一种集群式服务系统、方法、介质和计算设备技术方案

本公开提供一种集群式服务系统、方法、介质和计算设备，该集群式服务系统包括入口节点、N个服务节点、缓存层和数据层，N为大于1的整数；其中，所述入口节点，用于将销量预测任务分成M个子任务，并将所述M个子任务分发至所述N个服务节点中的M个服务节点；根据所述M个服务节点返回的任务执行结果，确定所述销量预测任务的销量预测结果；M为大于1的整数，M小于或等于N；所述M个服务节点，用于执行所述入口节点为其分配的子任务，并向所述入口节点返回所述任务执行结果；所述缓存层，用于缓存所述M个服务节点之间实现信息协同的元数据；所述数据层，用于存储所述M个服务节点预测时所需的基础数据。础数据。础数据。

【技术实现步骤摘要】
一种集群式服务系统、方法、介质和计算设备


[0001]本公开涉及计算机
，更具体地，本公开涉及一种集群式服务系统、方法、介质和计算设备。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]商品的销量预测对于生产排期、采购补货、仓间调拨、活动运营等众多场景都起到了非常重要的作用，做好销量预测带来的是全链路的优化。并且基于电商自身特点，相较于传统实体零售业，电商场景下的用户数量更加庞大，积累的数据也更为丰富。而海量数据一方面给销量预测准确率提升提供了更多的机会，另一方面也对预测系统的性能带来了更大的挑战。因此，如何提升预测性能成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种集群式服务系统、方法、介质和计算设备，至少能提高销量预测效率。
[0005]本公开实施例的第一方面提供一种集群式服务系统，包括入口节点、N个服务节点、缓存层和数据层，N为大于1的整数；其中，
[0006]所述入口节点，用于将销量预测任务分成M个子任务，并将所述M个子任务分发至所述N个服务节点中的M个服务节点；根据所述M个服务节点返回的任务执行结果，确定所述销量预测任务的销量预测结果；M为大于1的整数，M小于或等于N；
[0007]所述M个服务节点，用于执行所述入口节点为其分配的子任务，并向所述入口节点返回所述任务执行结果；
[0008]所述缓存层，用于缓存所述M个服务节点之间实现信息协同的元数据；
[0009]所述数据层，用于存储所述M个服务节点预测时所需的基础数据。
[0010]在本公开的一个实施例中，所述销量预测任务包括对K件商品销量的预测任务；K为大于1的整数；其中，所述入口节点，还用于：
[0011]按照所述K件商品分别对应的商品标识，将所述销量预测任务分成M个子任务，不同子任务中包括的商品标识不同；或者
[0012]根据所述K件商品分别对应的商品类目，将所述K件商品分成M个任务组；其中，每个任务组对应一个子任务。
[0013]在本公开的一个实施例中，所述元数据包括：表征服务节点是否处于空闲状态的第一状态数据；其中，所述入口节点，还用于：从所述缓存层获取所述N个服务节点中每个服务节点的第一状态数据；基于所述第一状态数据选择当前处于空闲状态的M个服务节点。
[0014]在本公开的一个实施例中，所述入口节点，还用于：将所述M个子任务按顺序分发至所述M个服务节点中的每个服务节点；或者
[0015]根据所述M个服务节点中每个服务节点支持的预测类型，为所述M个服务节点中的每个服务节点分发与其预测类型相适应的子任务。
[0016]在本公开的一个实施例中，所述元数据包括表征服务节点是否占用全局锁的第二状态数据，其中，占用所述全局锁的服务节点能对所述缓存层的当前数据进行更改操作；
[0017]所述M个服务节点中的各个服务节点，还用于：在占用所述全局锁的情况下，基于所述第二状态数据对所述缓存层存储的第一状态数据进行更改；或者
[0018]在占用所述全局锁的情况下，基于所述第二状态数据对所述缓存层存储的销量数据进行更新。
[0019]在本公开的一个实施例中，所述缓存层还用于存储多个预设数据索引；所述M个服务节点，还用于：基于接收到的子任务确定待拉取的数据清单，其中，所述数据清单包括商品标识以及所述商品标识对应的字段范围和时间范围；基于所述多个预设数据索引从所述缓存层查询所述数据清单中能完成预测的第一类商品的标识，以及所述第一类商品的标识所对应的字段范围值和时间范围值；基于所述第一类商品的标识所对应的所述字段范围值和所述时间范围值，从所述数据层拉取所述第一类商品对应的预测所需商品销量数据。
[0020]在本公开的一个实施例中，所述缓存层还用于存储商品标识与类目标识的对应关系；所述M个服务节点，还用于：统计预测时需要用到类目的P个第二类商品；P为大于等于1的整数；从所述缓存层拉取所述P个第二类商品的类目标识；对所述P个第二类商品的类目标识进行聚合，得到Q个目标类目标识；Q为大于等于1的整数，Q小于或等于P；从所述缓存层拉取所述Q个目标类目标识对应的类目数据；基于所述Q个目标类目标识对应的类目数据，从所述数据层拉取所述Q个目标类目标识对应的预测所需类目销量数据。
[0021]在本公开的一个实施例中，服务节点包括服务层和模型层，所述模型层包括多个预测模型；其中，所述服务层，用于接收所述入口节点发送的子任务，并向所述模型层中的目标预测模型发送所述子任务；接收所述目标预测模型返回的任务执行结果；向所述入口节点返回经封装处理后的所述任务执行结果；所述模型层，能与所述数据层和所述缓存层通信，所述模型层中的所述目标预测模型用于：获取执行所述子任务所需的目标数据；基于所述目标数据执行预测，得到任务执行结果。
[0022]在本公开的一个实施例中，所述入口节点，还用于：接收基于超文本传输协议(Hyper Text Transfer Protocol，HTTP)发送的所述销量预测任务；基于所述HTTP返回所述销量预测任务的所述销量预测结果。
[0023]在本公开的一个实施例中，所述入口节点的基础架构与所述N个服务节点的基础架构相同；所述缓存层的基础架构与所述数据层的基础架构不同。
[0024]在本公开的一个实施例中，所述缓存层以键值对的形式存储数据。
[0025]本公开实施例的第二方面提供一种销量预测方法，应用于集群式服务系统，所述方法包括：
[0026]将销量预测任务分成M个子任务，并将所述M个子任务分发至M个服务节点；M为大于1的整数；
[0027]根据所述M个服务节点返回的任务执行结果，确定所述销量预测任务的销量预测结果；其中，所述集群式服务系统，包括入口节点、N个服务节点、缓存层和数据层，N为大于1的整数，M小于或等于N；所述缓存层，用于缓存所述M个服务节点之间实现信息协同的元数
据；所述数据层，用于存储所述M个服务节点预测时所需的基础数据。
[0028]在本公开的一个实施例中，其中，所述销量预测任务包括对K件商品销量的预测任务；K为大于1的整数；
[0029]其中，所述将销量预测任务分成M个子任务，包括：
[0030]按照所述K件商品分别对应的商品标识，将所述销量预测任务分成M个子任务，不同子任务中包括的商品标识不同；
[0031]或者
[0032]根据所述K件商品分别对应的商品类目，将所述K件商品分成M个任务组；其中，每个任务组对应一个子任务。
[0033]在本公开的一个实施例中，所述元数据包括：
[0034]表征服务节点是否处于空闲状态的第一状态数据；
[0035]其中，所述方法还包括：
[0036]从所述缓存层获取所述N个服务节点中每个服务节点的第一状态数据；
[0037]基于所述第一状态数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集群式服务系统，其特征在于，包括入口节点、N个服务节点、缓存层和数据层，N为大于1的整数；其中，所述入口节点，用于将销量预测任务分成M个子任务，并将所述M个子任务分发至所述N个服务节点中的M个服务节点；根据所述M个服务节点返回的任务执行结果，确定所述销量预测任务的销量预测结果；M为大于1的整数，M小于或等于N；所述M个服务节点，用于执行所述入口节点为其分配的子任务，并向所述入口节点返回所述任务执行结果；所述缓存层，用于缓存所述M个服务节点之间实现信息协同的元数据；所述数据层，用于存储所述M个服务节点预测时所需的基础数据。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述销量预测任务包括对K件商品销量的预测任务；K为大于1的整数；其中，所述入口节点，还用于：按照所述K件商品分别对应的商品标识，将所述销量预测任务分成M个子任务，不同子任务中包括的商品标识不同；或者根据所述K件商品分别对应的商品类目，将所述K件商品分成M个任务组；其中，每个任务组对应一个子任务。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述元数据包括：表征服务节点是否处于空闲状态的第一状态数据；其中，所述入口节点，还用于：从所述缓存层获取所述N个服务节点中每个服务节点的第一状态数据；基于所述第一状态数据选择当前处于空闲状态的M个服务节点。4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述入口节点，还用于：将所述M个子任务按顺序分发至所述M个服务节点中的每个服务节点；或者根据所述M个服务节点中每个服务节点支持的预测类型，为所述M个服务节点中的每个服务节点分发与其预测类型相适应的子任务。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述元数据包括表征服务节点是否占用全局锁的第二状态数据，其中，占用所述全局锁的服务节点能对所述缓存层的当前数据进行更改操作；所述M个服务节点中的各个服务节点，还用于：在占用所述全局锁的情况下，基于所述第二状态数据对所述缓存层存储的第一状态数据进行更改；或者在占用所述全局锁的情况下，基于所述第二状态数据对所述缓存层存储的销量数据进行更新。...

【专利技术属性】
技术研发人员：王迪，肖伟集，朱旭律，邱显，梁钧，
申请(专利权)人：杭州网易再顾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：