DevOps节点的数据处理方法、装置和服务器制造方法及图纸

本说明书提供了DevOps节点的数据处理方法、装置和服务器，可应用于金融领域。基于该方法，通过先基于当前时间段的样本数据库，得到当前时间段的节点性能检测模型；再利用当前时间段的节点性能检测模型处理所获取的目标DevOps节点当前时间段的性能特征，确定目标DevOps节点存在异常的情况下，并作异常提示。从而可以准确且高效地发现DevOps平台中存在异常的DevOps节点，并自动且及时地对存在异常的DevOps节点进行异常提示，以便能够尽快地修复异常，保证DevOps平台运行的稳定、可靠。可靠。可靠。

【技术实现步骤摘要】
DevOps节点的数据处理方法、装置和服务器


[0001]本说明书属于互联网
，尤其涉及DevOps节点的数据处理方法、装置和服务器。

技术介绍

[0002]对于一些大型的金融服务机构，常常需要对外发布和维护大量的软件应用。目前，许多金融服务机构会利用DevOps平台来同时对多个软件应用的各个具体任务(包括：集成、测试、发布、部署、基础架构管理等)进行流水线化的自动处理。
[0003]但是，基于现有方法往往难以准确地发现DevOps平台中的异常节点，也无法对异常节点及时进行预警提醒，进而影响DevOps平台运行的稳定性和可靠性。
[0004]针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本说明书提供了一种可用于金融领域的DevOps节点的数据处理方法、装置和服务器，可以准确、高效地发现DevOps平台中存在异常的DevOps节点，并自动且及时地对存在异常的DevOps节点进行异常提示，以便能够尽快地修复异常节点，保证DevOps平台运行的稳定、可靠。
[0006]本说明书提供了一种DevOps节点的数据处理方法，包括：
[0007]根据预设的采集规则，采集目标DevOps节点当前时间段的运行数据；
[0008]根据目标DevOps节点当前时间段的运行数据，获取目标DevOps节点当前时间段的性能特征；
[0009]基于当前时间段的样本数据库，更新上一个时间段的节点性能检测模型，得到当前时间段的节点性能检测模型；其中，上述当前时间段的样本数据库包括各个DevOps节点的性能特征；
[0010]通过利用当前时间段的节点性能检测模型处理目标DevOps节点当前时间段的性能特征，得到检测结果；并根据检测结果，确定目标DevOps节点是否存在异常；
[0011]在确定目标DevOps节点存在异常的情况下，针对目标DevOps节点进行异常提示。
[0012]在一个实施例中，在确定目标DevOps节点是否存在异常之后，所述方法还包括：
[0013]利用目标DevOps节点当前时间段的性能特，更新当前时间段的样本数据库，以得到下一个时间段的样本数据库。
[0014]在一个实施例中，利用目标DevOps节点当前时间段的性能特，更新当前时间段的样本数据库，包括：
[0015]根据检测结果标注目标DevOps节点当前时间段的性能特，并将标注后的目标DevOps节点当前时间段的性能特存入当前时间段的样本数据库内。
[0016]在一个实施例中，所述标注后的目标DevOps节点当前时间段的性能特征还携带有时间标签。
[0017]在一个实施例中，基于当前时间段的样本数据库，更新上一个时间段的节点性能检测模型，
[0018]根据时间标签，从当前时间段的样本数据库中筛选出当前时间段的训练数据；其中，所述当前时间段的训练数据至少包括标注后的目标DevOps节点上一个时间段的性能特；
[0019]根据当前时间段的训练数据通过数据分析，确定出DevOps节点当前时间段的性能特征的参考区间；
[0020]根据DevOps节点当前时间段的性能特征的参考区间，更新上一个时间段的节点性能检测模型，以得到当前时间段的节点性能检测模型。
[0021]在一个实施例中，所述目标DevOps节点当前时间段的运行数据包括以下至少之一：目标DevOps节点当前时间段的CPU占用率、目标DevOps节点当前时间段的存储资源占用率、目标DevOps节点当前时间段的GPU占用率。
[0022]在一个实施例中，根据目标DevOps节点当前时间段的运行数据，获取目标DevOps节点当前时间段的性能特征，包括：通过对目标DevOps节点当前时间段的运行数据进行数据分析，以确定出目标DevOps节点当前时间段的性能特征。
[0023]在一个实施例中，针对目标DevOps节点进行异常提示，包括：
[0024]根据配置数据，确定出与目标DevOps节点关联的目标维护终端；
[0025]生成关于目标DevOps节点的异常提示信息，并将该异常提示信息发送至目标维护终端。
[0026]在一个实施例中，在确定目标DevOps节点存在异常的情况下，所述方法还包括：
[0027]根据预设的API调用协议，调用DevOps平台的相关接口对目标DevOps节点进行锁定操作。
[0028]在一个实施例中，在调用DevOps平台的相关接口对目标DevOps节点进行锁定操作之后，所述方法还包括：
[0029]获取目标DevOps节点当前处理的目标任务流水线的相关数据；
[0030]根据目标任务流水线的相关数据，确定出相匹配的辅助DevOps节点；
[0031]根据预设的API调用协议，调用辅助DevOps节点代替目标DevOps节点继续处理目标任务流水线流水线。
[0032]本说明书提供了一种DevOps节点的数据处理装置，包括：
[0033]采集模块，用于根据预设的采集规则，采集目标DevOps节点当前时间段的运行数据；
[0034]获取模块，用于根据目标DevOps节点当前时间段的运行数据，获取目标DevOps节点当前时间段的性能特征；
[0035]更新模块，用于基于当前时间段的样本数据库，更新上一个时间段的节点性能检测模型，得到当前时间段的节点性能检测模型；其中，上述当前时间段的样本数据库包括各个DevOps节点的性能特征；
[0036]确定模块，用于通过利用当前时间段的节点性能检测模型处理目标DevOps节点当前时间段的性能特征，得到检测结果；并根据检测结果，确定目标DevOps节点是否存在异常；
[0037]提示模块，用于在确定目标DevOps节点存在异常的情况下，针对目标DevOps节点进行异常提示。
[0038]本说明书提供了一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现所述DevOps节点的数据处理方法的相关步骤。
[0039]本说明书提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现以下步骤：根据预设的采集规则，采集目标DevOps节点当前时间段的运行数据；根据目标DevOps节点当前时间段的运行数据，获取目标DevOps节点当前时间段的性能特征；基于当前时间段的样本数据库，更新上一个时间段的节点性能检测模型，得到当前时间段的节点性能检测模型；其中，上述当前时间段的样本数据库包括各个DevOps节点的性能特征；通过利用当前时间段的节点性能检测模型处理目标DevOps节点当前时间段的性能特征，得到检测结果；并根据检测结果，确定目标DevOps节点是否存在异常；在确定目标DevOps节点存在异常的情况下，针对目标DevOps节点进行异常提示。
[0040]本说明书提供了一种计算机程序产品，包含有计算机程序，所述计算机程序被处理器执本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种DevOps节点的数据处理方法，其特征在于，包括：根据预设的采集规则，采集目标DevOps节点当前时间段的运行数据；根据目标DevOps节点当前时间段的运行数据，获取目标DevOps节点当前时间段的性能特征；基于当前时间段的样本数据库，更新上一个时间段的节点性能检测模型，得到当前时间段的节点性能检测模型；其中，上述当前时间段的样本数据库包括各个DevOps节点的性能特征；通过利用当前时间段的节点性能检测模型处理目标DevOps节点当前时间段的性能特征，得到检测结果；并根据检测结果，确定目标DevOps节点是否存在异常；在确定目标DevOps节点存在异常的情况下，针对目标DevOps节点进行异常提示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定目标DevOps节点是否存在异常之后，所述方法还包括：利用目标DevOps节点当前时间段的性能特，更新当前时间段的样本数据库，以得到下一个时间段的样本数据库。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用目标DevOps节点当前时间段的性能特，更新当前时间段的样本数据库，包括：根据检测结果标注目标DevOps节点当前时间段的性能特，并将标注后的目标DevOps节点当前时间段的性能特存入当前时间段的样本数据库内。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标注后的目标DevOps节点当前时间段的性能特征还携带有时间标签。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于当前时间段的样本数据库，更新上一个时间段的节点性能检测模型，包括：根据时间标签，从当前时间段的样本数据库中筛选出当前时间段的训练数据；其中，所述当前时间段的训练数据至少包括标注后的目标DevOps节点上一个时间段的性能特；根据当前时间段的训练数据通过数据分析，确定出DevOps节点当前时间段的性能特征的参考区间；根据DevOps节点当前时间段的性能特征的参考区间，更新上一个时间段的节点性能检测模型，以得到当前时间段的节点性能检测模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标DevOps节点当前时间段的运行数据包括以下至少之一：目标DevOps节点当前时间段的CPU占用率、目标DevOps节点当前时间段的存储资源占用率、目标DevOps节点当前时间段的GPU占用率。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据目标DevOps节点当前时间段的运行数据，获取目标DevOps节点当前时...

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