基于流量分析的决策方法技术

本说明书实施例公开了一种基于流量分析的决策方法

【技术实现步骤摘要】
基于流量分析的决策方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本文件涉及计算机网络
，尤其涉及一种基于流量分析的决策方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]相关技术中，针对用户的服务请求或业务调用的跟踪
(trace)
数据里具体某个接口的参数，进行可枚举和不可枚举的区分，从而挑选一批可枚举的数据作为聚类的依据
。
然而，参数可枚举和不可枚举的区分标准并不能准确衡量所有参数，一些仅能靠用户
ID
区分的特殊用户，有可能因为用户
ID
被定义为不可枚举的字段，导致该用户
ID
对应的
trace
数据被划分为不可枚举数据，进而对用户流量数据进行分析时没有考虑该用户
ID
对应的
trace
数据
。

技术实现思路

[0003]本说明书实施例的目的是提供一种基于流量分析的决策方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，用于解决相关技术中流量分析没有考虑全部的可枚举的
trace
数据的问题
。
[0004]为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
[0005]第一方面，提出了一种基于流量分析的决策方法，所述方法应用于终端设备包括：
[0006]获取目标业务的历史业务调用数据；所述历史业务调用数据包括业务调用链路上的跟踪数据集合；
[0007]对所述历史业务调用数据中跟踪数据集合呈现出周期性的所述业务调用数据分别进行聚合并为聚合后的分类分配流量身份标识，其中，属于同一分类的聚合后历史业务调用数据具有相同的跟踪数据集合；
[0008]基于所述目标业务统计所述流量身份标识的预设数据指标；
[0009]基于所述流量身份标识的预设数据指标对应的统计数据进行决策处理
。
[0010]第二方面，提出了一种终端设备，包括：
[0011]数据获取单元，获取目标业务的历史业务调用数据；所述历史业务调用数据包括业务调用链路上的跟踪数据集合；
[0012]数据聚合单元，对所述历史业务调用数据中跟踪数据集合呈现出周期性的所述业务调用数据分别进行聚合并为聚合后的分类分配流量身份标识，其中，属于同一分类的聚合后历史业务调用数据具有相同的跟踪数据集合；
[0013]数据统计单元，基于所述目标业务统计所述流量身份标识的预设数据指标；
[0014]决策处理单元，基于所述流量身份标识的预设数据指标对应的统计数据进行决策处理
。
[0015]第三方面，提出了一种电子设备，包括：
[0016]处理器；以及
[0017]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处
理器执行以下操作：
[0018]获取目标业务的历史业务调用数据；所述历史业务调用数据包括业务调用链路上的跟踪数据集合；
[0019]对所述历史业务调用数据中跟踪数据集合呈现出周期性的所述业务调用数据分别进行聚合并为聚合后的分类分配流量身份标识，其中，属于同一分类的聚合后历史业务调用数据具有相同的跟踪数据集合；
[0020]基于所述目标业务统计所述流量身份标识的预设数据指标；
[0021]基于所述流量身份标识的预设数据指标对应的统计数据进行决策处理
。
[0022]第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
[0023]获取目标业务的历史业务调用数据；所述历史业务调用数据包括业务调用链路上的跟踪数据集合；
[0024]对所述历史业务调用数据中跟踪数据集合呈现出周期性的所述业务调用数据分别进行聚合并为聚合后的分类分配流量身份标识，其中，属于同一分类的聚合后历史业务调用数据具有相同的跟踪数据集合；
[0025]基于所述目标业务统计所述流量身份标识的预设数据指标；
[0026]基于所述流量身份标识的预设数据指标对应的统计数据进行决策处理
。
[0027]由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例方案至少具备如下一种技术效果：
[0028]在获取目标业务的历史业务调用数据后，对历史业务调用数据中跟踪数据集合呈现出周期性的业务调用数据分别进行聚合并为聚合后的分类分配流量身份标识，属于同一分类的聚合后历史业务调用数据具有相同的跟踪数据集合，基于目标业务统计流量身份标识的预设数据指标，基于流量身份标识的预设数据指标进行决策处理
。
在对历史业务调用数据进行聚合时仅考虑历史业务调用数据对应的跟踪数据集合是否是周期性出现的，而不是基于历史业务调用的跟踪数据集合里的可枚举参数，避免了受不准确的可枚举和不可枚举的区分标准的影响，进而在流量分析时能够覆盖更多的细分流量，使得基于流量身份标识的预设数据指标进行的决策处理更加准确可靠
。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本说明书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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0030]图1是本说明书的一个实施例提供的一种基于流量分析的决策方法的实现流程示意图
。
[0031]图2是本说明书一个或多个实施例提供的一种步骤
S103
的子步骤的实现流程示意图
。
[0032]图3是本说明书的一个实施例提供的一种基于流量分析的决策装置的结构示意
图
。
[0033]图4是说明书的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0034]为使本文件的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚
、
完整地描述
。
显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本说明书中的实施例，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，都属于本文件保护的范围
。
[0035]以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案
。
[0036]如
技术介绍
中所述，相关技术中，针对用户的服务请求或业务调用的跟踪
(trace)
数据里具体某个接口的参数，进行可枚举和不可枚举的区分，从而挑选一批可枚举的数据作为聚类的依据
。
因参数可枚举和不可枚举的区分标准并不能准确衡本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于流量分析的决策方法，包括：获取目标业务的历史业务调用数据；所述历史业务调用数据包括业务调用链路上的跟踪数据集合；对所述历史业务调用数据中跟踪数据集合呈现出周期性的所述业务调用数据分别进行聚合并为聚合后的分类分配流量身份标识，其中，属于同一分类的聚合后历史业务调用数据具有相同的跟踪数据集合；基于所述目标业务统计所述流量身份标识的预设数据指标；基于所述流量身份标识的预设数据指标对应的统计数据进行决策处理
。2.
如权利要求1所述的方法，对所述历史业务调用数据中跟踪数据集合呈现出周期性的所述业务调用数据分别进行聚合并为聚合后的分类分配流量身份标识，包括：提取所述历史业务调用数据中的跟踪数据集合及所述跟踪数据集合中各个数据对象最小粒度的属性字段和属性取值；根据所述数据对象及所述数据对象的属性字段和属性取值，生成
key
‑
value
形式的数据对；其中，
key
表征所述数据对象的属性字段，
value
表征所述数据对象的属性取值；根据所述
key
‑
value
形式的数据对，将所述跟踪数据集合中呈现相同周期性的数据对象对应的历史业务调用数据分别聚合为一类；对同一类历史业务调用数据分配所述流量身份标识
。3.
如权利要求2所述的方法，基于所述目标业务统计所述流量身份标识的预设数据指标，包括：根据所述
key
‑
value
形式的数据对，生成各个所述流量身份标识的前缀树；在获取到所述目标业务的情况下，基于所述前缀树识别所述目标业务的业务调用数据中的数据对象，得到识别结果；根据所述识别结果统计所述流量身份标识的预设数据指标
。4.
如权利要求3所述的方法，在获取到所述目标业务的情况下，基于所述前缀树识别所述目标业务的业务调用数据中的数据对象，得到识别结果，包括：基于所述前缀树，识别到所述目标业务的业务调用数据符合至少一个流量身份标识对应的历史业务调用数据的周期性逻辑
。5.
如权利要求4所述的方法，根据所述识别结果统计所述流量身份标识的预设数据指标，包括：在所述识别结果为：所述目标业务的业务调用数据符合至少一个流量身份标识对应的历史业务调用数据的周期性逻辑时，将所述目标业务的业务调用数据归到所述至少一个流量身份标识的分类下；根据所述至少一个流量身份标识所包含的业务调用数据，统计更新所述至少一个流量身份标识的预设数据指标
。6.
如权利要求3所述的方法，在获取到所述目标业务的情况下，基于所述前缀树识别所述目标业务的业务调用数据中的数据对象，得到识别结果，包括：基于所述前缀树，识别到所述目标业务的业务调用数据呈现出非周期性，或所述目标业务的业务调用数据的周期性未被现有的所述流量身份标识的周期性逻辑覆盖到
。7.
如权利要求6所述的方法，根据所述识别结果统计所述流量身份标识的预设数据指
标，包括：在所述识别结果为：识别到所述目标业务的业务调用数据呈现出非周期性，或所述目标业务的业务调用数据的周期性未被现有的所述流量身份标识的周期性逻辑覆盖到时，给所述目标业务的业务调用数据分配对应的短期签证标识；所述短期签证标识用于表征所述目标业务的业务调用数据为出现时长小于指定时长的
、
非周期性的流量数据；将所述短期签证标识存入流量身份证总表中；所述流量身份证总表用于存储所述流量身份标识
。8.
如权利要求7所述的方法，基于所述流量身份标识的预设数据指标对应的统计数据进行决策处理，包括：获取所述短期签证标识对应的业务调用数据；根据所述短期签证标识对应的业务调用数据，预测与所述短期签证标识类别相同的流量活动的容量
、
瓶颈
、
限流阈值，及多个流量活动的流量总和；所述流量活动为短期的
、
非周期性的流量数据；根据所述流量活动的容量
、
瓶颈
、
限流阈值及所述多个流量活动的流量总和，对所述短期签证标识对应的业务调用数据进行拥塞调度
。9.
如权利要求7所述的方法，基于所述流量身份标识的预设数据指标对应的统计数据进行决策处理，包括：获取所述短期签证标识对应的业务调用数据；对所述短期签证标识对应的业务调用数据进行数据挖掘，确定所述短期签证标识对应的业务调用数据中的规则；在所述规则与预设规则不同的情况下，输出所述规则对应的流量场景
。10.
如权利要求7所述的方法，基于所述流量身份标识的预设数据指标对应的统计数据进行决策处理，包括：随着所述短期签证标识对应的业务调用数据逐渐增加，直至所述短期签证标识对应的业务调用数据也呈现周期性的情况下，对所述短期签证标识对应的业务调用数据分别进行聚合并为聚合后的分类分配流量身份标识
。11.
如权利要求1‑
10
任一项所述的方法，基于所述流量身份标识的预设数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晖，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：