分布式系统流量控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种分布式系统流量控制方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：获取分布式系统中服务器当前的运行状态数据；将所述当前的运行状态数据输入到预设的分类神经网络中，得到所述服务器当前的状态；确定所述当前的状态在预设的Q表格中对应的最大Q值，并确定该最大Q值对应的流量控制策略，以根据该最大Q值对应的流量控制策略对所述服务器进行流量控制，其中，所述Q表格为根据历史流量控制数据采用Q‑Learning算法训练得出的。本发明专利技术解决了现有技术人工设置控制规则的方式存在的控制效果难以保证以及难以确保系统运行的稳定性的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
分布式系统流量控制方法及装置
本专利技术涉及人工智能
，具体而言，涉及一种分布式系统流量控制方法及装置。
技术介绍
对于分布式系统，在服务数量多、拓扑复杂、处理能力逐渐变化的情况下，使用固定的最大并发会带来巨大的工作量以及可能导致系统服务不稳定。为了保护系统服务的稳定，用户需要设置流量控制规则，以对分布式系统的流量进行控制。目前分布式集群中的流量控制往往采用人工手动设置流量控制规则的方式，这种人工设置控制规则的方式控制效果难以保证，难以确保系统运行的稳定性。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述
技术介绍
中的技术问题，提出了一种分布式系统流量控制方法及装置。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种分布式系统流量控制方法，该方法包括：获取分布式系统中服务器当前的运行状态数据；将所述当前的运行状态数据输入到预设的分类神经网络中，得到所述服务器当前的状态；确定所述当前的状态在预设的Q表格中对应的最大Q值，并确定该最大Q值对应的流量控制策略，以根据该最大Q值对应的流量控制策略对所述服本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式系统流量控制方法，其特征在于，包括：/n获取分布式系统中服务器当前的运行状态数据；/n将所述当前的运行状态数据输入到预设的分类神经网络中，得到所述服务器当前的状态；/n确定所述当前的状态在预设的Q表格中对应的最大Q值，并确定该最大Q值对应的流量控制策略，以根据该最大Q值对应的流量控制策略对所述服务器进行流量控制，其中，所述Q表格为根据历史流量控制数据采用Q-Learning算法训练得出的。/n

【技术特征摘要】
1.一种分布式系统流量控制方法，其特征在于，包括：
获取分布式系统中服务器当前的运行状态数据；
将所述当前的运行状态数据输入到预设的分类神经网络中，得到所述服务器当前的状态；
确定所述当前的状态在预设的Q表格中对应的最大Q值，并确定该最大Q值对应的流量控制策略，以根据该最大Q值对应的流量控制策略对所述服务器进行流量控制，其中，所述Q表格为根据历史流量控制数据采用Q-Learning算法训练得出的。


2.根据权利要求1所述的分布式系统流量控制方法，其特征在于，所述历史流量控制数据包含：多种状态、多种流量控制策略、在每种状态下分别执行每种流量控制策略后达到的下一种状态以及在每种状态下分别执行每种流量控制策略的真实Q值。


3.根据权利要求1所述的分布式系统流量控制方法，其特征在于，所述运行状态数据包括：服务器的平均负载、服务器的CPU使用率、服务器的平均响应时间以及服务器的并发线程数中的至少一种。


4.根据权利要求2所述的分布式系统流量控制方法，其特征在于，还包括：
获取所述历史流量控制数据；
根据所述历史流量控制数据采用Q-Learning算法进行模型训练，得到训练出的算法参数以及Q表格。


5.根据权利要求4所述的分布式系统流量控制方法，其特征在于，所述根据所述历史流量控制数据采用Q-Learning算法进行模型训练，包括：
在进行模型训练时使训练出的Q表格中的每个Q值逼近对应的所述真实Q值。
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【专利技术属性】
技术研发人员：隋臣，徐克宝，吴成龙，施生燊，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11