基于人工智能的接口优化方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术，提出一种基于人工智能的接口优化方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取上线前的目标接口的接口配置数据，将目标接口的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以得到目标接口的预测调用效果，预测调用效果包括正常和不正常；若目标接口的预测调用效果为不正常，则调节目标接口所属系统的系统配置数据和接口参数属性，将调节后的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以重新预测目标接口的预测调用效果，直至目标接口的预测调用效果为正常。本申请通过神经网络模型来预估目标接口的调用使用情况，以此来不断调节目标接口的接口配置数据和接口参数，达到优化接口，降低硬件成本的目的。目的。目的。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的接口优化方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种基于人工智能的接口优化方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展和业务的拓展，为了适应互联网系统的业务需求，开发出了大量的接口供内部和外部使用，系统的接口状况进一步增多和复杂化。这些接口在生产运营当中面临着安全和吞吐量的挑战，例如接口未使用HTTPS协议或未使用URL签名导致接口参数被篡改，未设置防重放和非授权登录引起的其他安全问题；接口吞吐量过大且系统配置的硬件资源不足导致延时过高或不稳定等各种各样的情况出现。为了不影响业务的正常运行，保证接口的正常调用十分关键。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术中接口增多和复杂化导致不能保证接口正常调用的技术问题。本申请提供了一种基于人工智能的接口优化方法、装置、设备和存储介质，其主要目的在于优化接口，保证接口的正常调用。
[0004]为实现上述目的，本申请提供了一种接口优化方法，该方法包括：
[0005]获取上线前的目标接口的接口配置数据，接口配置数据包括：接口的唯一标识、接口参数属性、接口所属系统的系统配置数据；
[0006]将目标接口的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以得到目标接口的预测调用效果，预测调用效果包括正常和不正常；
[0007]若目标接口的预测调用效果为不正常，则根据预设规则调节目标接口所属系统的系统配置数据和接口参数属性，将调节后的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以重新预测目标接口的预测调用效果，直至目标接口的预测调用效果为正常。
[0008]此外，为实现上述目的，本申请还提供了一种接口优化装置，该装置包括：
[0009]第一配置数据获取模块，用于获取上线前的目标接口的接口配置数据，接口配置数据包括：接口的唯一标识、接口参数属性、接口所属系统的系统配置数据；
[0010]预测模块，用于将目标接口的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以得到目标接口的预测调用效果，预测调用效果包括正常和不正常；
[0011]第一优化模块，用于若目标接口的预测调用效果为不正常，则根据预设规则调节目标接口所属系统的系统配置数据和接口参数属性，将调节后的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以重新预测目标接口的预测调用效果，直至目标接口的预测调用效果为正常。
[0012]为实现上述目的，本申请还提供了一种计算机设备，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可读指令，处理器执行计算机可读指令时执行如前面任一项的接口优化方法的步骤。
[0013]为实现上述目的，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行如前面任一项的接口优化方法的步骤。
[0014]本申请提出的基于人工智能的接口优化方法、装置、设备和存储介质，本申请通过神经网络模型来预估目标接口的调用使用情况，以此来不断调节目标接口的接口配置数据和接口参数，达到优化接口，降低硬件成本的目的。
附图说明
[0015]图1为本申请一实施例中接口优化方法的应用场景图；
[0016]图2为本申请一实施例中接口优化方法的流程示意图；
[0017]图3为本申请一实施例中接口优化装置的结构框图；
[0018]图4为本申请一实施例中计算机设备的内部结构框图。
[0019]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0020]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，对本申请实施例中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的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。应当理解，此处所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。
[0021]本申请提供的接口优化方法，可应用在如图1的接口优化系统中。该接口优化系统包括多个终端设备110和服务器120。终端设备110和服务器120通过网络连接。终端设备110具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以手机、平板电脑、笔记本电脑和便携式可穿戴设备等中的至少一种。服务器120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。
[0022]每个终端设备110都可以调用服务器120的各种接口，以访问服务器120。服务器120获取上线前的目标接口的接口配置数据，接口配置数据包括：接口的唯一标识、接口参数属性、接口所属系统的系统配置数据；将目标接口的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以得到目标接口的预测调用效果，预测调用效果包括正常和不正常；若目标接口的预测调用效果为不正常，则根据预设规则调节目标接口所属系统的系统配置数据和接口参数属性，将调节后的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以重新预测目标接口的预测调用效果，直至目标接口的预测调用效果为正常。
[0023]图2为本申请一实施例中接口优化方法的流程示意图。参考图2，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明。该接口优化方法包括以下步骤S100
‑
S300。
[0024]S100：获取上线前的目标接口的接口配置数据，接口配置数据包括：接口的唯一标识、接口参数属性、接口所属系统的系统配置数据。
[0025]具体地，目标接口为待优化的新接口，本实施例是在目标接口上线前的优化。接口的唯一标识可以为接口名称或接口ID。接口参数属性包括接口参数的类型和接口参数的数量。接口所属系统的系统配置数据包括系统集群的参数、主机数、主机CPU总和、内存总量、
机房带宽、负载均衡的数量、系统的软件参数(例如：NGINX配置参数)等系统的硬件资源和软件资源配置。其中，接口参数的类型和系统配置数据在接口上线前可调节。
[0026]S200：将目标接口的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以得到目标接口的预测调用效果，预测调用效果包括正常和不正常。
[0027]具体地，将目标接口的接口配置数据输入到训练好的接口调用预测模型中，得到该目标接口在当前接口配置数据下的预测调用效果。若预测调用效果为正常，该接口暂时不需要优化。若预测调用效果为不正常，则该目标接口需要优化。
[0028]接口调用预测模型的训练过程为：获取训练样本集，训练样本集包括多个标签为调用效果为正常或不正常的训练样本，每个训练样本包括样本接口的唯一标识、样本接口的接口参数属性、样本接口所属样本系统的样本系统配置数据；利用训练样本集对待训练接口调用预测模型进行迭代训练直到满足训练停止条件，得到已训练的接口调用预测模型。
[0029]S300：若目标接口的预测调用效果为不正常，则根据预设规则本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种接口优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取上线前的目标接口的接口配置数据，所述接口配置数据包括：接口的唯一标识、接口参数属性、接口所属系统的系统配置数据；将所述目标接口的接口配置数据输入至已训练的接口调用预测模型，以得到所述目标接口的预测调用效果，所述预测调用效果包括正常和不正常；若所述目标接口的预测调用效果为不正常，则根据预设规则调节所述目标接口所属系统的系统配置数据和接口参数属性，将调节后的接口配置数据输入至所述已训练的接口调用预测模型，以重新预测所述目标接口的预测调用效果，直至所述目标接口的预测调用效果为正常。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标接口的预测调用效果为正常之后，所述方法还包括：获取所述目标接口经过调节后的接口配置数据和历史接口的接口配置数据；获取所述历史接口的接口监控数据，以及所述目标接口上线后的接口监控数据；从所述接口配置数据和接口监控数据中提取出每个所述历史接口和所述目标接口的关键数据集合，以组成关联挖掘数据集，其中，所述关键数据集合包括接口的唯一标识、接口功能、接口参数属性、接口所属系统的系统配置数据、接口调用时刻、响应时长、接口返回数据、请求方式、请求头、请求方IP和端口、接口所在网络节点的机房位置和响应码；扫描所述关联挖掘数据集中每条关键数据集合，通过增长项集数据字段数目获得最终频繁项集；利用支持度和最小可信度原则，根据所述频繁项集获得关联规则；根据所述关联规则获取各个所述历史接口的优化项，所述优化项为所述关键数据集合中的关键数据；选取与所述目标接口相似度最高的历史接口作为目标历史接口；根据预设的处理规则和所述目标历史接口的优化项，对所述目标接口进行优化。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述历史接口的接口监控数据，以及所述目标接口上线后的接口监控数据，包括：根据预设采样频率对所述历史接口和目标接口的接口监控数据进行采样，所述接口监控数据包括：接口的唯一标识、接口功能、接口调用时刻、响应时长、接口返回数据、请求方式、请求头、请求方IP和端口、接口所在网络节点的机房位置和响应码；对采样到的同一个历史接口或目标接口的接口监控数据进行异常数据剔除处理。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对采样到的同一个历史接口或目标接口的接口监控数据进行异常数据剔除处理，包括：根据采样时刻和预设时间间隔对采样到的同一个历史接口或目标接口的接口监控数据进行划分，得到至少一组监控数据子集合，其中，每组所述监控数据子集合包括至少一条连续的接口监控数据；对所述监控数据子集合按照采样时刻的先后顺序进行排序；分别计算各个所述监控数据子集合对应的响应时长的第一均值；循环执行以下步骤以判断各个所述监控数据子集合是否为异常数据：计算从所述排序中第一组监控数据子集合到当前监控数据子集合之间所有正常监控
数据子集合对应的响应时长的第二均值，其中，所述当前监控数据子集合为所述排序中任意一组监控数据子集合；若所述当前监控数据子集合的第一均值与所述第二均值的差值的绝对值大于等于第一预设差值，则判定所述当前监控数据子集合中的接口监控数据均为异常数据；若所述当前监控数据子集合的第一均值与所述第二均值的差值的绝对值小于所述第一预设差值，则判定所述当前监控数据子集合中的接口...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏杰，
申请(专利权)人：平安普惠企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：