应用服务器健康检查方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种应用服务器健康检查方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：获取通过由负载均衡设备发起模拟交易来对目标应用的各服务器进行健康检查，得到的所述各服务器中的目标服务器的健康检查参数数据；根据所述健康检查参数数据生成特征向量；将所述特征向量输入到预设的服务器健康检查模型中，得到所述服务器健康检查模型输出的所述目标服务器的健康检查结果，其中，所述服务器健康检查模型为采用训练数据对预设的机器学习模型进行训练得出的。本发明专利技术实现了准确的确定应用服务器的健康状况的有益效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
应用服务器健康检查方法及装置


[0001]本专利技术涉及服务器健康检测，具体而言，涉及一种应用服务器健康检查方法及装置。

技术介绍

[0002]随着应用分布式部署和移动互联网普及，用户对所访问的应用的高可用要求越来越高，为确保用户一直访问到可用的资源，在使用负载均衡等设备对用户的访问进行调度时，需要对业务服务的健康状态进行监控，以判断是否继续将用户请求分配到相应的服务器上。传统的处理方法，需要对应用的服务器进行健康检查，一般通过从负载均衡设备对后端相应的服务器的服务端口进行探活。但是在具体应用中，存在服务端口是可探活的，但实际上无法提供应用服务的假活情况，因此目前这种对应用的服务器进行健康检查的方案无法准确的确定服务器的健康状况。现有技术缺少一种更准确的确定服务器的健康状况的方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术为了解决上述
技术介绍
中的至少一个技术问题，提出了一种应用服务器健康检查方法及装置。
[0004]为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种应用服务器健康检查方法，该方法包括：
[0005]获取通过由负载均衡设备发起模拟交易来对目标应用的各服务器进行健康检查，得到的所述各服务器中的目标服务器的健康检查参数数据；
[0006]根据所述健康检查参数数据生成特征向量；
[0007]将所述特征向量输入到预设的服务器健康检查模型中，得到所述服务器健康检查模型输出的所述目标服务器的健康检查结果，其中，所述服务器健康检查模型为采用训练数据对预设的机器学习模型进行训练得出的。
[0008]可选的，所述应用服务器健康检查方法，还包括：
[0009]根据历史健康检查参数数据生成用于模型训练的特征向量；
[0010]通过在用于模型训练的特征向量上打上健康状况标签，生成训练样本集和验证样本集。
[0011]可选的，所述应用服务器健康检查方法，还包括：
[0012]根据所述训练样本集对所述机器学习模型进行训练；
[0013]在训练完成后，根据所述验证样本集采用混淆矩阵对训练后的模型进行验证；
[0014]若验证通过，则将训练后的模型确定为所述服务器健康检查模型，若验证不通过，则调整所述机器学习模型的参数重新进行模型训练。
[0015]可选的，所述应用服务器健康检查方法，还包括：
[0016]生成用于服务器健康检查的模拟交易，并将所述模拟交易发送到所述负载均衡设
备，以使所述负载均衡设备根据预设的负载均衡策略将所述模拟交易发送到所述目标应用的服务器进行处理；
[0017]获取通过所述目标应用的服务器对所述模拟交易进行处理得到的健康检查参数数据。
[0018]可选的，所述健康检查参数数据，具体包括：交易请求返回值、交易请求返回时间以及交易过程中从网络设备各个节点反馈的网络延迟数据、网络抖动数据和网络带宽数据。
[0019]可选的，所述机器学习模型包括：深度森林模型。
[0020]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，提供了一种应用服务器健康检查装置，该装置包括：
[0021]健康检查参数数据获取单元，用于获取通过由负载均衡设备发起模拟交易来对目标应用的各服务器进行健康检查，得到的所述各服务器中的目标服务器的健康检查参数数据；
[0022]特征向量生成单元，用于根据所述健康检查参数数据生成特征向量；
[0023]健康检查单元，用于将所述特征向量输入到预设的服务器健康检查模型中，得到所述服务器健康检查模型输出的所述目标服务器的健康检查结果，其中，所述服务器健康检查模型为采用训练数据对预设的机器学习模型进行训练得出的。
[0024]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述应用服务器健康检查方法的步骤。
[0025]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述应用服务器健康检查方法的步骤。
[0026]为了实现上述目的，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述应用服务器健康检查方法的步骤。
[0027]本专利技术的有益效果为：
[0028]本专利技术实施例通过获取通过由负载均衡设备发起模拟交易来对目标应用的各服务器进行健康检查，得到的所述各服务器中的目标服务器的健康检查参数数据，进而根据所述健康检查参数数据生成特征向量，然后将所述特征向量输入到预设的服务器健康检查模型中，得到所述服务器健康检查模型输出的所述目标服务器的健康检查结果，由此实现了准确、高效的确定应用服务器的健康状况的有益效果。
附图说明
[0029]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。在附图中：
[0030]图1是本专利技术实施例应用服务器健康检查方法的流程图；
[0031]图2是本专利技术实施例生成训练样本的流程图；
[0032]图3是本专利技术实施例模型训练的流程图；
[0033]图4是本专利技术实施例获得健康检查参数数据的流程图；
[0034]图5是本专利技术实施例通过模拟交易进行健康检查示意图；
[0035]图6是本专利技术实施例深度森林算法预测健康检查流程示意图；
[0036]图7是本专利技术实施例应用服务器健康检查装置的结构框图；
[0037]图8是本专利技术实施例计算机设备示意图。
具体实施方式
[0038]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，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，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0039]本领域内的技术人员应明白，本专利技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本专利技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本专利技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD
‑
ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0040]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用服务器健康检查方法，其特征在于，包括：获取通过由负载均衡设备发起模拟交易来对目标应用的各服务器进行健康检查，得到的所述各服务器中的目标服务器的健康检查参数数据；根据所述健康检查参数数据生成特征向量；将所述特征向量输入到预设的服务器健康检查模型中，得到所述服务器健康检查模型输出的所述目标服务器的健康检查结果，其中，所述服务器健康检查模型为采用训练数据对预设的机器学习模型进行训练得出的。2.根据权利要求1所述的应用服务器健康检查方法，其特征在于，还包括：根据历史健康检查参数数据生成用于模型训练的特征向量；通过在用于模型训练的特征向量上打上健康状况标签，生成训练样本集和验证样本集。3.根据权利要求2所述的应用服务器健康检查方法，其特征在于，还包括：根据所述训练样本集对所述机器学习模型进行训练；在训练完成后，根据所述验证样本集采用混淆矩阵对训练后的模型进行验证；若验证通过，则将训练后的模型确定为所述服务器健康检查模型，若验证不通过，则调整所述机器学习模型的参数重新进行模型训练。4.根据权利要求1所述的应用服务器健康检查方法，其特征在于，还包括：生成用于服务器健康检查的模拟交易，并将所述模拟交易发送到所述负载均衡设备，以使所述负载均衡设备根据预设的负载均衡策略将所述模拟交易发送到所述目标应用的服务器进行处理；获取通过所述目标应用的服务器对所述模拟交易进行处理得到的健康检查参数数据。5.根据权利要求1所述的应...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾炜，刘静，庄沃霖，朱深才，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：