数据处理方法、装置、计算机设备、介质及产品制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、计算机设备、介质及产品，该方法包括：当检测到存在通过客户端发起的业务请求时，获取发起业务请求的目标对象对应的对象特征；对象特征包括：目标对象使用客户端时所产生的关于使用情况的使用特征以及目标对象的属性特征；基于目标对象对应的对象特征确定目标对象在使用客户端时的对象类型；对象类型用于指示目标对象是否为重要对象；在确定对象类型为指示目标对象为重要对象时，对目标对象在发起业务请求的业务请求链路中所产生的日志进行染色；可基于对象特征进行重要对象的在线识别，及时的对重要对象所产生的日志进行染色，以便在重要对象使用客户端出现异常情况时，可基于染色日志及时定位问题。志及时定位问题。志及时定位问题。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、计算机设备、介质及产品


[0001]本申请涉及视频编码或图像编码领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备、介质及产品。

技术介绍

[0002]当前后台服务架构，大都将功能模块划分为一个个的小功能模块，通过微服务进行部署，一个业务请求从客户端发起，经过接入层，到达后台服务后，进行上下游的服务请求处理，涉及的链路和后台服务非常多，这对问题定位带来了困难。通常为了定位线上问题，可以在业务请求链路的各个环节所产生的日志进行染色，或者说对日志进行上报，但是基于成本考虑，并不会对所有对象发起的业务请求的业务请求链路中所产生的日志进行染色。目前，常用的方式可以预先配置一些账号，以将这些账号所发起的业务请求的业务请求链路所产生的日志进行染色，这种方式固化了需进行染色的账号，容易遗漏其他重要的账号。那么，当这些没有被预先配置的账号存在反馈异常时，由于没有对这部分账号的日志进行染色，从而无法进行现场重现，导致线上问题定位异常困难。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算机设备、介质及产品，可以基于对象的对象特征进行重要对象的在线识别，及时的对重要对象所产生的日志进行染色，以便于在发现重要对象使用客户端出现异常情况时，可以基于染色的日志及时定位问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：
[0005]当检测到存在通过客户端发起的业务请求时，获取发起所述业务请求的目标对象对应的对象特征；所述对象特征包括：所述目标对象使用所述客户端时所产生的关于使用情况的使用特征以及所述目标对象的属性特征；
[0006]基于所述目标对象对应的对象特征确定所述目标对象在使用所述客户端时的对象类型；所述对象类型用于指示所述目标对象是否为重要对象；
[0007]在确定所述对象类型为指示所述目标对象为重要对象时，对所述目标对象在发起业务请求的业务请求链路中所产生的日志进行染色。
[0008]第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，包括：
[0009]获取单元，用于当检测到存在通过客户端发起的业务请求时，获取发起所述业务请求的目标对象对应的对象特征；所述对象特征包括：所述目标对象使用所述客户端时所产生的关于使用情况的使用特征以及所述目标对象的属性特征；
[0010]确定单元，用于基于所述目标对象对应的对象特征确定所述目标对象在使用所述客户端时的对象类型；所述对象类型用于指示所述目标对象是否为重要对象；
[0011]染色单元，用于在确定所述对象类型为指示所述目标对象为重要对象时，对所述目标对象在发起业务请求的业务请求链路中所产生的日志进行染色。
[0012]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器和存
储器，其中，存储器用于存储计算机程序，该计算机程序包括程序指令，处理器被配置用于调用该程序指令，执行上述方法中的部分或全部步骤。
[0013]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包括程序指令，该程序指令被处理器执行时，用于执行上述方法中的部分或全部步骤。
[0014]第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或者计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括程序指令，该程序指令被处理器执行时可实现上述方法中的部分或全部步骤。
[0015]本申请实施例，当检测到存在通过客户端发起的业务请求时，可以获取发起业务请求的目标对象对应的对象特征；该对象特征可以包括：目标对象使用客户端时所产生的关于使用情况的使用特征以及目标对象的属性特征；并可以基于目标对象对应的对象特征确定目标对象在使用客户端时的对象类型；该对象类型用于指示目标对象是否为重要对象；在确定对象类型为指示目标对象为重要对象时，可以对目标对象在发起业务请求的业务请求链路中所产生的日志进行染色。通过实施上述方法，可以基于对象的对象特征进行重要对象的在线识别，以更好的进行重要对象的识别，也可以有效避免因人工预先配置重要对象的账号所带来的重要对象的遗漏问题；并且，由于重要对象的在线识别，也可以及时的对所产生的日志进行染色，在发现重要对象使用客户端出现异常情况时，也可以基于染色的日志及时定位问题，为对象提供更好的业务服务。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。
[0017]图1是本申请实施例提供的一种数据处理系统的架构示意图；
[0018]图2是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
[0019]图3是本申请实施例提供的一种全链路日志的结构示意图；
[0020]图4是本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
[0021]图5a是本申请实施例提供的一种确定对象特征模型的流程示意图；
[0022]图5b是本申请实施例提供的一种确定关联账号的流程示意图；
[0023]图5c是本申请实施例提供的又一种数据处理方法的流程示意图；
[0024]图6是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
[0025]图7是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0027]人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术是指利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果
的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术；其主要通过了解智能的实质，生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，使得智能机器具有感知、推理与决策等多种功能。相应的，AI技术是一门综合学科，其主要包括计算机视觉技术(Computer Vision，CV)、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习(Machine Learning，ML)/深度学习等几大方向。
[0028]其中，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是AI的核心，是使计算机设备具有智能的根据途径；所谓的机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科；其专门研究计算机设备怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。而深度学习则是一种利用深层神经网络系统，进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：当检测到存在通过客户端发起的业务请求时，获取发起所述业务请求的目标对象对应的对象特征；所述对象特征包括：所述目标对象使用所述客户端时所产生的关于使用情况的使用特征以及所述目标对象的属性特征；基于所述目标对象对应的对象特征确定所述目标对象在使用所述客户端时的对象类型；所述对象类型用于指示所述目标对象是否为重要对象；在确定所述对象类型为指示所述目标对象为重要对象时，对所述目标对象在发起业务请求的业务请求链路中所产生的日志进行染色。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象对应的对象特征确定所述目标对象在使用所述客户端时的对象类型，包括：将所述目标对象对应的对象特征输入对象特征模型，得到所述对象特征模型的输出结果；所述对象特征模型是基于一个或多个重要对象的对象特征进行训练得到的；基于所述对象特征模型的输出结果确定所述目标对象在使用所述客户端时的对象类型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性特征包括所述目标对象登陆所述客户端的目标对象账号；所述基于所述目标对象对应的对象特征确定所述目标对象在使用所述客户端时的对象类型，包括：获取预先配置的第一账号集；所述第一账号集中包含的账号为在发起业务请求时需将业务请求的业务请求链路中所产生的日志进行染色的账号；将所述目标对象账号与所述第一账号集中的账号进行匹配；若所述目标对象账号与所述第一账号集中的账号匹配，则确定所述目标对象的对象类型为指示所述目标对象为重要对象；若所述目标对象账号与所述第一账号集中的所有账号均不匹配，则将所述目标对象对应的对象特征输入对象特征模型，并基于所述对象特征模型的输出结果确定所述目标对象在使用所述客户端时的对象类型；所述对象特征模型是基于一个或多个重要对象的对象特征进行训练得到的。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在确定所述对象类型为指示所述目标对象为重要对象之后，还包括：获取所述客户端所在目标设备的设备账号；若所述设备账号不在第一账号集中，则将所述设备账号添加至所述第一账号集中；所述第一账号集中包含的账号为在发起业务请求时需将业务请求的业务请求链路中所产生的日志进行染色的账号；查询在所述设备账号对应的目标设备下进行登陆操作的对象账号；若所述进行登陆操作的对象账号不存在所述第一账号集中，则将所述进行登陆操作的对象账号添加至所述第一账号集中。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述客户端所在目标设备的设备账号之前，还包括：获取发起所述业务请求的场景参数，所述场景参数包括所述客户端所在目标设备的部署场景，以及所述客户端的客户端类型中的一种或多种；
若所述场景参数为目标场景参数，则执行所述获取所述客户端所在目标设备的设备账号的步骤。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：从数据仓库中获取在第一历史时间段内原始对象集中各个原始对象在所述客户端下所产生的历史数据；基于所述各个原始对象的历史数据，从所述原始对象集中确定出重要对象，并基于所确定的重要对象的账号构建第二账号集；获取所述第二账号集中各个重要对象的对象特征，基于所述各个重要对象的对象特征对对象特征模型进行训练，得到训练后的对象特征模型。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个原始对象的历史数据，从所述原始对象集中确定出重要对象，包括：对所述各个原始对象的历史数据进行数据清洗，得到清洗后的历史数据；所述清洗后的历史数据的数据格式为目标数据格式，且所述清洗后的历史数据不存在重复数据；从所述清洗后的历史数据中确定所述各个原始对象在使用所述客户端执行目标行为下的行为次数；将所述各个原始对象在目标行为下的行为次数与预设次数进行比较，将比较结果为行为次数大于预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁两胜，
申请(专利权)人：腾讯科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：