本發(fā)明涉及函數(shù)計(jì)算服務(wù)，尤其是涉及一種函數(shù)計(jì)算服務(wù)的api流量控制方法及裝置、介質(zhì)、設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，云計(jì)算作為一種新興的計(jì)算模式，得到了廣泛應(yīng)用。其中，無(wú)服務(wù)器計(jì)算作為一種創(chuàng)新的云計(jì)算服務(wù)，因其無(wú)需管理或運(yùn)維服務(wù)器的特點(diǎn)，受到了廣大開發(fā)者的青睞。在無(wú)服務(wù)器計(jì)算中，函數(shù)計(jì)算服務(wù)作為一種橫向可擴(kuò)展、自動(dòng)伸縮的計(jì)算服務(wù)，具有高可靠性和低延遲等優(yōu)點(diǎn)，非常適合處理瞬時(shí)高并發(fā)的請(qǐng)求。

2、隨著api經(jīng)濟(jì)的崛起，api作為連接不同系統(tǒng)和服務(wù)的橋梁，其流量控制和性能優(yōu)化也成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。目前，在函數(shù)計(jì)算服務(wù)中，主要通過(guò)人工的方式靜態(tài)配置函數(shù)計(jì)算服務(wù)的限流參數(shù)來(lái)初步控制api的流量。由于無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，容易導(dǎo)致資源浪費(fèi)或服務(wù)故障。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)以上至少一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種函數(shù)計(jì)算服務(wù)的api流量控制方法及裝置、介質(zhì)、設(shè)備。

2、根據(jù)第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供的函數(shù)計(jì)算服務(wù)的api流量控制方法包括：

3、獲取函數(shù)計(jì)算服務(wù)的網(wǎng)關(guān)api在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)；

4、將所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)輸入到arima-bp組合算法模型中，得到所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；其中，所述arima-bp組合算法模型為arima網(wǎng)絡(luò)和bp網(wǎng)絡(luò)組合而成的模型，所述arima網(wǎng)絡(luò)為差分自回歸移動(dòng)平均網(wǎng)絡(luò)，所述bp網(wǎng)絡(luò)為按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)；

5、根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)所分配的資源；

6、根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)的最大并發(fā)數(shù)；

7、根據(jù)所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)流量控制策略進(jìn)行優(yōu)化處理。

8、在一個(gè)實(shí)施例中，所述將所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)輸入到arima-bp組合算法模型中，得到所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，包括：

9、采用所述arima網(wǎng)絡(luò)計(jì)算所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

10、采用所述bp網(wǎng)絡(luò)計(jì)算所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的第二流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

11、將所述第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述第二流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)組合，得到所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

12、在一個(gè)實(shí)施例中，所述arima網(wǎng)絡(luò)用于：采用第一計(jì)算式對(duì)t時(shí)刻的第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，所述第一計(jì)算式為：

13、

14、其中，yt為t時(shí)刻的第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，c為常數(shù)項(xiàng)，p為自回歸項(xiàng)的階數(shù)，q為移動(dòng)平均項(xiàng)的階數(shù)，為自回歸系數(shù)，為對(duì)yt-1的d次差分，yt-1為t-1時(shí)刻的第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，θi為移動(dòng)平均項(xiàng)的系數(shù)，∈t-1為t-1時(shí)刻的白噪聲誤差項(xiàng)，∈t為t時(shí)刻的白噪聲誤差項(xiàng)。

15、在一個(gè)實(shí)施例中，所述bp網(wǎng)絡(luò)用于采用第二計(jì)算式計(jì)算第二流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，所述第二計(jì)算式為：

16、

17、其中，f(x)為基于bp網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的第二流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，x為所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)，φ為激活函數(shù)，wij為隱藏層第i個(gè)神經(jīng)元到輸出層第i個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重，hi(x)為隱藏層第i個(gè)神經(jīng)元的輸出，bj為輸出層第j個(gè)神經(jīng)元的偏置。

18、在一個(gè)實(shí)施例中，所述將所述第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述第二流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)組合，得到所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，包括：采用第三計(jì)算式計(jì)算所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，所述第三計(jì)算式為：

19、g(x)＝w*y(x)+(1-w)*f(x)

20、其中，g(x)為所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，w為權(quán)重，y(x)為未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，f(x)為在未來(lái)時(shí)間點(diǎn)的第二預(yù)測(cè)流量數(shù)據(jù)。

21、在一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)所分配的資源，包括：

22、基于所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并采用遺傳算法或者粒子群優(yōu)化算法，計(jì)算所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)所分配的資源。

23、在一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)的最大并發(fā)數(shù)，包括：

24、基于所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并采用啟發(fā)式算法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，計(jì)算滿足高并發(fā)請(qǐng)求的處理需求且減少資源浪費(fèi)的最大并發(fā)數(shù)。

25、根據(jù)第二方面提供的函數(shù)計(jì)算服務(wù)的api流量控制裝置包括：

26、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取函數(shù)計(jì)算服務(wù)的網(wǎng)關(guān)api在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)；

27、流量預(yù)測(cè)模塊，用于將所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)輸入到arima-bp組合算法模型中，得到所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；其中，所述arima-bp組合算法模型為arima網(wǎng)絡(luò)和bp網(wǎng)絡(luò)組合而成的模型，所述arima網(wǎng)絡(luò)為差分自回歸移動(dòng)平均網(wǎng)絡(luò)，所述bp網(wǎng)絡(luò)為按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)；

28、資源調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)所分配的資源；

29、并發(fā)數(shù)調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)的最大并發(fā)數(shù)；

30、策略優(yōu)化模塊，用于根據(jù)所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)流量控制策略進(jìn)行優(yōu)化處理。

31、根據(jù)第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序在計(jì)算機(jī)中執(zhí)行時(shí)，令計(jì)算機(jī)執(zhí)行實(shí)現(xiàn)第一方面提供的方法。

32、根據(jù)第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供的計(jì)算設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可執(zhí)行代碼，所述處理器執(zhí)行所述可執(zhí)行代碼時(shí)，實(shí)現(xiàn)第一方面提供的方法。

33、本發(fā)明實(shí)施例提供的函數(shù)計(jì)算服務(wù)的api流量控制方法及裝置、介質(zhì)、設(shè)備，獲取函數(shù)計(jì)算服務(wù)的網(wǎng)關(guān)api在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)，然后將所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)輸入到arima-bp組合算法模型中，得到所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，再根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)所分配的資源，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)的最大并發(fā)數(shù)，以及對(duì)流量控制策略進(jìn)行優(yōu)化處理。由于通過(guò)arima網(wǎng)絡(luò)和bp網(wǎng)絡(luò)對(duì)流量進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)，可以提高流量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高資源分配的準(zhǔn)確性和最大并發(fā)數(shù)調(diào)整的準(zhǔn)確性。而且，由于基于預(yù)測(cè)的流量對(duì)資源進(jìn)行分配和對(duì)最大并發(fā)數(shù)進(jìn)行調(diào)整，能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)的資源利用率，避免資源浪費(fèi)，提高云計(jì)算服務(wù)的效率，確保網(wǎng)關(guān)api在高負(fù)載情況下仍能保持高性能和高可用性，減少故障的發(fā)生。還有，整個(gè)過(guò)程中人員的參與程度降低，因此降低運(yùn)維成本。

技術(shù)特征：

1.一種函數(shù)計(jì)算服務(wù)的api流量控制方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)輸入到arima-bp組合算法模型中，得到所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述arima網(wǎng)絡(luò)用于：采用第一計(jì)算式對(duì)t時(shí)刻的第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，所述第一計(jì)算式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述bp網(wǎng)絡(luò)用于采用第二計(jì)算式計(jì)算第二流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，所述第二計(jì)算式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述第一流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述第二流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)組合，得到所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，包括：采用第三計(jì)算式計(jì)算所述網(wǎng)關(guān)api在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，所述第三計(jì)算式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)所分配的資源，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)的最大并發(fā)數(shù)，包括：

8.一種函數(shù)計(jì)算服務(wù)的api流量控制裝置，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序在計(jì)算機(jī)中執(zhí)行時(shí)，令計(jì)算機(jī)執(zhí)行實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1～7中的任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可執(zhí)行代碼，所述處理器執(zhí)行所述可執(zhí)行代碼時(shí)，實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1～7中的任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種函數(shù)計(jì)算服務(wù)的API流量控制方法及裝置、介質(zhì)、設(shè)備。該方法包括：獲取函數(shù)計(jì)算服務(wù)的網(wǎng)關(guān)API在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)；將請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)輸入到ARIMA?BP組合算法模型中，得到網(wǎng)關(guān)API在未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間點(diǎn)的流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；所述ARIMA?BP組合算法模型為ARIMA網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)組合而成的模型，所述ARIMA網(wǎng)絡(luò)為差分自回歸移動(dòng)平均網(wǎng)絡(luò)，所述BP網(wǎng)絡(luò)為按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)所分配的資源；根據(jù)所述請(qǐng)求負(fù)載數(shù)據(jù)和所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述函數(shù)計(jì)算服務(wù)的最大并發(fā)數(shù)；根據(jù)所述流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)流量控制策略進(jìn)行優(yōu)化處理。本發(fā)明可以避免資源浪費(fèi)，減少故障的發(fā)生。

技術(shù)研發(fā)人員：高傳集,玄德,張建偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浪潮云信息技術(shù)股份公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2