[發明專利]系統業務降級方法、裝置與電子設備

在審

• 申請號: 201710020000.1
• 申請日: 2017-01-11
• 公開（公告）號: CN108304398A
• 公開（公告）日: 2018-07-20
• 發明（設計）人: 齊飛
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06N99/00
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 邢雪紅;姜怡

本公開提供一種系統業務降級方法、裝置與電子設備。方法包括：獲取業務數據，并根據所述業務數據提取特征參數；選擇機器學習算法，將所述特征參數作為所述機器學習算法的輸入；獲取所述機器學習算法輸出的業務分類結果；根據所述業務分類結果進行系統業務降級處理。本公開提供的系統業務降級方法與系統可以提高系統維護效率，降低系統維護成本。

技術領域

本公開涉及系統管理技術領域，具體而言，涉及一種系統業務降級方法、裝置與電子設備。

背景技術

業務降級是系統管理中一種常見的手段，即通過犧牲非核心業務功能保證核心業務功能的穩定運行。通常情況下，業務降級處理需要將各功能模塊拆分到相對獨立的不同代碼單元，分優先級進行隔離。通過在后臺通過開關控制，可以對非主流程的業務進行降級處理，減輕其對系統的依賴和性能損耗，從而提升系統集群的整體吞吐率。

在現有技術中，通常通過人工控制開關對業務進行降級。通過在系統中加入控制各業務降級的開關，并在系統出現所需的某些服務響應超時或調用量太大時，人為切換開關，可以實現對非主要業務降級。然而，當系統吞吐量過大導致系統性能下降時，這種方式無法實現及時切換，在一些對系統實時性要求較高的情況下，較慢的業務降級切換會影響系統實時工作。而且，因為需要工作人員實時監控跟蹤，也提高了系統維護的成本。

因此，需要一種能夠對系統業務進行實時監控與及時降級處理的低成本的系統業務降級方法。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開的目的在于提供一種系統業務降級方法與裝置，用于至少在一定程度上克服由于相關技術的限制和缺陷而導致的一個或多個問題。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種系統業務降級方法，包括：

獲取業務數據，并根據所述業務數據提取特征參數；

選擇機器學習算法，將所述特征參數作為所述機器學習算法的輸入；

獲取所述機器學習算法輸出的業務分類結果；

根據所述業務分類結果進行系統業務降級處理。

在本公開的一種示例性實施例中，所述獲取業務數據包括從數據庫和/或Redis緩存和/或MQ消息隊列獲取所述業務數據。

在本公開的一種示例性實施例中，所述業務數據包括多條線上數據，每一條所述線上數據包括一個主鍵與多個特征參數。

在本公開的一種示例性實施例中，所述提取特征參數包括根據預設的特征參數種類獲取所述線上數據的特征參數。

在本公開的一種示例性實施例中，所述選擇機器學習算法包括根據用戶對判斷結果的設置和/或根據所述業務數據的來源選擇機器學習算法。

在本公開的一種示例性實施例中，所述業務分類結果包括將系統業務按照降級優先級設置以及降級處理方式進行分類的結果。

在本公開的一種示例性實施例中，所述進行系統業務降級處理包括切換業務數據的存儲位置、切換對全程跟蹤數據的讀與寫以及切換查詢業務的查詢方式。

根據本公開實施例的第二方面，提供一種系統業務降級裝置，包括：

數據獲取模塊，用于獲取業務數據，并根據所述業務數據提取特征參數；

算法選擇模塊，用于選擇機器學習算法，將所述特征參數作為所述機器學習算法的輸入；

算法處理模塊，用于獲取所述機器學習算法輸出的業務分類結果；

業務降級模塊，用于根據所述業務分類結果進行系統業務降級處理。