[發明專利]一種基于時序預測的業務影響評估方法和裝置

有效

• 申請號: 201910574237.3
• 申請日: 2019-06-28
• 公開（公告）號: CN110321240B
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發明（設計）人: 馬聰
• 申請（專利權）人: 創新先進技術有限公司
• 主分類號: G06F11/00
• 分類號: G06F11/00
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許振新;朱文杰

1.一種基于時序預測的業務影響評估方法，其特征在于，包括：

分析調用關系日志以確定特定業務鏈路的資源調用關系，所述特定業務鏈路是中斷后能對網絡業務造成嚴重干擾的關鍵鏈路；

對業務數據進行采樣分析，以確定所述特定業務鏈路在過去時間段的多個時間點對特定資源的調用數據，所述特定資源是所述特定鏈路所會調用的資源；

對在所述多個時間點采樣到的調用數據進行時序排序，以確定所述特定業務鏈路在所述過去時間段上對于所述特定資源的調用數據時間序列；

基于所述特定業務鏈路在所述過去時間段上對于所述特定資源的調用數據時間序列，來預測所述調用數據時間序列在未來時間段上的變化；以及

根據所述預測，確定所述特定業務鏈路在所述未來時間段上對所述特定資源的依賴程度。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定資源包括多個系統和多個數據庫中的一者。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述調用數據包括調用占比或調用量。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述調用數據時間序列包括具有趨勢性和周期性的序列。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述特定業務鏈路在所述過去時間段上對于所述特定資源的調用數據時間序列，來預測所述調用數據時間序列在未來時間段上的變化包括：

使用Holt-winters三次指數平滑算法來預測所述調用數據時間序列在所述未來時間段上的變化。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，對業務數據進行采樣分析，以確定所述特定業務鏈路在過去時間段的多個時間點對特定資源的調用數據進一步包括：

基于所述特定業務鏈路的全局唯一性鏈路業務標識對業務數據進行采樣分析。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述特定業務鏈路的全局唯一性鏈路業務標識對業務數據進行采樣分析進一步包括：

基于所述特定業務鏈路的全局唯一性鏈路業務標識對所述業務數據進行聚簇；以及

對基于所述特定業務鏈路的全局唯一性鏈路業務標識來聚簇的業務數據進行采樣分析，以確定所述特定業務鏈路在過去時間段的多個時間點對特定資源的調用數據。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述特定業務鏈路在所述過去時間段上對于所述特定資源的調用數據時間序列，來預測所述調用數據時間序列在未來時間段上的變化包括使用機器學習來進行所述預測。

9.如權利要求1所述的方法，其特征在于，進一步包括：基于所確定的所述特定業務鏈路在所述未來時間段上對所述特定資源的依賴程度，來進行以下至少一者：容災保障、知識破障以及架構引導。

10.一種基于時序預測的業務影響評估裝置，其特征在于，包括：

用于分析調用關系日志以確定特定業務鏈路的資源調用關系的模塊，所述特定業務鏈路是中斷后能對網絡業務造成嚴重干擾的關鍵鏈路；

用于對業務數據進行采樣分析，以確定所述特定業務鏈路在過去時間段的多個時間點對特定資源的調用數據的模塊，所述特定資源是所述特定鏈路所會調用的資源；

用于對在所述多個時間點采樣到的調用數據進行時序排序，以確定所述特定業務鏈路在所述過去時間段上對于所述特定資源的調用數據時間序列的模塊；

用于基于所述特定業務鏈路在所述過去時間段上對于所述特定資源的調用數據時間序列，來預測所述調用數據時間序列在未來時間段上的變化的模塊；以及

用于根據所述預測，確定所述特定業務鏈路在所述未來時間段上對所述特定資源的依賴程度的模塊。

11.如權利要求10所述的裝置，其特征在于，所述特定資源包括多個系統和多個數據庫中的一者。

12.如權利要求10所述的裝置，其特征在于，所述調用數據包括調用占比或調用量。