[發明專利]服務器訪問預警方法及裝置

有效

• 申請號: 201710954864.0
• 申請日: 2017-10-13
• 公開（公告）號: CN107659454B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 曲仲元;許俊豪
• 申請（專利權）人: 上海大象金泰科技有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 梁洪文

1.一種服務器訪問預警方法，其特征在于，所述方法包括：

查詢服務器的歷史訪問記錄，獲得各個關注因子各自對應的歷史訪問數據，所述歷史訪問數據包括所述服務器在所述關注因子對應的各個歷史時間段內的被訪問量和訪問錯誤量；所述各個關注因子包括關鍵時間節點、上漲行情、下跌行情、震蕩行情、外圍上漲行情、外圍下跌行情、外圍震蕩行情、以及熱點事件；

根據所述各個關注因子各自對應的歷史訪問數據，構建所述各個關注因子中的每一個關注因子各自對應的訪問矩陣，所述訪問矩陣中每一個元素對應所述關注因子對應在一個歷史時間段內的被訪問量或者訪問錯誤量；

根據所述各個關注因子中的每一個關注因子各自對應的訪問矩陣，計算所述各個關注因子各自對應的權重；

根據所述各個關注因子各自對應的權重，以及所述服務器在所述各個關注因子各自對應的最近一個歷史時間段內的訪問錯誤量，計算當前時刻所在的預設時間段內的預警閾值；

統計所述服務器在當前時刻所在的預設時間段內的訪問錯誤量；

當所述服務器在當前時刻所在的預設時間段內的訪問錯誤量達到所述預警閾值時，展示預警信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述各個關注因子中的每一個關注因子包含至少兩個子關注因子；所述根據所述各個關注因子各自對應的歷史訪問數據，構建所述各個關注因子中的每一個關注因子各自對應的訪問矩陣，包括：

對于所述各個關注因子中的每一個關注因子，根據所述關注因子的歷史訪問數據生成所述關注因子的第一矩陣和所述關注因子的第二矩陣；所述關注因子的第一矩陣中的每一行元素是所述服務器在所述關注因子的一個子關注因子對應的各個歷史時間段內的被訪問量；所述關注因子的第二矩陣中的每一行元素是所述服務器在所述關注因子的一個子關注因子對應的各個歷史時間段內的訪問錯誤量；

所述根據所述各個關注因子中的每一個關注因子各自對應的訪問矩陣，計算所述各個關注因子各自對應的權重，包括：

對于所述各個關注因子中的每一個關注因子，根據所述關注因子的第一矩陣和所述關注因子的第二矩陣計算所述關注因子的權重。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述關注因子的第一矩陣和所述關注因子的第二矩陣計算所述關注因子的權重，包括：

分別計算所述關注因子的第一矩陣和所述關注因子的第二矩陣中每一列數據的平均值；

按照以下公式計算所述關注因子的權重：

Weight＝(a1*b1+a2*b2+…+an*bn)/(a1+a2+…+an)；

其中，Weight為所述關注因子的權重，a1，a2，…，an為所述關注因子的第一矩陣中每一列數據的平均值，b1，b2，…，bn為所述關注因子的第二矩陣中每一列數據的平均值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述各個關注因子各自對應的權重，以及所述服務器在所述各個關注因子各自對應的最近一個歷史時間段內的訪問錯誤量，計算當前時刻所在的預設時間段內的預警閾值，包括：

確定當前時刻所在的預設時間段內的第一行情和第二行情，所述第一行情是所述上漲行情、所述下跌行情以及所述震蕩行情中的一種，所述第二行情是所述外圍上漲行情、所述外圍下跌行情以及所述外圍震蕩行情中的一種；

判斷當前時刻所在的預設時間段是否對應所述熱點事件；

當判斷結果為當前時刻所在的預設時間段對應所述熱點事件時，將所述關鍵時間節點、所述第一行情、所述第二行情以及所述熱點事件各自對應的權重，與所述服務器在所述關鍵時間節點、所述第一行情、所述第二行情以及所述熱點事件各自對應的最近一個歷史時間段內的訪問錯誤量進行加權求和；

當判斷結果為當前時刻所在的預設時間段不對應所述熱點事件時，將所述關鍵時間節點、所述第一行情以及所述第二行情各自對應的權重，與所述服務器在所述關鍵時間節點、所述第一行情以及所述第二行情各自對應的最近一個歷史時間段內的訪問錯誤量進行加權求和；

根據所述加權求和的結果計算所述預警閾值。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述加權求和的結果計算所述預警閾值，包括：

將所述加權求和的結果與預設的比例系數的乘積計算為所述預警閾值。