一种数据库备份调度方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种数据库备份调度方法和装置，可用于人工智能技术领域，所述方法包括：根据生成的训练数据样本，对机器学习模型进行训练，构建备份时长预测模型；通过备份时长预测模型和设置的过滤规则，对获取的多条待预测配置数据进行选取，得到最优配置数据；按照最优配置数据，执行数据库备份，能够智能化、自动化的进行数据库备份，同时保证数据备份任务的可靠性、安全性和准确性，从而提高数据库备份效率。本发明专利技术的另一个目的在于提供一种数据库备份调度装置。一种数据库备份调度装置。一种数据库备份调度装置。

【技术实现步骤摘要】
一种数据库备份调度方法和装置


[0001]本专利技术涉及数据库管理
，特别涉及人工智能
，尤其涉及一种数据库备份调度方法和装置。

技术介绍

[0002]在数据大爆炸的时代背景下，数据库(MySQL)逐渐成为满足企业级业务中数据管理需求的最为主流的技术，并且向着金融业务领域进行着更为深入的渗透。在金融级业务的MySQL数据库使用场景中，多中心、分布式、多活数据库技术方案应用越来越多，如何进行合理、高效数据库的备份调度成为应对系统故障的最后保障。传统数据备份方式需要工程师手动连接数据库实例，在面对大规模集群执行MySQL数据库库级、表级备份的应用场景中，存在着大量重复性工作，仅靠人工进行数据备份无法满足数据备份任务的可靠性、安全性和准确性，导致数据库备份效率低下。

技术实现思路

[0003]本专利技术的一个目的在于提供一种数据库备份调度方法，能够智能化、自动化的进行数据库备份，同时保证数据备份任务的可靠性、安全性和准确性，从而提高数据库备份效率。本专利技术的另一个目的在于提供一种数据库备份调度装置。本专利技术的再一个目的在于提供一种计算机可读介质。本专利技术的还一个目的在于提供一种计算机设备。
[0004]为了达到以上目的，本专利技术一方面公开了一种数据库备份调度方法，包括：
[0005]根据生成的训练数据样本，对机器学习模型进行训练，构建备份时长预测模型；
[0006]通过备份时长预测模型和设置的过滤规则，对获取的多条待预测配置数据进行选取，得到最优配置数据；
>[0007]按照最优配置数据，执行数据库备份。
[0008]优选的，在根据生成的训练数据样本，对机器学习模型进行训练，构建备份时长预测模型之前，还包括：
[0009]按照指定周期采集运行参数；
[0010]按照运行参数，执行数据库备份，记录备份时长实际值；
[0011]根据运行参数对应的备份时长实际值，生成训练数据样本。
[0012]优选的，根据生成的训练数据样本，对机器学习模型进行训练，构建备份时长预测模型，包括：
[0013]将训练数据样本划分为训练集和验证集；
[0014]根据训练集，对机器学习模型进行训练，构建初始预测模型；
[0015]根据验证集，对初始预测模型进行验证调优，生成备份时长预测模型。
[0016]优选的，通过备份时长预测模型和设置的过滤规则，对获取的多条待预测配置数据进行选取，得到最优配置数据，包括：
[0017]通过备份时长预测模型，对每条待预测配置数据进行预测，得到对应的备份时长
预测值；
[0018]通过过滤规则，对每条待预测配置数据进行过滤判别，得到候选配置数据；
[0019]根据每条待预测配置数据对应的备份时长预测值，从候选配置数据中筛选出最优配置数据。
[0020]优选的，待预测配置数据包括备份节点中央处理器负载，过滤规则为备份节点中央处理器负载大于设置的负载阈值；
[0021]通过过滤规则，对每条待预测配置数据进行过滤判别，得到候选配置数据，包括：
[0022]判断备份节点中央处理器负载是否大于负载阈值；
[0023]若是，过滤掉对应的待预测配置数据；
[0024]若否，将对应的待预测配置数据确定为候选配置数据。
[0025]优选的，待预测配置数据包括网络丢包率，过滤规则为网络丢包率大于设置的丢包率阈值；
[0026]通过过滤规则，对每条待预测配置数据进行过滤判别，得到候选配置数据，包括：
[0027]判断网络丢包率是否大于丢包率阈值；
[0028]若是，过滤掉对应的待预测配置数据；
[0029]若否，将对应的待预测配置数据确定为候选配置数据。
[0030]优选的，根据每条待预测配置数据对应的备份时长预测值，从候选配置数据中筛选出最优配置数据，包括：
[0031]查询出候选配置数据对应的备份时长预测值；
[0032]从查询出的备份时长预测值中筛选出最小备份时长预测值；
[0033]将最小备份时长预测值对应的候选配置数据确定为最优配置数据。
[0034]优选的，方法还包括：
[0035]判断候选配置数据的数量是否为零；
[0036]若是，生成配置异常信息；
[0037]若否，继续执行根据每条待预测配置数据对应的备份时长预测值，从候选配置数据中筛选出最优配置数据的步骤。
[0038]优选的，方法还包括：
[0039]若执行数据库备份过程中生成异常信号，过滤掉当前的最优配置数据；
[0040]通过备份时长预测模型和设置的过滤规则，对除当前的最优配置数据之外的待预测配置数据进行选取，得到更新配置数据；
[0041]按照更新配置数据，执行数据库备份。
[0042]优选的，在按照最优配置数据，执行数据库备份之后，方法还包括：
[0043]记录备份时长；
[0044]根据最优配置数据和备份时长，对备份时长预测模型进行更新，得到更新后的备份时长预测模型。
[0045]本专利技术还公开了一种数据库备份调度装置，包括：
[0046]构建单元，用于根据生成的训练数据样本，对机器学习模型进行训练，构建备份时长预测模型；
[0047]选取单元，用于通过备份时长预测模型和设置的过滤规则，对获取的多条待预测
配置数据进行选取，得到最优配置数据；
[0048]备份单元，用于按照最优配置数据，执行数据库备份。
[0049]优选的，装置还包括：
[0050]采集单元，用于按照指定周期采集运行参数；
[0051]第一记录单元，用于按照运行参数，执行数据库备份，记录备份时长实际值；
[0052]生成单元，用于根据运行参数对应的备份时长实际值，生成训练数据样本。
[0053]优选的，构建单元，具体用于将训练数据样本划分为训练集和验证集；根据训练集，对机器学习模型进行训练，构建初始预测模型；根据验证集，对初始预测模型进行验证调优，生成备份时长预测模型。
[0054]优选的，选取单元，具体用于通过备份时长预测模型，对每条待预测配置数据进行预测，得到对应的备份时长预测值；通过过滤规则，对每条待预测配置数据进行过滤判别，得到候选配置数据；根据每条待预测配置数据对应的备份时长预测值，从候选配置数据中筛选出最优配置数据。
[0055]优选的，装置还包括：
[0056]判断单元，用于判断候选配置数据的数量是否为零；若是，生成配置异常信息；若否，触发选取单元继续执行根据每条待预测配置数据对应的备份时长预测值，从候选配置数据中筛选出最优配置数据的步骤。
[0057]优选的，装置还包括：
[0058]过滤单元，用于若执行数据库备份过程中生成异常信号，过滤掉当前的最优配置数据；
[0059]第一更新单元，用于通过备份时长预测模型和设置的过滤规则，对除当前的最优配置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据库备份调度方法，其特征在于，所述方法包括：根据生成的训练数据样本，对机器学习模型进行训练，构建备份时长预测模型；通过所述备份时长预测模型和设置的过滤规则，对获取的多条待预测配置数据进行选取，得到最优配置数据；按照所述最优配置数据，执行数据库备份。2.根据权利要求1所述的数据库备份调度方法，其特征在于，在所述根据生成的训练数据样本，对机器学习模型进行训练，构建备份时长预测模型之前，还包括：按照指定周期采集运行参数；按照所述运行参数，执行数据库备份，记录备份时长实际值；根据所述运行参数对应的所述备份时长实际值，生成所述训练数据样本。3.根据权利要求1所述的数据库备份调度方法，其特征在于，所述根据生成的训练数据样本，对机器学习模型进行训练，构建备份时长预测模型，包括：将所述训练数据样本划分为训练集和验证集；根据所述训练集，对机器学习模型进行训练，构建初始预测模型；根据所述验证集，对所述初始预测模型进行验证调优，生成所述备份时长预测模型。4.根据权利要求1所述的数据库备份调度方法，其特征在于，所述通过所述备份时长预测模型和设置的过滤规则，对获取的多条待预测配置数据进行选取，得到最优配置数据，包括：通过所述备份时长预测模型，对每条所述待预测配置数据进行预测，得到对应的备份时长预测值；通过所述过滤规则，对每条所述待预测配置数据进行过滤判别，得到候选配置数据；根据每条所述待预测配置数据对应的备份时长预测值，从所述候选配置数据中筛选出所述最优配置数据。5.根据权利要求4所述的数据库备份调度方法，其特征在于，所述待预测配置数据包括备份节点中央处理器负载，所述过滤规则为所述备份节点中央处理器负载大于设置的负载阈值；所述通过所述过滤规则，对每条所述待预测配置数据进行过滤判别，得到候选配置数据，包括：判断所述备份节点中央处理器负载是否大于所述负载阈值；若是，过滤掉对应的待预测配置数据；若否，将对应的待预测配置数据确定为所述候选配置数据。6.根据权利要求4所述的数据库备份调度方法，其特征在于，所述待预测配置数据包括网络丢包率，所述过滤规则为所述网络丢包率大于设置的丢包率阈值；所述通过所述过滤规则，对每条所述待预测配置数据进行过滤判别，得到候选配置数据，包括：判断所述网络丢包率是否大于所述丢包率阈值；若是，过滤掉对应的待预测配置数据；若否，将对应的待预测配置数据确定为所述候选配置数据。7.根据权利要求4所述的数据库备份调度方法，其特征在于，所述根据每条所述待预测
配置数据对应的备份时长预测值，从所述候选配置数据中筛选出所述最优配置数据，包括：查询出所述候选配置数据对应的备份时长预测值；从查询出的备份时长预测值中筛选出最小备份时长预测值；将所述最小备份时长预测值对应的候选配置数据确定为所述最优配置数据。8.根据权利要求4所述的数据库备份调度方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述候选配置数据的数量是否为零；若是，生成配置异常信息；若否，继续执行根据每条所述待预测配置数据对应的备份时长预测值，从所述候选配置数据中筛选出所述最优配置数据的步骤。9.根据权利要求1所述的数据库备份调度方法，其特征在于，所述方法还包括：若执行数据库备份过程中生成异常信号，过滤掉当前的最优配置数据；通过所述备份时长预测模型和设置的过滤规则，对除所述当前的最优配置数据之外的待预测配置数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，端慧勇，程守远，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：