[發明專利]基于大數據和云計算的支付數據解析方法及云智能服務器

在審

• 申請號: 202011493834.2
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112561527A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 蘇麗華
• 申請（專利權）人: 蘇麗華
• 主分類號: G06Q20/38
• 分類號: G06Q20/38;G06Q40/04;G06Q10/06;G06F3/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及大數據、云計算和在線支付技術領域，具體而言是關于一種基于大數據和云計算的支付數據解析方法及云智能服務器。其中，在應用該方法時，可以通過對在線支付業務數據序列進行支付業務行為分析二確定出冗余業務數據。由于在確定冗余業務數據時是考慮了在線支付業務終端的在線支付業務行為的，因此能夠在不影響在線支付業務終端的正常的在線支付業務的前提下從在線支付業務終端的在線支付業務數據序列中確定出由于支付業務的安全性檢測而產生的冗余業務數據，并對冗余業務數據進行遷移存儲，進而將冗余業務數據從在線支付業務終端中移除，從而避免在線支付業務終端存儲過多的冗余業務數據而導致的運行卡頓或者延遲。

技術領域

本申請涉及大數據、云計算和在線支付技術領域，具體而言，涉及一種基于大數據和云計算的支付數據解析方法及云智能服務器。

背景技術

在線支付具有成本低、辦理快捷、不受時間限制以及刺激消費等優點，逐漸成為數字經濟時代的主要支付方式之一。隨著在線支付技術的不斷完善和進步，在線支付在安全方面的改進越來越成熟，能夠適用于不同網絡環境下，極大地方便了多個交易方之間的線上交易。然而，隨著在線支付的使用時長的不斷增加，支付業務終端常常會出現運行卡頓或者延遲的現象。

發明內容

本申請的第一個方面公開了一種基于大數據和云計算的支付數據解析方法，應用于與在線支付業務終端通信的云智能服務器，所述方法包括：爬取在線支付業務終端的在線支付業務數據序列；從所述在線支付業務數據序列中檢測并記錄業務數據收發路徑，得到所述業務數據收發路徑的收發路徑統計信息；其中，所述業務數據收發路徑包括業務數據接收路徑和業務數據發送路徑；從所述收發路徑統計信息中提取用于解析在線支付業務終端的在線支付業務行為的目標傳輸路徑數據；基于所述目標傳輸路徑數據對所述在線支付業務終端進行在線支付業務行為解析，得到所述在線支付業務終端的在線支付業務行為的行為解析結果；通過所述行為解析結果從所述在線支付業務數據序列中確定冗余業務數據，并對所述冗余業務數據進行遷移存儲。

本申請的第二個方面公開了一種云智能服務器，包括處理引擎、網絡模塊和存儲器；所述處理引擎和所述存儲器通過所述網絡模塊通信，所述處理引擎從所述存儲器中讀取計算機程序并運行，以執行第一方面所述的方法。

相較于現有技術，本發明實施例提供的基于大數據和云計算的支付數據解析方法及云智能服務器具有以下技術效果：能夠在爬取得到的在線支付業務數據序列中檢測并記錄業務數據收發路徑，以得到收發路徑統計信息，從而從收發路徑統計信息中提取目標傳輸路徑數據，這樣可以基于目標傳輸路徑數據對在線支付業務終端進行在線支付業務行為解析得到行為解析結果。如此，可以通過行為解析結果從在線支付業務數據序列中篩選出冗余業務數據并進行遷移存儲。由于在確定冗余業務數據時是考慮了在線支付業務終端的在線支付業務行為的，因此能夠在不影響在線支付業務終端的正常的在線支付業務的前提下從在線支付業務終端的在線支付業務數據序列中確定出由于支付業務的安全性檢測而產生的冗余業務數據，并對冗余業務數據進行遷移存儲，進而將冗余業務數據從在線支付業務終端中移除，從而避免在線支付業務終端存儲過多的冗余業務數據而導致的運行卡頓或者延遲。

在后面的描述中，將部分地陳述其他的特征。在檢查后面內容和附圖時，本領域的技術人員將部分地發現這些特征，或者可以通過生產或運用了解到這些特征。通過實踐或使用后面所述詳細示例中列出的方法、工具和組合的各個方面，當前申請中的特征可以被實現和獲得。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應當理解，以下附圖僅示出了本發明的某些實施例，因此不應被看作是對范圍的限定，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他相關的附圖。

附圖中的方法、系統和/或程序將根據示例性實施例進一步描述。這些示例性實施例將參照圖紙進行詳細描述。這些示例性實施例是非限制的示例性實施例，其中參考數字在附圖的各個視圖中代表相似的機構。