本申请公开了系统流量控制方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及资源管理技术领域，该方法包括：获取系统的运行数据；将运行数据输入至智能决策模型，得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与决策因子峰值对应的加权策略，计算得到第一预测吞吐量；调用事件驱动机制，准实时采集系统的决策因子信息，基于决策因子信息更新决策因子峰值和系统吞吐量峰值；基于更新后的决策因子峰值和系统吞吐量峰值，计算得到第二预测吞吐量；响应于第二预测吞吐量与第一预测吞吐量不一致，根据第二预测吞吐量调整系统的吞吐量策略，以对系统的流量进行控制。实现根据系统智能决策的结果，及时调整流量控制、熔断降级等吞吐量策略，提高系统的最大吞吐量。最大吞吐量。最大吞吐量。
【技术实现步骤摘要】
系统流量控制方法、装置、电子设备及计算机可读介质
[0001]本申请涉及资源管理
，尤其涉及一种系统流量控制方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
[0002]目前，随着国家数字货币金融业务的发展，钱包作为数字货币的核心，面临越来越大的挑战，同一种钱包转帐业务涉及多个的系统调用。在跨系统、多组件、多机房、硬件、软件、带宽、业务量等多重因素下，在保障钱包系统稳定的基础上，系统的动态吞吐量往往不是最优。现有的流量控制、熔断降级、反向压力等等是根据既定的策略，仅针对各自的管理范围进行控制，缺乏对系统自身的综合性动态调控管理。
[0003]在实现本申请过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
[0004]现有的流量控制、熔断降级、反向压力等等是根据既定的策略，仅针对各自的管理范围进行控制，缺乏对系统自身的综合性动态调控管理。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请实施例提供一种系统流量控制方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够解决现有的流量控制、熔断降级、反向压力等等是根据既定的策略，仅针对各自的管理范围进行控制，缺乏对系统自身的综合性动态调控管理的问题。
[0006]为实现上述目的，根据本申请实施例的一个方面，提供了一种系统流量控制方法，包括：
[0007]获取系统的运行数据；
[0008]将运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与决策因子峰值对应的加权策略，进而计算得到第一预测吞吐量；
[0009]调用事件驱动机制，准实时采集系统的决策因子信息，进而基于决策因子信息更新决策因子峰值和系统吞吐量峰值；
[0010]基于更新后的决策因子峰值和系统吞吐量峰值，计算得到第二预测吞吐量；
[0011]响应于第二预测吞吐量与第一预测吞吐量不一致，根据第二预测吞吐量调整系统的吞吐量策略，以对系统的流量进行控制。
[0012]可选地，在根据第二预测吞吐量调整系统的吞吐量策略之前，方法还包括：
[0013]确定第二预测吞吐量和第一预测吞吐量的差值；
[0014]响应于差值大于第一预设阈值，执行吞吐量策略调整进程。
[0015]可选地，方法还包括：
[0016]响应于差值小于第一预设阈值，返回无需处理标识。
[0017]可选地，述将运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与决策因子峰值对应的加权策略，包括：
[0018]确定系统的交易占比；
[0019]基于交易占比，确定决策因子峰值。
[0020]可选地，基于交易占比，确定决策因子峰值，包括：
[0021]对于每一个交易占比，计算对应的决策因子值；
[0022]确定各决策因子值对应的决策因子；
[0023]对于每一个决策因子，确定对应的决策因子值集合；
[0024]将决策因子值集合中最大的决策因子值确定为决策因子对应的决策因子峰值。
[0025]可选地，将运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与决策因子峰值对应的加权策略，还包括：
[0026]确定在预测外呼请求值为mock值时，根据交易占比发起压力测试得到的预测接入请求最高值；
[0027]将预测接入请求最高值确定为系统吞吐量峰值。
[0028]可选地，将运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与决策因子峰值对应的加权策略，还包括：
[0029]确定在预测接入请求值为mock值时，根据交易占比发起压力测试得到的预测外呼请求最高值；
[0030]将预测外呼请求最高值确定为系统吞吐量峰值。
[0031]可选地，在计算得到第一预测吞吐量之后，方法还包括：
[0032]响应于第一预测吞吐量大于第二预设阈值，返回系统异常标识，根据上一轮接入请求值、上一轮呼出请求值和预设的步长增长因子，确定当前系统的预测接入请求值和预测外呼请求值，进而基于当前系统的预测接入请求值和预测外呼请求值调整当前系统的吞吐量策略；
[0033]响应于第一预测吞吐量小于第二预设阈值，返回系统正常标识，根据上一轮接入请求值、上一轮呼出请求值、第一预测吞吐量和预设的步长增长因子，确定当前系统的预测接入请求值和预测外呼请求值，进而基于当前系统的预测接入请求值和预测外呼请求值调整当前系统的吞吐量策略。
[0034]另外，本申请还提供了一种系统流量控制装置，包括：
[0035]获取单元，被配置成获取系统的运行数据；
[0036]第一预测吞吐量计算单元，被配置成将运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与决策因子峰值对应的加权策略，进而计算得到第一预测吞吐量；
[0037]更新单元，被配置成调用事件驱动机制，准实时采集系统的决策因子信息，进而基于决策因子信息更新决策因子峰值和系统吞吐量峰值；
[0038]第二预测吞吐量计算单元，被配置成基于更新后的决策因子峰值和系统吞吐量峰值，计算得到第二预测吞吐量；
[0039]流量控制单元，被配置成响应于第二预测吞吐量与第一预测吞吐量不一致，根据第二预测吞吐量调整系统的吞吐量策略，以对系统的流量进行控制。
[0040]可选地，流量控制单元进一步被配置成：
[0041]确定第二预测吞吐量和第一预测吞吐量的差值；
[0042]响应于差值大于第一预设阈值，执行吞吐量策略调整进程。
[0043]可选地，流量控制单元进一步被配置成：
[0044]响应于差值小于第一预设阈值，返回无需处理标识。
[0045]可选地，第一预测吞吐量计算单元进一步被配置成：
[0046]确定系统的交易占比；
[0047]基于交易占比，确定决策因子峰值。
[0048]可选地，第一预测吞吐量计算单元进一步被配置成：
[0049]对于每一个交易占比，计算对应的决策因子值；
[0050]确定各决策因子值对应的决策因子；
[0051]对于每一个决策因子，确定对应的决策因子值集合；
[0052]将决策因子值集合中最大的决策因子值确定为决策因子对应的决策因子峰值。
[0053]可选地，第一预测吞吐量计算单元进一步被配置成：
[0054]确定在预测外呼请求值为mock值时，根据交易占比发起压力测试得到的预测接入请求最高值；
[0055]将预测接入请求最高值确定为系统吞吐量峰值。
[0056]可选地，第一预测吞吐量计算单元进一步被配置成：
[0057]确定在预测接入请求值为mock值时，根据交易占比发起压力测试得到的预测外呼请求最高值；
[0058]将预测外呼请求最高值确定为系统吞吐量峰值。
[0059]可选地，系统流量控制装置还包括调整单元，被配置成：
[0060]响应于第一预测吞吐量大于第二预设阈值，返回系统异常标识本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种系统流量控制方法，其特征在于，包括：获取系统的运行数据；将所述运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与所述决策因子峰值对应的加权策略，进而计算得到第一预测吞吐量；调用事件驱动机制，准实时采集所述系统的决策因子信息，进而基于所述决策因子信息更新所述决策因子峰值和所述系统吞吐量峰值；基于更新后的决策因子峰值和系统吞吐量峰值，计算得到第二预测吞吐量；响应于所述第二预测吞吐量与所述第一预测吞吐量不一致，根据所述第二预测吞吐量调整所述系统的吞吐量策略，以对所述系统的流量进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第二预测吞吐量调整所述系统的吞吐量策略之前，所述方法还包括：确定所述第二预测吞吐量和所述第一预测吞吐量的差值；响应于所述差值大于第一预设阈值，执行吞吐量策略调整进程。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于所述差值小于第一预设阈值，返回无需处理标识。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与所述决策因子峰值对应的加权策略，包括：确定所述系统的交易占比；基于所述交易占比，确定决策因子峰值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述交易占比，确定决策因子峰值，包括：对于每一个交易占比，计算对应的决策因子值；确定各所述决策因子值对应的决策因子；对于每一个决策因子，确定对应的决策因子值集合；将所述决策因子值集合中最大的决策因子值确定为所述决策因子对应的决策因子峰值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与所述决策因子峰值对应的加权策略，还包括：确定在预测外呼请求值为mock值时，根据所述交易占比发起压力测试得到的预测接入请求最高值；将所述预测接入请求最高值确定为系统吞吐量峰值。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述运行数据输入至智能决策模型，以得到决策因子峰值、系统吞吐量峰值和与所述决策因子峰值对应的加权策略，还包括：确定在预测接入请求值为mock值时，根据所述交易占比发起压力测试得到的预测外呼请求最高值；将所述预测外呼请求最高值确定为系统吞吐量峰值。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述计算得到第一预测吞吐量之后，所
述方法还包括：响应于所述第一预测吞吐量大于第二预设阈值，返回系统异常标识，根据上一轮接入请求值、上一轮呼出请求值和预设的步长增长因子，确定当前系统的预测接入请求值和预测外呼请求值，进而基于所述当前系统的预测接入请求值和预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：李芳，林志农，戚桂凤，吴奔，马杰，时丹丹，代路伟，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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