【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，更具体地说，本专利技术涉及一种运行程序远程动态更新方法。
技术介绍
1、在面对采用微服务架构、复杂系统和大规模部署的企业级应用程序时，传统的动态更新方法面临严峻问题。首先，由于系统组件之间的紧耦合，一个组件的变更可能牵涉其他多个组件，从而增加了更新的复杂性和风险。缺乏对运行程序关键组件的明确识别和相似性分析，可能导致更新涉及系统的核心支撑项，进一步提高了更新的风险。传统更新方式未能提前识别和评估关键组件的相似性，可能引发系统不可预测的问题，如功能故障和性能下降。
2、其次，传统动态更新容易在更新过程中引发系统的不稳定性，因为某个组件的变更可能意外地影响整个系统，导致运行时的故障和性能下降。缺乏对关键组件相似性的提前分析，可能导致未经充分考虑的更新，增加了系统运行的不确定性。因此，缺乏上述思路可能导致对更新风险的无效管理，阻碍了系统的可维护性和稳定性。在这一背景下，对于采用微服务和大规模部署的企业级应用程序，需要更有效的动态更新策略，强调关键组件的识别和相似性分析，以降低更新风险，确保系统的稳定性和可维护性。
3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种运行程序远程动态更新方法，通过收集运行程序的直接和间接组件依赖信息，构建依赖图并计算组件依赖度，系统能够全面评估各组件在系统中的关联性。同时，结合节点度数、标准化度数和相邻节点度数标准差的计算，生成结构多样性指数
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：s1.针对待更新的运行程序，依据已明确的每个组件，收集直接和间接的依赖信息，构建依赖图，获取组件依赖度，考量各个组件在运行程序中的关联性；
3、s2.通过计算节点度数、标准化度数和相邻节点度数标准差，综合构建结构多样性指数，度量组件在运行程序中的连接强度和结构多样性；
4、s3.通过组件依赖度和结构多样性指数构建系统结构影响度量系数，利用系统结构影响度量系数的数据集分析波动和整体情况来统计并排序关注组件；
5、s4.通过解析更新包，识别更新项涉及的组件，将其与关注组件的重叠度和排序相似高于预期的运行程序进行提前备份，并提升更新包的测试强度等级。
6、在一个优选的实施方式中，s1包括以下内容：
7、在对运行程序进行更新前，需要提前度量当前更新风险，依据运行程序，获取架构信息和组件多样信息，其中，架构信息包括组件依赖度，组件多样信息包括结构多样性指数。
8、在一个优选的实施方式中，依赖关系度量过程如下：
9、依据已明确的每个组件的职责和功能，对每个组件进行源代码分析，收集其直接依赖的其他组件信息
10、使用收集到的依赖信息，构建初始依赖图，每个组件表示图中的一个节点，依赖关系表示为有向边；
11、考虑通过其他组件间接依赖的情况，使用图算法扩展依赖图，将间接依赖也加入图中；
12、使用图论中的节点，计算组件依赖度，计算过程如下：
13、对于依赖图中的每一对节点，计算其最短路径数量；
14、对于每一对节点，计算通过节点的最短路径数量；
15、组件依赖度的计算公式为：
16、其中：
17、tbc是组件依赖度；
18、σst表示节点s到节点t的最短路径数量；
19、σst(i)表示在最短路径中，节点i出现的次数；
20、组件依赖度表示对所有节点i计算其在所有最短路径中的中间位置出现的频率之和。
21、在一个优选的实施方式中，s2包括以下内容：
22、结构多样性指数的获取过程为：
23、步骤一.对于每个节点，计算其度数，即与之相连的边的数量，度数表示了节点与其他节点之间的连接强度；
24、步骤二.将每个节点的度数标准化，使其在[0,1]范围内，标准化的方法可以采用度数与所有节点中最大度数的比率，即：标准化度数＝节点度数/最大度数；
25、步骤三.对于每个组件，计算其相邻节点的度数的标准差；
26、步骤四.首先，将节点的标准化度数与相邻节点度数的标准差相加，然后用其和除以标准化度数与相邻节点度数标准差的乘积的两倍，计算公式为：
27、
28、其中：
29、gjx是结构多样性指数；
30、σds是标准化度数；
31、σxldσ是相邻节点度数标准差。
32、在一个优选的实施方式中，s3包括以下内容：
33、将组件依赖度和结构多样性进行加权求和得到系统结构影响度量系数，可以通过以下计算公式得到：ssimc＝ln(a1·tbc+a2·gjx+1)；
34、式中，ssimc表示系统结构影响度量系数，tbc和gjx分别为组件依赖度和结构多样性，a1和a2分别为组件依赖度和结构多样性的预设比例系数，且均大于零。
35、在一个优选的实施方式中，在单位的系统运行周期内，收集多次组件的系统结构影响度量系数的数据，构建系统结构影响度量系数的数据集，基于数据集使用标准差计算方法得到稳定指数，使用平均计算方法得到平均值，将稳定指数和平均值分别和对应的阈值进行比较，若稳定指数小于对应的波动阈值，且平均值大于程度阈值，生成关注信号，统计所有获得关注信号的组件，按照平均值从大到小进行排序，构建排序表一。
36、在一个优选的实施方式中，s4包括以下内容：
37、对更新包进行解析，了解其中的更新项和变更内容，针对每个更新项，识别涉及的组件；统计每个组件在更新包中出现的次数，确定主要更新的组件；
38、按照组件的出现次数，进行排序，获得排序表二；
39、依据排序表一和排序表二，计算获得重叠度和排序相似度，其中，重叠度的计算公式如下：重叠度＝两表中相同组件的出现次数/总组件数量；
40、排序相似度的计算公式如下：排序相似度＝1-(排序差异组件数/总组件数量)；
41、其中，排序差异组件数即排序表一和排序表二中出现排序差异的组件数量；
42、将重叠度和排序相似度分别和对应的阈值进行比较，若重叠度大于重合阈值，且排序相似度大于相似阈值，生成重大更新风险信号，则提前备份未更新的运行程序，并提升更新包的测试强度等级。
43、本专利技术一种运行程序远程动态更新方法的技本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种运行程序远程动态更新方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种运行程序远程动态...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宁，
申请(专利权)人：赫中企云北京信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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