【技术实现步骤摘要】
一种负载均衡方法、装置、设备以及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
,特别是涉及一种负载均衡方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]各种平台为了向客户提供较佳的服务,一般通过客服系统向客户提供客服服务。为了应对大规模的客服请求,客服系统中一般配置有多台服务器,客户通过其所使用的客户端向客服系统发起客服请求后,与多台服务器中的一台服务器建立长连接,并由该台服务器为客户提供客服服务。
[0003]然而,客户端与服务器之间建立的长连接会消耗服务器的资源,为此,需要提供一种负载均衡方案,以保证各台服务器的负载均衡,减少个别服务器出现负载过高或者过低的情况。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种负载均衡方法、装置、设备以及存储介质,以实现多个服务器的负载均衡。
[0005]本专利技术实施例提供了一种负载均衡方法,所述方法包括:响应于客户端发送的目标任务请求,若所述目标任务请求对应的数据类型为图文类型,根据响应图文类型对应的任务请求所需资源的历史资源信息,获得响应所述目标任务请求所需资源的第一资源信息,若所述目标任务请求对应的数据类型为音视频类型,根据所述目标任务请求对应的数据特征,获得所述第一资源信息;根据各台服务器的当前负载的负载信息、处于连接状态的长连接中对应于图文类型的任务请求的第一连接的数量、对应于音视频类型的任务请求的第二连接的数量、空闲的第三连接的数量以及处于连接状态的长连接的平均创建耗时,获得各台服务器的可用资源的第二资源信息; ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种负载均衡方法,其特征在于,所述方法包括:响应于客户端发送的目标任务请求,若所述目标任务请求对应的数据类型为图文类型,根据响应图文类型对应的任务请求所需资源的历史资源信息,获得响应所述目标任务请求所需资源的第一资源信息,若所述目标任务请求对应的数据类型为音视频类型,根据所述目标任务请求对应的数据特征,获得所述第一资源信息;根据各台服务器的当前负载的负载信息、处于连接状态的长连接中对应于图文类型的任务请求的第一连接的数量、对应于音视频类型的任务请求的第二连接的数量、空闲的第三连接的数量以及处于连接状态的长连接的平均创建耗时,获得各台服务器的可用资源的第二资源信息;根据所述第一资源信息和各第二资源信息,从各台服务器中分配用于响应所述目标任务请求、且使得服务器间资源占用差异最小的目标服务器,以使得所述目标服务器与所述客户端针对所述目标任务请求建立长连接,并基于所建立的长连接响应所述目标任务请求。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各台服务器的当前负载的负载信息、处于连接状态的长连接中对应于图文类型的任务请求的第一连接的数量、对应于音视频类型的任务请求的第二连接的数量、空闲的第三连接的数量以及处于连接状态的长连接的平均创建耗时,获得各台服务器的可用资源的第二资源信息,包括:按照以下方式,获得各台服务器的可用资源的第二资源信息:获得服务器的网络资源中当前被占用的带宽资源信息,并获得服务器的计算资源中当前被占用的计算资源信息;获得服务器处于连接状态的长连接中对应于图文类型的任务请求的第一连接的数量、对应于音视频类型的任务请求的第二连接的数量、空闲的第三连接的数量以及处于连接状态的长连接的平均创建耗时;根据所述带宽资源信息、第一连接的数量、第二连接的数量、第三连接的数量以及平均创建耗时,获得第一特征;根据所述计算资源信息、第一连接的数量、第二连接的数量、第三连接的数量以及平均创建耗时,获得第二特征;根据所述第一特征和所述第二特征,获得服务器的可用资源的第二资源信息。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一特征和所述第二特征,获得服务器的可用资源的第二资源信息,包括:将所述第一特征和所述第二特征输入预先训练的可用资源预测模型,得到所述可用资源预测模型输出的服务器的可用资源的第二资源信息;其中,所述可用资源预测模型为:以第一样本特征和第二样本特征为输入,以样本数据中的可用资源的样本资源信息为监督信息,对预设的第一神经网络模型进行训练得到的用于预测服务器的可用资源的资源信息的模型;所述样本数据为:按照预设周期对样本服务器进行数据采集得到的数据;所述第一样本特征为:根据所述样本数据中包括的样本带宽资源信息、第一样本连接的数量、第二样本连接的数量、第三样本连接的数量以及样本平均创建耗时获得的特征,所述第二样本特征为:根据所述样本计算资源信息、第一样本连接的数量、第二样本连接的数量、第三样本连
接的数量以及样本平均创建耗时获得的特征。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据响应图文类型对应的任务请求所需资源的历史资源信息,获得响应所述目标任务请求所需资源的第一资源信息,包括:获得各台服务器在预设的第一历史时长内响应图文类型对应的任务请求所需带宽资源的历史平均带宽资源信息;获得各台服务器在所述第一历史时长内响应图文类型对应的任务请求所需计算资源的历史平均计算资源信息;获得根据所述第一历史时长内响应图文类型对应的任务请求所需带宽资源的历史最大值和预设的第二历史时长内响应图文类型对应的任务请求所需带宽资源的平均值确定的第一浮动系数;获得根据所述第一历史时长内响应图文类型对应的任务请求所需计算资源的历史最大值和所述第二历史时长内响应图文类型对应的任务请求所需计算资源的平均值确定的第二浮动系数;根据所述历史平均带宽信息和所述第一浮动系数获得带宽资源预测值,并根据所述历史平均计算资源信息和所述第二浮动系数获得计算资源预测值,得到所述带宽资源预测值、计算资源预测值表示的响应所述目标任务请求所需资源的第一资源信息。5.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标任务请求对应的数据特征,获得所述第一资源信息,包括:若所述目标任务请求对应的数据类型为音频子类型,获得根据音频的比特率、采样率以及音频道数确定的数据特征;若所述目标任务请求对应的数据类型为视频子类型,获得根据视频中画面的分辨率、帧率、码率以及视频中声音的比特率、采样率、音频道数确定的数据特征;根据所述数据特征,获得所述第一资源信息。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述数据特征,获得所述第一资源信息,包括:将所述数据特征输入预先训练的所需资源预测模型,获得所述所需资源预测模型输出的第一资源信息,其中,所述所需资源预测模型为:以样本数据特征为输入,以响应样本任务请求消耗资源的样本资源信...
【专利技术属性】
技术研发人员:潘建东,徐政钧,刘逸雄,谷航宇,
申请(专利权)人:中信建投证券股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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