一种运行状态评估方法和系统、电子设备、存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种运行状态评估方法和系统、电子设备、存储介质，该方法包括：依据系统的历史业务数据量和业务变化情况，预测未来时间的业务数据总量和交易增量信息；依据预测的业务数据总量和交易增量信息，结合当前系统的资源信息，得到系统的运行状态指标参数；依据系统的运行状态指标参数，确定系统的运行状态；从而通过相应运行指标参数的计算，即可提前对系统运行状态进行模拟预测，在系统运行压力出现前，提前进行预警，并通过系统资源动态调度与扩充、数据库执行计划调整等方式进行应急响应处理，确保系统平稳运行。确保系统平稳运行。确保系统平稳运行。

【技术实现步骤摘要】
一种运行状态评估方法和系统、电子设备、存储介质


[0001]本专利技术属于系统运维
，更具体的说，尤其涉及一种运行状态评估方法和系统、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]银行的业务系统在刚投产上线时，由于软硬件资源充足，其发生系统故障的可能性较小，但随着业务系统的推广应用，其系统存量业务数据和交易量会快速攀升，相应的业务系统运行压力则会越来越大。
[0003]银行业务系统的稳定运行是维护良好的客户体验的关键基础，虽然当前各家银行对于业务系统的运行情况均做到了实时监控，由于无法做到风险事前及时控制和消除，一旦当业务系统发生故障异常时，仍需花费大量的人力、物力进行事后补救，不仅影响业务人员和客户的正常使用，也会对自身的声誉带来不利的影响。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种运行状态评估方法和系统、电子设备、存储介质，用于通过相应运行指标参数的计算，即可提前对系统运行状态进行模拟预测，在系统运行压力出现前，提前进行预警。
[0005]本申请第一方面公开了一种运行状态评估方法，包括：
[0006]依据系统的历史业务数据量和业务变化情况，预测未来时间的业务数据总量和交易增量信息；
[0007]依据预测的业务数据总量和交易增量信息，结合当前所述系统的资源信息，得到所述系统的运行状态指标参数；
[0008]依据所述系统的运行状态指标参数，确定所述系统的运行状态。
[0009]可选的，在上述运行状态评估方法中，所述依据系统的历史业务数据量和业务变化情况，预测未来时间的业务数据总量和交易增量信息，包括：
[0010]将所述历史业务数据量和所述业务变化情况输入至交易量预测模型；
[0011]所述交易量预测模型进行预测，得到所述未来时间的业务数据总量和交易增量信息。
[0012]可选的，在上述运行状态评估方法中，所述依据预测的业务数据总量和交易增量信息，结合当前所述系统的资源信息，得到所述系统的运行状态指标参数，包括：
[0013]将所述业务数据总量、交易增量信息以及当前所述系统的资源信息输入至运行状态评估模型；
[0014]所述运行状态评估模型对系统进行评估，得到所述系统的运行状态指标参数；
[0015]其中，所述运行状态指标参数，包括：所述系统的批量任务执行时间和执行窗口的匹配度指标，联机交易的交易响应时间和响应阈值或熔断阈值的匹配指标，以及，所述系统的内存、I/O资源占用与风险预警值匹配指标。
[0016]可选的，在上述运行状态评估方法中，构建所述交易量预测模型的过程，包括：
[0017]以系统的业务历史数据量和历史每日业务量数据为第一训练样本；
[0018]将所述第一训练样本输入至第一训练模型进行训练，预测业务数据总量和交易增量信息；
[0019]当所述第一训练模型满足第一预设收敛条件时，将所述训练模型作为所述交易量预测模型。
[0020]可选的，在上述运行状态评估方法中，当所述第一训练模型满足第一预设收敛条件时，将所述训练模型作为所述交易量预测模型之后，还包括：
[0021]根据每日实际业务数据总量和交易增量信息，对所述交易量预测模型进行优化再训练。
[0022]可选的，在上述运行状态评估方法中，构建运行状态评估模型的过程，包括：
[0023]以交易量预测模型预测的业务数据总量和交易增量信息、系统的资源信息为第二训练样本；
[0024]将所述第二训练样本输入至第二训练模型进行训练，评估系统的运行状态指标参数；
[0025]当所述第二训练模型满足第二预设收敛条件时，将所述训练模型作为所述运行状态评估模型。
[0026]可选的，在上述运行状态评估方法中，当所述第二训练模型满足第二预设收敛条件时，将所述训练模型作为所述运行状态评估模型之后，还包括：
[0027]根据每日实际系统的运行状态指标参数，对所述运行状态评估模型进行优化再训练。
[0028]本申请第二方面公开了一种运行状态评估系统，包括：
[0029]预测模块，用于依据系统的历史业务数据量和业务变化情况，预测未来时间的业务数据总量和交易增量信息；
[0030]评估模块，用于依据预测的业务数据总量和交易增量信息，结合当前所述系统的资源信息，得到所述系统的运行状态指标参数；依据所述系统的运行状态指标参数，确定所述系统的运行状态。
[0031]本申请第三方面公开了一种电子设备，包括：
[0032]一个或多个处理器；
[0033]存储装置，其上存储有一个或多个程序；
[0034]当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如本申请第一方面任一项所述的运行状态评估方法。
[0035]本申请第四方面公开了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面任一项所述的运行状态评估方法。
[0036]从上述技术方案可知，本专利技术提供的一种运行状态评估方法，包括：依据系统的历史业务数据量和业务变化情况，预测未来时间的业务数据总量和交易增量信息；依据预测的业务数据总量和交易增量信息，结合当前系统的资源信息，得到系统的运行状态指标参数；依据系统的运行状态指标参数，确定系统的运行状态；从而通过相应运行指标参数的计算，即可提前对系统运行状态进行模拟预测，在系统运行压力出现前，提前进行预警，并通
过系统资源动态调度与扩充、数据库执行计划调整等方式进行应急响应处理，确保系统平稳运行。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0038]图1是本专利技术实施例提供的一种运行状态评估方法的流程图；
[0039]图2是本专利技术实施例提供的另一种运行状态评估方法的流程图；
[0040]图3是本专利技术实施例提供的另一种运行状态评估方法的流程图；
[0041]图4是本专利技术实施例提供的另一种运行状态评估方法的流程图；
[0042]图5是本专利技术实施例提供的另一种运行状态评估方法的流程图；
[0043]图6是本专利技术实施例提供的一种运行状态评估系统的示意图；
[0044]图7是本专利技术实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
[0045]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0046]在本申请中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运行状态评估方法，其特征在于，包括：依据系统的历史业务数据量和业务变化情况，预测未来时间的业务数据总量和交易增量信息；依据预测的业务数据总量和交易增量信息，结合当前所述系统的资源信息，得到所述系统的运行状态指标参数；依据所述系统的运行状态指标参数，确定所述系统的运行状态。2.根据权利要求1所述的运行状态评估方法，其特征在于，所述依据系统的历史业务数据量和业务变化情况，预测未来时间的业务数据总量和交易增量信息，包括：将所述历史业务数据量和所述业务变化情况输入至交易量预测模型；所述交易量预测模型进行预测，得到所述未来时间的业务数据总量和交易增量信息。3.根据权利要求1所述的运行状态评估方法，其特征在于，所述依据预测的业务数据总量和交易增量信息，结合当前所述系统的资源信息，得到所述系统的运行状态指标参数，包括：将所述业务数据总量、交易增量信息以及当前所述系统的资源信息输入至运行状态评估模型；所述运行状态评估模型对系统进行评估，得到所述系统的运行状态指标参数；其中，所述运行状态指标参数，包括：所述系统的批量任务执行时间和执行窗口的匹配度指标，联机交易的交易响应时间和响应阈值或熔断阈值的匹配指标，以及，所述系统的内存、I/O资源占用与风险预警值匹配指标。4.根据权利要求2所述的运行状态评估方法，其特征在于，构建所述交易量预测模型的过程，包括：以系统的业务历史数据量和历史每日业务量数据为第一训练样本；将所述第一训练样本输入至第一训练模型进行训练，预测业务数据总量和交易增量信息；当所述第一训练模型满足第一预设收敛条件时，将所述训练模型作为所述交易量预测模型。5.根据权利要求4所述的运行状态评估方法，其特征在于，当所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：张恩兵，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：