值的大小，可以与对于相应的业务功能设置的波动率阈值配置为正相关，即，波动率阈值的取值越大，则对应的设定阈值的取值越大。

这样，处理设备通过计算资源消耗变化率，能够得到最新确定的资源消耗总量，相比于向目标对象发送的资源消耗总量的变化情况，通过将向目标对象反馈的资源消耗总量，与最新目标业务功能对应的资源消耗总量进行对比仲裁，从而避免由于两次资源消耗总量差异太大造成的损失，既保护了处理设备方，避免由于关键参数值波动造成剧烈损失，也保护了目标对象，使其可以采用更加适宜的资源消耗总量使用业务服务。

下面结合附图，以具体的外汇交易场景为例，对黑天鹅事件的判定过程进行说明。

在外汇交易的场景下，黑天鹅事件是指由于极短时间内，货币汇率大幅波动造成的异常，而在黑天鹅事件相关的影响被市场消化后，货币汇率会趋于相对稳定。

在本申请提出的技术方案中，处理设备采用以下方式来识别黑天鹅事件(异常业务功能)：根据实际的处理需要，处理设备可以每秒采集一次公允汇率，获取所有币种对美元的货币汇率；进而，将先后采集得到的货币汇率进行比较，比较结果的计算公式形如：Volatility＝(当前周期货币汇率-当前周期的15秒前的货币汇率)/当前周期的15秒前的货币汇率；进而，若汇率波动率Volatility大于预设的波动率阈值，即可认定为黑天鹅事件发生。

本申请实施例中，处理设备基于货币汇率向用户进行报价时，正常情况下，仅进行少量的波动率加价即可；进而处理设备在确定黑天鹅事件已发生时，则可针对黑天鹅事件对应的货币组合，在对应的异常时间区间拉宽加价，比如，将波动率加价调整为原本的3倍，且设定该影响持续三十分钟；若在此三十分钟生效时间的最后十分钟内，再次触发黑天鹅事件判定发生，则将此生效时间重置为三十分钟，从而实现对黑天鹅事件的精准应对。

参阅图3所示，其为本申请实施例中判定黑天鹅事件发生的过程示意图，结合图3所示意的内容，在进行黑天鹅事件的判定之前，报价人员通过经验写入用于进行黑天鹅事件计算判定的各波动率阈值，比如，配置人民币-美元(CNYUSD)的波动率阈值为1％、日元-美元(JPYUSD)的波动率阈值为5％、菲律宾币-美元(PHPUSD)的波动率阈值为10％等，其含义为：当人民币对美元的波动率超过1％时，认为人民币相关的黑天鹅事件已发生；日元对美元的波动率超过5％时，认为日元相关的黑天鹅事件已发生；菲律宾币对美元的波动率超过10％时，认为菲律宾币相关的黑天鹅事件已发生。

基于此，在实时的判定黑天鹅事件是否已发生时，存在以下判定步骤：

步骤3.1：处理设备每秒在市场上获取机构报价币种的最新对美元汇率。

具体的，处理设备作为提供货币兑换业务的设备，每秒定时从在市场上查询获取公允汇率价格。

例如，处理设备可以查询CNYUSD、JPYUSD、PHPUSD最新汇率。

步骤3.2：处理设备存储每秒从市场获取的公允汇率。

具体的，处理设备存储查询回来的最新公允汇率并记录时间标签。

步骤3.3：处理设备取出15秒前的公允汇率。

具体的，处理设备可以取出时间标签为15秒前的公允汇率。

步骤3.4：处理设备进行黑天鹅事件的计算公式判定。

具体的，进行黑天鹅事件计算判定时，采用如下公式计算波动率相对于对应的波动率阈值的变化量：Volatility_CNY＝(|当前CNYUSD汇率-15秒CNYUSD前汇率|)/15秒CNYUSD前汇率-1％；Volatility_JPY＝(|当前JPYUSD汇率-15秒JPYUSD前汇率|)/15秒JPYUSD前汇率-5％；Volatility_PHP＝(|当前PHPUSD汇率-15秒PHPUSD前汇率|)/15秒PHPUSD前汇率-10％。

步骤3.5：处理设备判定满足黑天鹅事件判定条件则写入。

具体的，在得到步骤3.4的变化量后，若确定Volatility_CNY、Volatility_JPY、Volatility_PHP大于0，则认为对应货币的黑天鹅事件已发生，写入黑天鹅事件信号和生效时间窗，写入的形式形如：Signal_XXX(对应币种)，start_time(当前时间)，end_time(当前时间+30分钟)。

此步骤中，存在一个分支逻辑，若写入时，发现当前时间在已有的黑天鹅事件信号生效时间窗口内，且当前时间距离原有的end_time小于十分钟，则将原有的end_time延长三十分，即延长生效时间三十分钟。

需要说明的是，本申请实施例中，在针对黑天鹅事件进行发现判断时，根据实际的处理需要可以根据不同货币的汇率更新频率设置不同的轮询时间，比如JPY比较活跃，可以每200毫秒进行一次查询，从而提升判定的灵敏度；而且，上述公式中(当前汇率-15秒前汇率)/15秒前汇率，仅为示意性说明，在具体的实现过程中，可以根据不同货币进行一定调整，比如，有些货币本身变化比较缓慢，可以选择用当前汇率与30秒前汇率进行判定，而时间的选择思路可以使用历史的黑天鹅事件发生时，汇率变化幅度和时间进行测算。再者，对于黑天鹅事件生效时间敞口，可以针对每一种货币独立设置时间长度，每一种货币独立统计历史上黑天鹅事件发生后的价格剧烈波动平均时间窗，从而设置该种货币的生效时间长度。

另外，对于黑天鹅事件信号生效的报价：可选的，根据实际的处理需要，在进行非美元的货币组合报价时，比如CNYJPY，可以依据Volatility_CNY、Volatility_JPY，确定相应的货币组合是否在对应的生效时间窗内，若任意其一处于生效中则可以认定黑天鹅事件生效中；而且，若机构无法获取很多币种的公允汇率，可以使用G7货币(是指美元、欧元、日元、英镑、澳元、加元和瑞士法郎七种货币，这些货币组合的交易占据外汇市场交易量的绝大部分)作为外汇市场是否有黑天鹅事件发生的信号。

特殊地，当市场价格向有利于机构的方向移动时，考虑到某些用户是出于整体避险策略，希望询价尽可能成交，故可以在已明确用户知情的情况下，选择接受用户的交易请求。

这样，处理设备可以利用实时的公允汇率，进行预设的波动率计算和波动率阈值比较，从而判定市场上黑天鹅事件的发生；而且，在黑天鹅事件发生时，利用已识别的币种对，进行短时间的波动率加价放大，从而在绝大部分的市场平稳时期不再进行比较大的加价保护；另外，在黑天鹅事件的应对期间，如果市场依然剧烈波动，则以此机制延长应对时间敞口，直至市场汇率趋于稳定。

基于黑天鹅事件的判定结果，在用户参与的外汇交易过程中，处理设备通常先接受用户的询价，进而若用户满意此汇率价格，则处理设备可以处理用户的交易。在黑天鹅事件发生时，而且，由于询价和交易两个时间点之间市场汇率已经发生了巨大变化，所以处理设备当确定用户在选择预知交易时，需与当下的报价汇率进行比较；例如，若交易时的交易汇率高于最新报价汇率的幅度超过0.1％，则拒绝此笔交易并提示商户“当前市场异常，请重新发起交易”。

具体的，参阅图4所示，其为本申请实施例中的报价过程示意图，结合附图4所示，当完成了黑天鹅事件的判定后，接下来便是报价时对于黑天鹅事件信号的使用，具体过程如下：

步骤4.1：用户进行外汇询价。

具体的，处理设备接收用户发送的询价请求。

例如，接收针对CNYUSD汇率的询价。

步骤4.2：处理设备中的报价系统查看此货币是否在黑天鹅事件的生效时间窗。

具体的，处理设备查询用户询价的货币组合，是否发生黑天鹅事件，以及是否处于黑天鹅事件对应的生效时间窗。

例如，查询Volatility_CNY是否在生效时间窗内。

步骤4.3：处理设备若判定在生效时间窗内，则按照普通波动率加价，若在生效时间窗，则按三倍波动率加价。

例如，继续步骤4.2的举例进行说明，若基于Volatility_CNY得到的异常判定结果未在生效时间窗内，则按普通的波动率加价进行，比如按照普通的波动率CNYUSD加价为0.5％，使用即可。若基于Volatility_CNY得到的异常判定结果在生效时间窗内，则使用三倍的普通CNYUSD波动率加价，即加价1.5％。

步骤4.4：处理设备向用户反馈外汇报价。

具体的，处理设备将进行过波动率加价的报价返回给用户。

进一步的，参阅图5所示，其为本申请实施例中交易过程示意图，根据图5所示，若用户获得最新报价后，满意此价格，则会发送交易请求，此时交易过程中对黑天鹅事件信号的使用过程如下：

步骤5.1：用户向处理设备中的交易系统请求交易。

具体的，用户满意机构(或称处理设备)所报价格，后发送交易指令给机构。

例如，在用户满意所报价格CNYUSD_t的情况下，则发送交易指令给机构。

步骤5.2：处理设备中的交易系统查看此货币是否在黑天鹅事件的生效时间窗。

步骤5.3：处理设备判断若对应的黑天鹅时间未在生效时间窗，则进入步骤5.5，允许交易，否则，查询最新汇率报价。

例如，继续5.1中的举例，机构的交易系统(或称处理设备中的交易系统)判断当前基于Volatility_CNY得到的异常判定结果是否在生效时间内，若生效则查询最新汇率报价后进入5.4；若未生效进入步骤5.5，接受交易。

又例如，若基于Volatility_CNY得到的异常判定结果在生效时间窗内，则查询机构报价系统的最新价格CNYUSD_new。

步骤5.4：仲裁新得到的价格相比于先前的报价，是否超过设定阈值，超过则拒绝此笔交易。

例如，在仲裁过程中可以使用以下公式进行处理：|CNYUSD_new-CNYUSD_t|/CNYUSD_new，并在确定结果>设定阈值0.1％时，拒绝此笔交易，否则接收此交易；

步骤5.5：处理设备返回给用户交易答复。

需要说明的是，在交易仲裁时，在选定设定阈值时，可以针对每种货币组合选择独立的设定阈值，设定阈值的选取应该与该种货币的黑天鹅判定阈值(即波动率阈值)成正相关，比如CNYUSD黑天鹅生效与否，波动率阈值为1％，可以所以选择1％作为CNYUSD的仲裁阈值(即设定阈值)。

这样，能够在黑天鹅事件后汇率市场剧烈波动期间，为了避免交易价格已经偏离市场汇率太多而形成巨大亏损，因此在成交时再次与最新报价比较从而形成交易仲裁，为用户和机构双方提供保护。

综合而言，本申请提出的技术方案中，在通过计算汇率的波动率判定黑天鹅事件时，能够实现对于外汇报价的风险控制，并借助于黑天鹅事件发生的判定流程及其生效时间敞口的延长流程、报价系统对于黑天鹅事件信号的使用流程、以及交易系统利用黑天鹅事件信号仲裁交易流程，实现有效处理。

而且，在此场景下，本申请提出的技术方案中，通过在黑天鹅事件生效时，将货币组合的波动率加价放大为三倍，而在未发生黑天鹅事件的绝大部分时间里，无需为了覆盖黑天鹅事件的风险，进行比较厚的加价，从而使得机构所在处理设备在普通时间里可以报出更具有竞争力的价格。

另外，基于本申请提出的技术方案，在黑天鹅事件发生时，处理设备中的交易系统通过将用户交易指令中的价格和最新外汇报价进行对比仲裁，从而拒绝掉前后两次价格差异太大的交易请求，这种方式既保护了机构，避免汇率波动造成剧烈损失，也保护了商户，使其可以使用更加贴近市场的价格进行交易。

因此，本申请通过基于汇率波动率的计算和判断，能够实现对于已发生的、影响外汇市场的黑天鹅事件的识别；而且配置了黑天鹅事件的应对机制，实现报价的保护式更新，以及实现了对于外汇交易成交的前置额外保护校验。

基于同一发明构思，参阅图6所示，其为本申请实施例中异常处理装置的逻辑结构示意图，异常处理装置600中包括获取单元601、判定单元602、配置单元603，以及增加单元604，其中，

获取单元601，用于周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，其中，每个内容数据中包括：在实现相应业务功能的过程中所依据的关键参数值；

判定单元602，用于针对各业务功能，分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，并根据目标内容数据和当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能；

配置单元603，用于配置异常业务功能关联的异常时间区间，并将异常业务功能写入预设的异常业务功能集合；

增加单元604：用于针对异常业务功能集合中的各异常业务功能，配置在对应的异常时间区间内调动相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量。

可选的，根据目标内容数据和当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能时，判定单元602用于：

根据针对各业务功能在对应的当前周期内获取的关键参数值，以及相应的目标内容数据中的关键参数值，分别确定各业务功能各自对应的关键参数波动率；

获取预先针对各业务功能配置的各波动率阈值，并将关键参数波动率超过对应的波动率阈值的业务功能，判定为存在波动异常的异常业务功能。

可选的，装置还包括处理单元605，处理单元605用于：

基于分别针对各业务功能周期性获取的各最新内容数据，以及根据对应的各历史回溯时长重新确定的各历史内容数据，在各业务功能中，判定存在波动异常的新异常业务功能；

当确定新异常业务功能包括在异常业务功能集合中时，重新配置与新异常业务功能关联的异常时间区间。

可选的，重新配置与新异常业务功能关联的异常时间区间时，处理单元605用于：

在异常业务功能集合中确定新异常业务功能对应的目标异常业务功能，并获取目标异常业务功能关联的异常时间区间；

当确定当前时间距离异常时间区间中截止时间的时间长度，未超过对应目标异常业务功能配置的设定门限值时，将截止时间延后预设时长，得到更新后的异常时间区间。

可选的，获取目标异常业务功能关联的异常时间区间之后，处理单元605还用于：

当确定当前时间距离异常时间区间中截止时间的时间长度，超过对应目标异常业务功能配置的设定门限值时，将当前时间确定为更新后的异常时间区间的起始时间；

根据更新前异常时间内起始时间和截止时间之间的持续时长，以及更新后的异常时间区间的起始时间，确定更新后的异常时间区间的截止时间。

可选的，每个内容数据关联有获取时间戳，分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据时，判定单元602用于：

获取预先针对各业务功能分别设置的历史回溯时长，并根据各业务功能各自对应的历史回溯时长，以及当前周期内获取的内容数据的获取时间戳，分别确定对应的定位时间戳；

针对各业务功能，分别在截止至对应的当前周期的历史内容数据中，确定对应的各定位时间戳各自对应的目标内容数据。

可选的，周期性获取各业务功能各自关联的内容数据时，获取单元601用于：

获取预先针对各业务功能分别配置的内容获取周期；

按照与各业务功能各自对应内容获取周期，周期性获取各业务功能各自关联的内容数据。

可选的，增加单元604还用于：

接收目标对象基于目标业务功能触发的消耗资源查询请求，其中，消耗查询请求中携带有查询请求发起时间；

当确定目标业务功能包含在异常业务功能集合中，且查询请求发起时间处于对应的异常时间区间内时，将目标业务功能对应的资源附加消耗量，与预设的基础资源消耗量的叠加结果，作为使用目标业务功能的资源消耗总量，发送至目标对象。

可选的，增加单元604还用于：

接收目标对象基于目标业务功能对应的资源消耗总量触发的业务服务请求，其中，业务服务请求中携带有服务请求发起时间；

当确定服务请求发起时间未包含在目标业务功能关联的异常时间区间内时，向目标对象反馈目标业务功能对应的业务服务响应。

可选的，增加单元604还用于：

当确定服务请求发起时间包含在目标业务功能关联的异常时间区间内时，获取针对目标业务功能最新确定的资源消耗总量，并获取基于消耗资源查询请求向目标对象发送的资源消耗总量；

确定最新确定的资源消耗总量，与向目标对象发送的资源消耗总量之间的资源消耗变化率超过设定阈值时，拒绝向目标对象提供目标业务功能对应的业务服务。

在介绍了本申请示例性实施方式的异常处理方法和装置之后，接下来，介绍根据本申请的另一示例性实施方式的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本申请的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本申请的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

与上述方法实施例基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种电子设备，参阅图7所示，其为应用本申请实施例的一种电子设备的一个硬件组成结构示意图，电子设备700可以至少包括处理器701、以及存储器702。其中，存储器702存储有程序代码，当程序代码被处理器701执行时，使得处理器701执行上述任意一种异常处理的步骤。

在一些可能的实施方式中，根据本申请的计算装置可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的异常处理的步骤。例如，处理器可以执行如图2A中所示的步骤。

下面参照图8来描述根据本申请的这种实施方式的计算装置800。如图8所示，计算装置800以通用计算装置的形式表现。计算装置800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元801、上述至少一个存储单元802、连接不同系统组件(包括存储单元802和处理单元801)的总线803。

总线803表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

存储单元802可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)8021和/或高速缓存存储器8022，还可以进一步包括只读存储器(ROM)8023。

存储单元802还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8024的程序/实用工具8025，这样的程序模块8024包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

计算装置800也可以与一个或多个外部设备804(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得对象能与计算装置800交互的设备通信，和/或与使得该计算装置800能与一个或多个其它计算装置进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口805进行。并且，计算装置800还可以通过网络适配器806与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器806通过总线803与用于计算装置800的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算装置800使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

与上述方法实施例基于同一发明构思，本申请提供的异常处理的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在电子设备上运行时，程序代码用于使电子设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的异常处理方法中的步骤，例如，电子设备可以执行如图2A中所示的步骤。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (15)

1.一种异常处理方法，其特征在于，包括：

周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，其中，每个内容数据中包括：在实现相应业务功能的过程中所依据的关键参数值；

针对所述各业务功能，分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，并根据目标内容数据和所述当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能；

配置所述异常业务功能关联的异常时间区间，并将所述异常业务功能写入预设的异常业务功能集合；

针对所述异常业务功能集合中的各异常业务功能，配置在对应的异常时间区间内调动相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标内容数据和所述当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能，包括：

根据针对所述各业务功能在对应的当前周期内获取的关键参数值，以及相应的目标内容数据中的关键参数值，分别确定所述各业务功能各自对应的关键参数波动率；

获取预先针对所述各业务功能配置的各波动率阈值，并将关键参数波动率超过对应的波动率阈值的业务功能，判定为存在波动异常的异常业务功能。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于分别针对所述各业务功能周期性获取的各最新内容数据，以及根据对应的各历史回溯时长重新确定的各历史内容数据，在所述各业务功能中，判定存在波动异常的新异常业务功能；

当确定所述新异常业务功能包括在所述异常业务功能集合中时，重新配置与所述新异常业务功能关联的异常时间区间。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述重新配置与所述新异常业务功能关联的异常时间区间，包括：

在所述异常业务功能集合中确定所述新异常业务功能对应的目标异常业务功能，并获取所述目标异常业务功能关联的异常时间区间；

当确定当前时间距离所述异常时间区间中截止时间的时间长度，未超过对应所述目标异常业务功能配置的设定门限值时，将所述截止时间延后预设时长，得到更新后的异常时间区间。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述获取所述目标异常业务功能关联的异常时间区间之后，还包括：

当确定当前时间距离所述异常时间区间中截止时间的时间长度，超过对应所述目标异常业务功能配置的设定门限值时，将所述当前时间确定为更新后的所述异常时间区间的起始时间；

根据更新前所述异常时间内起始时间和截止时间之间的持续时长，以及所述更新后的所述异常时间区间的起始时间，确定更新后的所述异常时间区间的截止时间。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个内容数据关联有获取时间戳，所述分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，包括：

获取预先针对所述各业务功能分别设置的历史回溯时长，并根据所述各业务功能各自对应的历史回溯时长，以及当前周期内获取的内容数据的获取时间戳，分别确定对应的定位时间戳；

针对所述各业务功能，分别在截止至对应的当前周期的历史内容数据中，确定对应的各定位时间戳各自对应的目标内容数据。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，包括：

获取预先针对各业务功能分别配置的内容获取周期；

按照与所述各业务功能各自对应内容获取周期，周期性获取所述各业务功能各自关联的内容数据。

8.如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

接收目标对象基于目标业务功能触发的消耗资源查询请求，其中，所述消耗查询请求中携带有查询请求发起时间；

当确定所述目标业务功能包含在所述异常业务功能集合中，且所述查询请求发起时间处于对应的异常时间区间内时，将所述目标业务功能对应的资源附加消耗量，与预设的基础资源消耗量的叠加结果，作为使用所述目标业务功能的资源消耗总量，发送至所述目标对象。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

接收目标对象基于目标业务功能对应的所述资源消耗总量触发的业务服务请求，其中，所述业务服务请求中携带有服务请求发起时间；

当确定所述服务请求发起时间未包含在所述目标业务功能关联的异常时间区间内时，向所述目标对象反馈所述目标业务功能对应的业务服务响应。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：

当确定所述服务请求发起时间包含在所述目标业务功能关联的异常时间区间内时，获取针对所述目标业务功能最新确定的资源消耗总量，并获取基于消耗资源查询请求向所述目标对象发送的资源消耗总量；

确定所述最新确定的资源消耗总量，与所述向所述目标对象发送的资源消耗总量之间的资源消耗变化率超过设定阈值时，拒绝向所述目标对象提供所述目标业务功能对应的业务服务。

11.一种异常处理装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于周期性获取各业务功能各自关联的内容数据，其中，每个内容数据中包括：在实现相应业务功能的过程中所依据的关键参数值；

判定单元，用于针对所述各业务功能，分别根据预设的历史回溯时长，在截止至当前周期的历史内容数据中确定目标内容数据，并根据目标内容数据和所述当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能；

配置单元，用于配置所述异常业务功能关联的异常时间区间，并将所述异常业务功能写入预设的异常业务功能集合；

增加单元：用于针对所述异常业务功能集合中的各异常业务功能，配置在对应的异常时间区间内调动相应的异常业务功能时，增加对应的资源附加消耗量。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述根据目标内容数据和所述当前周期的内容数据中关键参数值的波动情况，判定存在波动异常的异常业务功能时，所述判定单元用于：

根据针对所述各业务功能在对应的当前周期内获取的关键参数值，以及相应的目标内容数据中的关键参数值，分别确定所述各业务功能各自对应的关键参数波动率；

获取预先针对所述各业务功能配置的各波动率阈值，并将关键参数波动率超过对应的波动率阈值的业务功能，判定为存在波动异常的异常业务功能。

13.一种电子设备，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程序时实现如权利要求1-10任一项所述的方法。

14.一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如权利要求1-10任一项所述的方法。

15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-10任一项所述的方法。