【技术实现步骤摘要】
本申请涉及互联网，特别涉及多节点智能调度的业务分段协同控制方法及系统。
技术介绍
1、在现代大型分布式系统中，如云计算、物联网、以及大规模工业控制系统，涉及到多个节点的智能调度和控制问题。这些节点可能分布在不同的地理位置或在不同的子系统中，各自处理着不同的业务任务。为了提高系统整体效率、可靠性和响应速度，需要对这些节点进行智能调度，并在业务层面上实现协同控制。
2、公开号为cn110430071a的中国专利，公开了一种业务节点故障自愈方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括获取业务节点、负载均衡设备及业务分发的监控数据，以形成待分析数据；根据待分析数据进行智能分析，判断是否存在故障问题；若是，则获取故障问题所对应的故障点，发送对应的告警信息；对故障点进行自愈修复，以得到修复结果；确认修复结果。
3、传统的故障节点处理方法在节点故障发生时，通常采取简单的业务转移策略，无法根据故障的特征进行灵活决策，缺乏根据故障类型动态决策是否需要更换主控节点的机制。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请的一个目的在于提出多节点智能调度的业务分段协同控制方法及系统，实现了故障节点的处理和业务分段分配。
2、本申请的一个方面提供了多节点智能调度的业务分段协同控制方法，包括：
3、步骤s100：在每个节点智能体中部署心跳检测机制，定期向其他节点智能体发送心跳信号并监听其他节点智能体的心跳信号，识别异常信号；
4、步骤s200：将发送异常信号的节点智能体标记为故障节点智能体，获取故障节点智能体的资源指标，基于资源指标分类模型识别故障节点智能体的故障类型；
5、步骤s300：故障节点智能体根据故障类型向其他节点智能体发送故障通知，所有节点智能体根据故障通知判断是否需要选举新的主控节点智能体，若需要，则选举新的主控节点智能体；
6、步骤s400：主控节点智能体读取故障节点智能体的业务执行信息，将未完成的业务拆分成m个子业务，获取可用节点智能体的剩余可用资源和子业务的资源需求，按照子业务的资源需求分配给可用节点智能体；
7、步骤s500：对故障节点智能体进行修复，若修复成功，则主控节点智能体将业务进行归还；若无法修复成功，则对故障节点智能体进行业务重分配和替换。
8、具体地，所述在每个节点智能体中部署心跳检测机制，定期向其他节点智能体发送心跳信号并监听其他节点智能体的心跳信号，识别异常信号的具体方法为：
9、步骤s110：定义节点智能体的节点信息，包括节点id、节点角色、资源信息、节点状态、业务执行信息，所述节点角色包括主控节点智能体和非主控节点智能体，所述节点状态包括正常、故障和不可用，将节点智能体的节点信息登记到全局的节点状态表中；
10、步骤s120：在每个节点智能体中部署心跳检测机制，心跳检测机制包括心跳发送器和心跳监听器，心跳发送器每a1个单位时长向其他所有节点智能体发送心跳信号，心跳监听器持续监听其他节点智能体发送的心跳信号，并记录接收每个节点智能体最近一次心跳信号的时间戳，所述心跳信号包括发送方的节点id和时间戳；
11、步骤s130：心跳监听器每隔a2个单位时长检查每个心跳信号的时间戳，当节点智能体的心跳信号的时间戳与当前时间戳之间的时差大于时差阈值，则将该心跳信号标记为异常信号。
12、具体地，所述将发送异常信号的节点智能体标记为故障节点智能体，获取故障节点智能体的资源指标，基于资源指标分类模型识别故障节点智能体的故障类型的具体方法为：
13、步骤s210：当心跳监听器连续a3次检测到节点智能体的心跳信号为异常信号时，触发故障警报，获取发送异常信号的节点智能体的节点状态，在节点状态表中将其节点状态更改为故障，该节点智能体标记为故障节点智能体；
14、步骤s220：收集历史故障节点智能体的异常资源指标及其故障特征，提取特征向量，构建n1个训练样本，训练得到包含k个类别的资源指标分类模型；
15、所述资源指标分类模型的具体训练过程为：
16、步骤s221：收集历史故障节点智能体的异常资源指标，形成异常资源指标时间序列；
17、步骤s222：定义时间窗口的长度，对每个时间窗口的异常资源指标进行特征提取得到特征向量，利用滑动窗口技术将异常资源指标时间序列划分为n1个训练样本；
18、步骤s223：设定聚类的目标类别数k，随机选择k个训练样本作为初始的聚类中心；
19、步骤s224：对于每个训练样本的特征向量，计算其与每个聚类中心的特征向量之间的欧氏距离，将训练样本分配到与其距离最近的聚类中心所属的类别；
20、步骤s225：重新计算每个类别中所有训练样本的特征向量的均值向量，将均值向量作为新的聚类中心；
21、步骤s226：重复步骤s224～s225，直到每个类别中的训练样本不再改变为止，得到训练好的资源指标分类模型；
22、步骤s230：统计每个类别中训练样本的均值向量μk和协方差矩阵ck；
23、步骤s240：由人工根据每个类别中聚类中心的故障特征标记相应的故障标签，所述故障标签包括但不限于节点宕机、资源耗尽、软件故障、负载波动、网络抖动和安全事件；
24、步骤s250：实时获取故障节点智能体的资源指标及其特征向量，计算故障节点智能体的资源指标与每个类别之间的马氏距离，基于马氏距离得到故障节点智能体的资源指标与每个类别之间的相似度度量；
25、步骤s260：基于故障节点智能体的资源指标与每个类别之间的马氏距离和协方差矩阵ck，计算故障节点智能体的资源指标属于每个类别的异常概率；
26、步骤s270：将相似度度量与异常概率进行加权求和，得到故障节点智能体的资源指标与每个类别之间的异常诊断分数，获取与故障节点智能体的资源指标之间异常诊断分数最小的类别的故障标签，所述故障标签为该故障节点智能体的故障类型；
27、所述异常诊断分数的计算公式为：sk＝α1×qk+β1×pk，其中，qk表示故障节点智能体的资源指标与第k个类别之间的相似度度量，pk表示故障节点智能体的资源指标属于第k个类别的异常概率；
28、所述故障节点智能体的资源指标与第k个类别之间的相似度度量的计算公式为：其中，dk表示故障节点智能体的资源指标与第k个类别的聚类中心之间的马氏距离；
29、所述故障节点智能体的资源指标与第k个类别的聚类中心之间的马氏距离的计算公式为：其中，x表示故障节点智能体的资源指标的特征向量，μk表示第k个类别中训练样本的均值向量，t为转置符号，表示第k个类别中训练样本的协方差矩阵的逆矩阵；
30、所述故障节点智能体的资源指标在第k个类别中的异常概率的计算公式为：其中，n表示特征向量的特征维度，|ck|表示协方差矩阵ck的行列式，e本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述在每个节点智能体中部署心跳检测机制，定期向其他节点智能体发送心跳信号并监听其他节点智能体的心跳信号，识别异常信号的具体方法为：
3.如权利要求2所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述将发送异常信号的节点智能体标记为故障节点智能体，获取故障节点智能体的资源指标，基于资源指标分类模型识别故障节点智能体的故障类型的具体方法为：
4.如权利要求3所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述资源指标分类模型的具体训练过程为：
5.如权利要求4所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述故障节点智能体根据故障类型向其他节点智能体发送故障通知，所有节点智能体根据故障通知判断是否需要选举新的主控节点智能体，若需要，则选举新的主控节点智能体的具体方法为：
6.如权利要求5所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述主控节点智能体读取故
7.如权利要求6所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述对故障节点智能体进行修复，若修复成功，则主控节点智能体将业务进行归还；若无法修复成功，则对故障节点智能体进行业务重分配和替换的具体方法为：
8.多节点智能调度的业务分段协同控制系统，其用于实现权利要求1-7中任一项所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，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程序，所述处理器执行所述程序时，以实现如权利要求1-7任一项所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法中的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行如权利要求1-7任一项所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述在每个节点智能体中部署心跳检测机制，定期向其他节点智能体发送心跳信号并监听其他节点智能体的心跳信号，识别异常信号的具体方法为：
3.如权利要求2所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述将发送异常信号的节点智能体标记为故障节点智能体，获取故障节点智能体的资源指标，基于资源指标分类模型识别故障节点智能体的故障类型的具体方法为：
4.如权利要求3所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述资源指标分类模型的具体训练过程为：
5.如权利要求4所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述故障节点智能体根据故障类型向其他节点智能体发送故障通知，所有节点智能体根据故障通知判断是否需要选举新的主控节点智能体，若需要，则选举新的主控节点智能体的具体方法为：
6.如权利要求5所述的多节点智能调度的业务分段协同控制方法，其特征在于，所述主...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾海勤，都小磊，陈鹏，
申请(专利权)人：慧友科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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