异常预警方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种异常预警方法、装置和计算机设备。该方法包括：响应于前端服务器的数据请求，并监测后端服务器对数据请求的响应情况；根据对数据请求的响应情况的历史数据，或根据对数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；根据响应情况序列预测后端服务器的异常预警时间以及异常接口服务标识；基于异常预警时间与当前时间的距离，确定在异常预警时间内异常对业务运行的影响程度，向前端服务器发送异常预警，异常预警包括异常接口服务标识和影响程度，前端服务器基于异常接口服务标识确定前端服务器的目标业务模块，并对目标业务模块进行与影响程度匹配的降级处理。配的降级处理。配的降级处理。

【技术实现步骤摘要】
异常预警方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种异常预警方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，越来越多的应用被开发使用，基于应用可以实现购物、办事等业务处理，为人们的生活带了便利。
[0003]目前的应用大多都是前后端分离式开发，因此，前后端代码都是分别发布的，很多时候会出现后端接口异常，或者流量激增的情况，这个时候后端处理异常需要时间。而后端的异常，前端感知到的时候已经经历了一段时间，造成了前端上的显示异常。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够及时处理前端异常的异常预警方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种异常预警方法，应用于后端服务器，所述方法包括：
[0006]响应于前端服务器的数据请求，并监测后端服务器对所述数据请求的响应情况；
[0007]根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，或根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；
[0008]根据所述响应情况序列预测所述后端服务器的异常预警时间以及异常接口服务标识；
[0009]基于所述异常预警时间与当前时间的距离，确定在所述异常预警时间内异常对业务运行的影响程度，向前端服务器发送异常预警，所述异常预警包括所述异常接口服务标识和影响程度，所述前端服务器基于所述异常接口服务标识确定前端服务器的目标业务模块，并对所述目标业务模块进行与所述影响程度匹配的降级处理。
[0010]第二方面，本申请还提供了一种异常预警方法，应用于前端服务器，所述方法包括：
[0011]接收后端服务器发送的异常预警信息；所述异常预警信息包括异常接口服务标识和影响程度；其中，后端服务器响应于前端服务器的数据请求，根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，或根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；根据所述响应情况序列预测所述后端服务器的异常预警时间以及异常接口服务标识；基于所述异常预警时间与当前时间的距离，确定在所述异常预警时间内异常对业务运行的影响程度，向前端服务器发送异常预警；
[0012]根据所述异常接口服务标识确定目标业务模块；
[0013]对所述目标业务模块进行与所述影响程度匹配的降级处理。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种异常预警装置，应用于后端服务器，所述装置包括：
[0015]监测模块，用于响应于前端服务器的数据请求，并监测后端服务器对所述数据请求的响应情况；
[0016]预测模块，用于根据对所述数据请求的响应情况的历史数据以及业务数据中的至少一种，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；
[0017]异常处理模块，用于根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，或根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；
[0018]预警模块，用于在根据所述异常预警时间与当前时间的距离，确定在异常预警时间异常对业务运行的影响程度，向前端服务器发送异常预警，所述异常预警包括所述异常接口服务标识和影响程度，所述前端服务器基于所述异常接口服务标识确定前端服务器的目标业务模块，并对所述目标业务模块进行与所述影响程度匹配的降级处理。
[0019]第四方面，本申请还提供了一种异常预警装置，应用于前端服务器，所述装置包括：
[0020]预警接收模块，用于接收后端服务器发送的异常预警信息；所述异常预警信息包括异常接口服务标识和影响程度；其中，后端服务器响应于前端服务器的数据请求，根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，或根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；根据所述响应情况序列预测所述后端服务器的异常预警时间以及异常接口服务标识；基于所述异常预警时间与当前时间的距离，确定在所述异常预警时间内异常对业务运行的影响程度，向前端服务器发送异常预警；
[0021]目标分析模块，用于根据所述异常接口服务标识确定目标业务模块；
[0022]降级处理模块，用于对所述目标业务模块进行与所述影响程度匹配的降级处理。
[0023]第五方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0024]响应于前端服务器的数据请求，并监测后端服务器对所述数据请求的响应情况；
[0025]根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，或根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；
[0026]根据所述响应情况序列预测所述后端服务器的异常预警时间以及异常接口服务标识；
[0027]基于所述异常预警时间与当前时间的距离，确定在所述异常预警时间内异常对业务运行的影响程度，向前端服务器发送异常预警，所述异常预警包括所述异常接口服务标识和影响程度，所述前端服务器基于所述异常接口服务标识确定前端服务器的目标业务模块，并对所述目标业务模块进行与所述影响程度匹配的降级处理。
[0028]第六方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0029]接收后端服务器发送的异常预警信息；所述异常预警信息包括异常接口服务标识
和影响程度；其中，后端服务器响应于前端服务器的数据请求，根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，或根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；根据所述响应情况序列预测所述后端服务器的异常预警时间以及异常接口服务标识；基于所述异常预警时间与当前时间的距离，确定在所述异常预警时间内异常对业务运行的影响程度，向前端服务器发送异常预警；
[0030]根据所述异常接口服务标识确定目标业务模块；
[0031]对所述目标业务模块进行与所述影响程度匹配的降级处理。
[0032]第七方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0033]响应于前端服务器的数据请求，并监测后端服务器对所述数据请求的响应情况；
[0034]根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，或根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；
[0035]根据所述响应情况序列预测所述后端服务器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常预警方法，其特征在于，应用于后端服务器，所述方法包括：响应于前端服务器的数据请求，并监测后端服务器对所述数据请求的响应情况；根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，或根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列；根据所述响应情况序列预测所述后端服务器的异常预警时间以及异常接口服务标识；基于所述异常预警时间与当前时间的距离，确定在所述异常预警时间内异常对业务运行的影响程度，向前端服务器发送异常预警，所述异常预警包括所述异常接口服务标识和影响程度，所述前端服务器基于所述异常接口服务标识确定前端服务器的目标业务模块，并对所述目标业务模块进行与所述影响程度匹配的降级处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据对所述数据请求的响应情况的历史数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列，包括：根据时间特征和响应情况变化特征中的至少一种，从对所述数据请求的响应情况的历史数据中确定至少两个参考时间点；根据所述至少两个参考时间点的所述响应情况的变化趋势，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据时间特征和响应情况变化特征中的至少一种，从对所述数据请求的响应情况的历史数据中确定至少两个参考时间点，包括以下方式中的至少一种：第一种：从对所述数据请求的响应情况的历史数据确定与当前时间特征一致目标时间区间；从所述目标时间区间中确定至少两个参考时间点；第二种：根据所述对数据请求的响应情况的历史数据的变化曲线，以及当日对所述数据请求的响应情况的变化曲线的相似度，确定至少两个参考时间点；第三种：从对所述数据请求的响应情况的历史数据确定与当前时间特征一致的至少两个目标时间区间；获得所述至少两个目标时间区间的响应情况的历史数据的变化曲线，与当日对所述数据请求的响应情况的变化曲线的相似度；从相似度最高的目标时间区间中确定至少两个参考时间点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据对所述数据请求的响应情况的历史数据和业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列，包括：根据时间特征确定当日对应的历史参考时间；根据所述历史参考时间的对所述数据请求情况的历史数据和业务数据，确定所述时间特征的影响因子；获取所述影响因子在不同时间点的业务数据；根据所述影响因子在不同时间点的业务数据，预测未来至少两个时间点对数据请求的响应情况，得到响应情况序列。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述响应情况...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵润娇，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：