压测方法和系统技术方案

本说明书提供的压测方法和系统，预测多个用户中每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率，目标操作概率表示每个用户是否执行目标操作，基于每个用户的目标操作概率确定目标页面在目标时刻接受目标操作的预测聚合流量，所述预测聚合流量描述了执行目标操作的群体用户的数量，基于预测聚合流量的大小为目标页面确定相应的压测方案并执行，能够准确预测未来流量，并提前基于预测聚合流量进行针对性压测，以提前准备好机器资源，保证计算机系统在面对未来的峰值流量时能够稳定运行。能够稳定运行。能够稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
压测方法和系统


[0001]本说明书涉及互联网
，尤其涉及一种压测方法和系统。

技术介绍

[0002]随着业务的快速发展，计算机系统的压力问题也逐渐出现，在遇到流量突增的情况时，计算机系统的压力成倍增加甚至直接瘫痪。为了应对该问题，一般需要进行压力测试，简称压测，压测是指测试计算机系统在一定的负载下长时间运行的稳定性，以获取系统的最大承载能力。随后在遇到流量突增的情况时，工作人员就可以采取相应的应对措施，尽可能保证计算机系统的稳定运行。然而，未来的流量是未知的，实际上难以确定计算机系统在面对未来的峰值流量(即峰值时间的流量)时是否能够稳定运行。

技术实现思路

[0003]本说明书提供的压测方法和系统，能够准确预测未来流量，并提前针对性的压测，以提前准备好机器资源，保证计算机系统在面对未来的峰值流量时能够稳定运行。
[0004]第一方面，本说明书提供一种压测方法，包括：预测所述多个用户中每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率，所述目标操作概率表示所述每个用户是否执行所述目标操作；基于所述每个用户的所述目标操作概率，确定所述目标页面在所述目标时刻接受的所述目标操作的预测聚合流量，所述预测聚合流量描述了执行所述目标操作的群体用户的数量；以及基于所述预测聚合流量的大小，为所述目标页面确定相应的压测方案并执行。
[0005]在一些实施例中，其中所述预测所述多个用户中每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率包括：对于所述多个用户中的每个用户：获取N个基模型中每个基模型输出的所述用户执行所述目标操作的子操作概率，得到与N个基模型一一对应的N个子操作概率，所述N为大于0的正整数；以及基于所述每个用户的N个子操作概率，预测所述每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率。
[0006]在一些实施例中，其中基于所述每个用户的N个子操作概率，预测所述每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率包括：对于所述每个用户，获取所述每个基模型的权重值，得到N个权重值；以及将所述每个用户的N个子操作概率与所述N个权重值进行加权平均处理，得到所述每个用户的所述目标操作概率。
[0007]在一些实施例中，其中基于所述每个用户的N个子操作概率，预测所述每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率包括：将所述每个用户的N个子操作概率输入时序模型；以及获取所述时序模型输出的所述每个用户的所述目标操作概率。
[0008]在一些实施例中，其中所述方法还包括：获取N个时间窗口的用户数据和所述N个时间窗口的所述目标页面的页面数据，所述用户数据包括用户特征数据和历史行为数据；为每个时间窗口分配一个基模型；以及将所述每个时间窗口中的每个用户数据和所述页面
数据输入相对应的基模型中进行训练，得到训练好的所述N个基模型。
[0009]在一些实施例中，其中所述N个时间窗口按照时间上由近及远的顺序排列。
[0010]在一些实施例中，其中所述N个时间窗口的时间长度相同。
[0011]在一些实施例中，其中所述N个时间窗口按照时长上由长到短的顺序排列，其中任意一个时间窗口的时间长度与相邻时间窗口的时间长度之差为第一预设时长。
[0012]在一些实施例中，其中所述基于所述预测聚合流量的大小，为所述目标页面确定相应的压测方案并执行包括：确定所述预测聚合流量大于所述目标页面所在系统的额定承载流量；以及基于所述预测聚合流量执行全链路压测。
[0013]在一些实施例中，其中所述基于所述预测聚合流量的大小，为所述目标页面确定相应的压测方案并执行包括：确定所述聚合流量小于所述目标页面所在系统的额定承载流量；以及不执行所述压测。
[0014]在一些实施例中，其中所述压测方案包括：为所述预测聚合流量分配目标资源，所述目标资源能够保证所述目标页面所在系统在所述预测聚合流量下正常工作。
[0015]在一些实施例中，其中所述多个用户为活跃用户池中的用户，所述活跃用户池是在第二预设时长内对所述目标页面执行所述目标操作的用户的集合。
[0016]第二方面，本说明书还提供一种压测系统，包括至少一个存储介质以及至少一个处理器，所述至少一个存储介质存储有至少一组指令集用于压测；所述至少一个处理器同所述至少一个存储介质通信连接，其中当所述压测系统运行时，所述至少一个处理器读取所述至少一个指令集并实施本说明书第一方面所述的压测方法。
[0017]由以上技术方案可知，本说明书提供的压测方法和系统，预测多个用户中每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率，目标操作概率表示每个用户是否执行目标操作，即预测单一用户是否在目标时刻(尤指峰值时刻)对目标页面执行目标操作的二分类结果，能够准确捕捉单一用户行为的特殊性。基于每个用户的目标操作概率确定目标页面在目标时刻接受目标操作的预测聚合流量，所述预测聚合流量描述了执行目标操作的群体用户的数量，即预测单一用户在目标时刻对QPS是否有贡献，从而基于个体行为的特殊性预测群体行为，这样，基于用户粒度的流量预测结果准确性较高。基于预测聚合流量的大小为目标页面确定相应的压测方案并执行，也即是，能够准确预测未来流量，并提前基于预测聚合流量进行针对性压测，以提前准备好机器资源，保证计算机系统在面对未来的峰值流量时能够稳定运行。而且，自动基于预测聚合流量进行智能化压测，提高压测平台的压测能力的智能化转型，降低压测人员的干预。
[0018]而且，采用大量不同用户的用户数据和目标页面随时间变化的页面数据这些多外生变量训练得到基模型，进而通过基模型进行流量预测，即流量预测的过程中能够捕捉多外生变量的影响，同时能够捕捉单用户行为的特殊性，这样可以更好地适应外部环境变化对流量预测过程的干扰，大大提高流量预测的准确度。
[0019]本说明书提供的压测方法和系统的其他功能将在以下说明中部分列出。根据描述，以下数字和示例介绍的内容将对那些本领域的普通技术人员显而易见。本说明书提供的压测方法和系统的创造性方面可以通过实践或使用下面详细示例中所述的方法、装置和组合得到充分解释。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本说明书实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1示出了根据本说明书的一些实施例提供的一种压测方法与系统的系统架构图；
[0022]图2示出了根据本说明书的一些实施例提供的一种计算设备600的硬件结构图；
[0023]图3示出了根据本说明书的一些实施例提供的一种压测方法300的流程图；
[0024]图4示出了根据本说明书的一些实施例提供的一种用任意一个时间窗口的数据训练相对应的一个基模型的流程示意图；
[0025]图5示出了根据本说明书本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种压测方法，包括：预测所述多个用户中每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率，所述目标操作概率表示所述每个用户是否执行所述目标操作；基于所述每个用户的所述目标操作概率，确定所述目标页面在所述目标时刻接受的所述目标操作的预测聚合流量，所述预测聚合流量描述了执行所述目标操作的群体用户的数量；以及基于所述预测聚合流量的大小，为所述目标页面确定相应的压测方案并执行。2.如权利要求1所述的方法，其中所述预测所述多个用户中每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率包括：对于所述多个用户中的每个用户：获取N个基模型中每个基模型输出的所述用户执行所述目标操作的子操作概率，得到与N个基模型一一对应的N个子操作概率，所述N为大于0的正整数；以及基于所述每个用户的N个子操作概率，预测所述每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率。3.如权利要求2所述的方法，其中基于所述每个用户的N个子操作概率，预测所述每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率包括：对于所述每个用户，获取所述每个基模型的权重值，得到N个权重值；以及将所述每个用户的N个子操作概率与所述N个权重值进行加权平均处理，得到所述每个用户的所述目标操作概率。4.如权利要求2所述的方法，其中基于所述每个用户的N个子操作概率，预测所述每个用户在未来的目标时刻对目标页面执行目标操作的目标操作概率包括：将所述每个用户的N个子操作概率输入时序模型；以及获取所述时序模型输出的所述每个用户的所述目标操作概率。5.如权利要求2所述的方法，所述方法还包括：获取N个时间窗口的用户数据和所述N个时间窗口的所述目标页面的页面数据，所述用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢勇强，周雨彦，杜涛，马国伟，许涛，孙瑞，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：