本發(fā)明涉及流量優(yōu)化領(lǐng)域，尤其涉及一種服務(wù)過載智能保護(hù)方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，車險服務(wù)逐漸轉(zhuǎn)向多元化和線上化。車險企業(yè)也會開展很多秒殺、搶購的促銷活動。龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體帶來的需求是不可準(zhǔn)確估量的，這也使得在業(yè)務(wù)促銷活動期間，高并發(fā)場景下的服務(wù)過載問題越來越突出。如果在開展業(yè)務(wù)促銷活動時出現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)器不可用的突發(fā)事件，會給保險企業(yè)的業(yè)務(wù)促銷活動帶來巨大的損失，甚至影響銷售業(yè)務(wù)的正常開展和用戶經(jīng)營質(zhì)量。因此，應(yīng)對大型保險企業(yè)務(wù)在開展業(yè)務(wù)活動時的高并發(fā)場景下的服務(wù)過載問題，是保險企業(yè)急需解決的難題。

2、現(xiàn)有技術(shù)存在高并發(fā)場景服務(wù)過載時流量優(yōu)化效率較低的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種服務(wù)過載智能保護(hù)方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)，其主要目的在于解決高并發(fā)場景服務(wù)過載時流量優(yōu)化效率較低的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種服務(wù)過載智能保護(hù)方法，包括：

3、獲取按時間順序排列的歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)；

4、對所述歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)；

5、利用所述標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)構(gòu)建服務(wù)器響應(yīng)時間預(yù)測模型；

6、利用所述服務(wù)器響應(yīng)時間預(yù)測模型對重新獲取的若干個服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到若干個服務(wù)器響應(yīng)時間是否都小于響應(yīng)時間閾值的分析結(jié)果；

7、獲取所述若干個服務(wù)器的性能指標(biāo)；

8、根據(jù)所述分析結(jié)果和所述性能指標(biāo)對所述若干個服務(wù)器進(jìn)行流量分析，得到所述若干個服務(wù)器是否過載的最終結(jié)果。

9、在一些實施例中，所述對所述歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)，包括：

10、篩選出所述歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)的異常值；

11、計算所述歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)中去除所述異常值剩下歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)的平均值；

12、將所述歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)中的所述異常值替換為所述平均值，得到第一時間數(shù)據(jù)；

13、對所述第一時間數(shù)據(jù)進(jìn)行多重插補，得到第二時間數(shù)據(jù)；

14、利用z-score標(biāo)準(zhǔn)化將所述第二時間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，得到標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)。

15、在一些實施例中，所述對所述第一時間數(shù)據(jù)進(jìn)行多重插補，得到第二時間數(shù)據(jù)，包括：

16、利用預(yù)設(shè)的插補模型對所述第一時間數(shù)據(jù)的缺失值進(jìn)行分析，生成若干個插補值；

17、匯集所述若干個插補值，得到插補數(shù)據(jù)集；

18、對所述插補數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸分析，得到若干個分析結(jié)果；

19、將所述若干個分析結(jié)果進(jìn)行平均，得到平均結(jié)果；

20、利用所述平均結(jié)果填充所述所述第一時間數(shù)據(jù)的缺失值，得到第二時間數(shù)據(jù)。

21、在一些實施例中，所述利用z-score標(biāo)準(zhǔn)化將所述第二時間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，得到標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)，包括：

22、計算所述第二時間數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差；

23、將所述第二時間數(shù)據(jù)與所述第二時間數(shù)據(jù)的平均值作差，得到作差結(jié)果；

24、利用所述作差結(jié)果與所述第二時間數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差作商，得到標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)。

25、在一些實施例中，所述利用所述服務(wù)器響應(yīng)時間預(yù)測模型對重新獲取的若干個服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到若干個服務(wù)器響應(yīng)時間是否都小于響應(yīng)時間閾值的分析結(jié)果，包括：

26、將重新獲取的若干個服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為輸入矩陣；

27、獲取所述服務(wù)器響應(yīng)時間預(yù)測模型中的初始細(xì)胞狀態(tài)；

28、利用所述輸入矩陣更新所述初始細(xì)胞狀態(tài)，得到第一細(xì)胞狀態(tài)；

29、通過預(yù)設(shè)的遺忘門去除所述初始細(xì)胞狀態(tài)中的歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)，得到第二細(xì)胞狀態(tài)；

30、根據(jù)所述第一細(xì)胞狀態(tài)和所述第二細(xì)胞狀態(tài)得到更新細(xì)胞狀態(tài)；

31、利用預(yù)設(shè)的輸出門和所述更新細(xì)胞狀態(tài)計算得到輸出矩陣；

32、根據(jù)輸出矩陣中的元素生成若干個服務(wù)器響應(yīng)時間是否都小于響應(yīng)時間閾值的分析結(jié)果。

33、在一些實施例中，所述根據(jù)所述分析結(jié)果和所述性能指標(biāo)對所述若干個服務(wù)器進(jìn)行流量分析，得到所述若干個服務(wù)器是否過載的最終結(jié)果，包括：

34、若所述分析結(jié)果為若干個服務(wù)器中存在響應(yīng)時間大于或等于預(yù)設(shè)的響應(yīng)時間閾值的服務(wù)器，則統(tǒng)計響應(yīng)時間大于或等于所述響應(yīng)時間閾值的過載服務(wù)器數(shù)量；

35、當(dāng)所述過載服務(wù)器數(shù)量為1時，則將所述過載服務(wù)器的業(yè)務(wù)請求調(diào)度到響應(yīng)時間小于所述響應(yīng)時間閾值的服務(wù)器上；

36、當(dāng)所述過載服務(wù)器數(shù)量大于1且小于預(yù)設(shè)的服務(wù)器數(shù)量閾值時，則根據(jù)預(yù)設(shè)的擴(kuò)容規(guī)則擴(kuò)容服務(wù)器數(shù)量；

37、當(dāng)所述過載服務(wù)器數(shù)量達(dá)到所述服務(wù)器數(shù)量閾值時，則對所述過載服務(wù)器中的業(yè)務(wù)請求進(jìn)行屬性打標(biāo)、分級，按照所述業(yè)務(wù)請求的重要性等級從高到低進(jìn)行響應(yīng)；

38、若所述分析結(jié)果為若干個服務(wù)器響應(yīng)時間都小于所述響應(yīng)時間閾值，則對所述若干個服務(wù)器的性能指標(biāo)進(jìn)行檢測，判斷若干個服務(wù)器是否存在過載服務(wù)器。

39、在一些實施例中，所述對所述若干個服務(wù)器的性能指標(biāo)進(jìn)行檢測，判斷若干個服務(wù)器是否存在過載服務(wù)器，包括：

40、判斷所述若干個服務(wù)器的性能指標(biāo)數(shù)值是否都小于預(yù)設(shè)的性能指標(biāo)數(shù)值閾值；

41、若所述若干個服務(wù)器的性能指標(biāo)數(shù)值都小于預(yù)設(shè)的性能指標(biāo)數(shù)值閾值，則不存在過載服務(wù)器，繼續(xù)重新獲取的若干個服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；

42、若所述若干個服務(wù)器的性能指標(biāo)數(shù)值存在大于或等于預(yù)設(shè)的性能指標(biāo)數(shù)值閾值，且所述性能指標(biāo)數(shù)值的持續(xù)時長超過預(yù)設(shè)的持續(xù)時間閾值，則若干個服務(wù)器存在過載服務(wù)器，對所述過載服務(wù)器進(jìn)行流量優(yōu)化。

43、為了解決上述問題，本發(fā)明還提供一種服務(wù)過載智能保護(hù)裝置，所述裝置包括：

44、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取按時間順序排列的歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)；

45、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對所述歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)；

46、模型構(gòu)建模塊，用于利用所述標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)構(gòu)建服務(wù)器響應(yīng)時間預(yù)測模型；

47、數(shù)據(jù)預(yù)測模塊，用于利用所述服務(wù)器響應(yīng)時間預(yù)測模型對重新獲取的若干個服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到若干個服務(wù)器響應(yīng)時間是否都小于響應(yīng)時間閾值的分析結(jié)果；

48、性能指標(biāo)獲取模塊，用于獲取所述若干個服務(wù)器的性能指標(biāo)；

49、流量優(yōu)化模塊，用于根據(jù)所述分析結(jié)果和所述性能指標(biāo)對所述若干個服務(wù)器進(jìn)行流量分析，得到所述若干個服務(wù)器是否過載的最終結(jié)果。

50、為了解決上述問題，本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：

51、至少一個處理器；以及，

52、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

53、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行上述所述的服務(wù)過載智能保護(hù)方法。

54、為了解決上述問題，本發(fā)明還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有至少一個計算機程序，所述至少一個計算機程序被電子設(shè)備中的處理器執(zhí)行以實現(xiàn)上述所述的服務(wù)過載智能保護(hù)方法。

55、本發(fā)明實施例通過獲取按時間順序排列的歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)，對所述歷史服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)，利用所述標(biāo)準(zhǔn)時間數(shù)據(jù)構(gòu)建服務(wù)器響應(yīng)時間預(yù)測模型，利用所述服務(wù)器響應(yīng)時間預(yù)測模型對重新獲取的若干個服務(wù)器響應(yīng)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到若干個服務(wù)器響應(yīng)時間是否都小于響應(yīng)時間閾值的分析結(jié)果，獲取所述若干個服務(wù)器的性能指標(biāo)，根據(jù)所述分析結(jié)果和所述性能指標(biāo)對所述若干個服務(wù)器進(jìn)行流量分析，得到所述若干個服務(wù)器是否過載的最終結(jié)果。本發(fā)明可以解決高并發(fā)場景服務(wù)過載時流量優(yōu)化效率較低的問題。