【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种服务器资源压抑时业务处理方法、一种服务器资源压抑时业务处理装置、一种电子设备及一种存储介质。
技术介绍
1、在大数据时代，随着互联网和物联网的快速发展，相关的支撑系统已经在运营商大数据平台落地，并在用户的生产和生活环境中得到广泛的推广应用。然而，由于具体的支撑系统在大数据平台生产环境部署应用时所申请的网络资源有限，在实际应用中会出现关键应用访问十分卡顿的问题。从而进一步导致用户业务感知下降，且容易频繁出现内部运维工作负荷繁重的现象。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种服务器资源压抑时业务处理方法、一种服务器资源压抑时业务处理装置、一种电子设备及一种存储介质，用于解决或部分解决相关技术中，在大数据平台生产环境部署应用时，由于网络资源有限，经常会导致关键应用访问卡顿，进而造成用户业务体验下降及内部运维负担加重的问题。
2、本专利技术提供了一种服务器资源压抑时业务处理方法，所述方法包括：
3、获取单位时间内用户登录系统接收的至少一个业务请求；
4、构建所述至少一个业务请求的系统延迟模型，并根据所述系统延迟模型判断所述用户登录系统是否会出现卡顿；
5、若所述用户登录系统出现卡顿，则对所述用户登录系统所在服务器进行资源压抑判断；
6、当服务器资源压抑时，对所述至少一个业务请求进行用户业务关联性分析，并根据关联性分析结果，结合优先级动态调整执行各个所述业务请求。
7、可选地，所述构建
8、依据排队论，计算单位时间内每一个服务器的任务计算时延以及每一个用户的本地处理时延；所述任务计算时延为所述服务器处理所述业务请求时所产生的时延；所述本地处理时延为由用户一侧对所述业务请求进行本地处理时所产生的时延；
9、计算每一个所述业务请求的数据传输时延；
10、根据所述任务计算时延、所述本地处理时延以及所述数据传输时延进行求和，构建所述至少一个业务请求的系统延迟模型；所述系统延迟模型用于计算所述至少一个业务请求的业务请求总时延。
11、可选地，所述根据所述系统延迟模型判断所述用户登录系统是否会出现卡顿，包括：
12、以最小化业务请求总时延为目标函数，根据预设约束条件对所述系统延迟模型进行求解，获得单位时间内处理所述至少一个业务请求所需的最小业务请求总时延；其中，所述预设约束条件包括服务器容量约束、服务器服务速率约束、用户服务速率约束以及请求内容缓存判断约束；
13、当所述最小业务请求总时延小于预设时延阈值时，判断所述用户登录系统不会出现卡顿；
14、当所述最小业务请求总时延大于等于预设时延阈值时，判断所述用户登录系统会出现卡顿。
15、可选地，所述对所述用户登录系统所在服务器进行资源压抑判断，包括：
16、获取所述用户登录系统所在服务器的服务性能数据；
17、结合大数据分析以及机器学习算法，对所述服务性能数据进行资源压抑预测分析，获得资源压抑预测结果；所述资源压抑预测结果用于标示所述用户登录系统所在服务器是否为处于压抑状态的压抑服务器。
18、可选地，所述服务性能数据包括流量数据、用户数量数据以及资源利用率数据；所述结合大数据分析以及机器学习算法，对所述服务性能数据进行资源压抑预测分析，获得资源压抑预测结果，包括：
19、采用dbscan聚类算法分别对所述流量数据、所述用户数量数据以及所述资源利用率数据进行聚类处理，并在聚类过程中识别并剔除异常数据，或，噪声数据，获得服务性能聚类数据集；
20、将所述服务性能聚类数据集输入至基于支持向量机构建的服务器压抑识别模型进行资源压抑预测分析，获得资源压抑预测结果；
21、其中，当所述资源压抑预测结果表明所述用户登录系统所在服务器为非压抑服务器时，输出预测压抑点对应的用户请求响应时延；
22、当所述资源压抑预测结果表明所述用户登录系统所在服务器为压抑服务器时，输出被压抑的业务请求以及相应的请求用户。
23、可选地，所述对所述至少一个业务请求进行用户业务关联性分析，包括：
24、假设所述至少一个业务请求对应n种业务请求，计算所述n种业务请求中第n种业务请求与第m种业务请求之间的皮尔逊相关系数；其中，n≠m；
25、根据所述皮尔逊相关系数，计算所述第n种业务请求与所述第m种业务请求之间的业务距离；
26、基于各个所述业务距离，通过kruskal算法构建最小生成树网络；所述最小生成树网络用于表示所述n种业务请求中各种业务请求两两之间的用户业务关联关系，所述用户业务关联关系用于预测任意一种业务请求所对应用户业务在未来一段时间与其他用户业务的并发情况。
27、可选地，所述根据关联性分析结果，结合优先级动态调整执行各个所述业务请求，包括：
28、从所有所述业务请求中筛选符合预设优化条件的至少一个关键业务请求；
29、针对每个所述关键业务请求，基于所述最小生成树网络，识别与所述关键业务请求存在用户业务关联关系的关联业务请求；
30、将所有所述业务请求中除所述关键业务请求、所述关联业务请求之外的业务请求作为普通业务请求；
31、以关键业务请求、关联业务请求、普通业务请求的顺序作为优先级先后顺序，动态调整各个所述业务请求的执行顺序，并按照调整后的执行顺序执行各个所述业务请求。
32、本专利技术还提供了一种服务器资源压抑时业务处理装置，包括：
33、业务请求获取模块，用于获取单位时间内用户登录系统接收的至少一个业务请求；
34、系统延迟模型构建模块，用于构建所述至少一个业务请求的系统延迟模型，并根据所述系统延迟模型判断所述用户登录系统是否会出现卡顿；
35、资源压抑判断模块，用于当所述用户登录系统出现卡顿时，对所述用户登录系统所在服务器进行资源压抑判断；
36、用户业务关联性分析模块，用于当服务器资源压抑时，对所述至少一个业务请求进行用户业务关联性分析，并根据关联性分析结果，结合优先级动态调整执行各个所述业务请求。
37、本专利技术还提供了一种电子设备，所述设备包括处理器以及存储器：
38、所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
39、所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行如上任一项所述的服务器资源压抑时业务处理方法。
40、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行如上任一项所述的服务器资源压抑时业务处理方法。
41、从以上技术方案可以看出，本专利技术具有以下优点：
42、提供了一种服务器资源压抑时的业务处理方法。首先获取单位时间内用户登录系统接收的至少一个业务请求；接着构建至少一个业务请求本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述构建所述至少一个业务请求的系统延迟模型，包括：
3.根据权利要求2所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述根据所述系统延迟模型判断所述用户登录系统是否会出现卡顿，包括：
4.根据权利要求1所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述对所述用户登录系统所在服务器进行资源压抑判断，包括：
5.根据权利要求4所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述服务性能数据包括流量数据、用户数量数据以及资源利用率数据；所述结合大数据分析以及机器学习算法，对所述服务性能数据进行资源压抑预测分析，获得资源压抑预测结果，包括：
6.根据权利要求1所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述对所述至少一个业务请求进行用户业务关联性分析，包括：
7.根据权利要求6所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述根据关联性分析结果，结合优先级动态调整执行各个所述业务请求，
8.一种服务器资源压抑时业务处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-7任一项所述的服务器资源压抑时业务处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述构建所述至少一个业务请求的系统延迟模型，包括：
3.根据权利要求2所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述根据所述系统延迟模型判断所述用户登录系统是否会出现卡顿，包括：
4.根据权利要求1所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述对所述用户登录系统所在服务器进行资源压抑判断，包括：
5.根据权利要求4所述的服务器资源压抑时业务处理方法，其特征在于，所述服务性能数据包括流量数据、用户数量数据以及资源利用率数据；所述结合大数据分析以及机器学习算法，对所述服务性...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘润浩，
申请(专利权)人：天翼视联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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