【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及大數(shù)據(jù)，尤其涉及一種數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方法、裝置、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為金融企業(yè)存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)的核心組件。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長和業(yè)務(wù)需求的不斷變化，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)獲獎(jiǎng)面臨著越來越大的負(fù)載壓力，為了確保數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的高效運(yùn)行和可靠性，預(yù)測數(shù)據(jù)庫的負(fù)載信息成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。
2、目前的數(shù)據(jù)庫預(yù)測方案主要集中在預(yù)測算法的改進(jìn)，其輸入是歷史數(shù)據(jù)，輸出是未來的趨勢。而對于有些應(yīng)用，其負(fù)荷是和應(yīng)用的對外服務(wù)時(shí)間關(guān)聯(lián)的，比如，周末和節(jié)假日的負(fù)荷要遠(yuǎn)低于日常工作日的負(fù)荷。同時(shí)，預(yù)測算法難以針對業(yè)務(wù)高峰進(jìn)行預(yù)測，比如在紀(jì)念幣發(fā)行的場景下，系統(tǒng)因無法預(yù)測紀(jì)念幣發(fā)行時(shí)間，從而導(dǎo)致紀(jì)念幣發(fā)行時(shí)間下的數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測不準(zhǔn)確。
3、因此，亟需提出一種能夠有效解決因數(shù)據(jù)請求時(shí)間不同、業(yè)務(wù)不同所導(dǎo)致的預(yù)測精確性不足問題的數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方案。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方法、裝置、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以有效提高數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測精度。
2、第一方面，本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方法，包括：
3、響應(yīng)于業(yè)務(wù)終端發(fā)起的數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測請求，獲取數(shù)據(jù)庫接收的請求數(shù)據(jù)；
4、根據(jù)所述請求數(shù)據(jù)的訪問時(shí)間信息，提取所述請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征，并獲取所述請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記信息，以提取所述請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰特征；
5、將所述請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征和所述業(yè)務(wù)高峰特征，輸入至預(yù)獲取的負(fù)載預(yù)測模
6、基于所述負(fù)載預(yù)測模型對所述請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征和所述業(yè)務(wù)高峰特征進(jìn)行處理，輸出所述數(shù)據(jù)庫的負(fù)載信息，所述負(fù)載信息包括所述數(shù)據(jù)庫的每秒查詢量。
7、在一種實(shí)施方式中，所述獲取所述請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記信息，包括：
8、將所述請求數(shù)據(jù)傳輸至所述業(yè)務(wù)終端；
9、響應(yīng)于所述業(yè)務(wù)終端針對所述請求數(shù)據(jù)添加的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記，獲取所述請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記信息；其中，所述業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記是所述業(yè)務(wù)終端根據(jù)所述請求數(shù)據(jù)對應(yīng)的業(yè)務(wù)信息對所述請求數(shù)據(jù)添加的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記。
10、在一種實(shí)施方式中，所述方法還包括：
11、采集所述數(shù)據(jù)庫接收的歷史請求數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的歷史負(fù)載信息，并提取所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征；
12、將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，所述歷史負(fù)載信息作為輸出集，訓(xùn)練初始模型，以得到所述負(fù)載預(yù)測模型。
13、在一種實(shí)施方式中，所述初始模型包括時(shí)間序列預(yù)測模塊和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊；所述將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，所述歷史負(fù)載信息作為輸出集，訓(xùn)練初始模型，包括：
14、將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征輸入至?xí)r間序列預(yù)測模塊中，訓(xùn)練所述時(shí)間序列預(yù)測模塊，使得所述時(shí)間序列模塊輸出經(jīng)過處理后的預(yù)測時(shí)間序列特征；
15、將所述時(shí)間序列預(yù)測模塊輸出的預(yù)測時(shí)間序列特征、所述歷史請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，并將所述歷史負(fù)載信息作為輸出集，訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模塊。
16、在一種實(shí)施方式中，所述將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，并將所述歷史負(fù)載信息作為輸出集，訓(xùn)練初始模型，包括：
17、將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，并將所述歷史負(fù)載信息作為輸出集，對所述初始模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)或者損失值滿足預(yù)設(shè)損失條件，得到所述負(fù)載預(yù)測模型。
18、在一種實(shí)施方式中，所述方法還包括：
19、獲取預(yù)定義的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)，所述數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)包括每一條請求數(shù)據(jù)攜帶時(shí)間序列特征以及標(biāo)記的業(yè)務(wù)高峰特征；
20、所述將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，包括：
21、將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征，以所述數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)的形式，確定為所述輸入特征集。
22、在一種實(shí)施方式中，所述方法還包括：
23、將所述數(shù)據(jù)庫的負(fù)載信息反饋至所述業(yè)務(wù)終端，以使所述的業(yè)務(wù)終端基于所述數(shù)據(jù)庫的負(fù)載信息，調(diào)整各業(yè)務(wù)的處理優(yōu)先級(jí)。
24、根據(jù)本申請的第二方面，提供一種數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測裝置，包括：
25、數(shù)據(jù)獲取模塊，其設(shè)置為響應(yīng)于業(yè)務(wù)終端發(fā)起的數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測請求，獲取數(shù)據(jù)庫接收的請求數(shù)據(jù)；
26、特征提取模塊，其設(shè)置為根據(jù)所述請求數(shù)據(jù)的訪問時(shí)間信息，提取所述請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征，并獲取所述請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記信息，以提取所述請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰特征；
27、輸入模塊，其設(shè)置為將所述請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征和所述業(yè)務(wù)高峰特征，輸入至預(yù)獲取的負(fù)載預(yù)測模型中，所述負(fù)載預(yù)測模型是基于歷史請求數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到并用于預(yù)測數(shù)據(jù)庫負(fù)載信息的模型；
28、預(yù)測模塊，其設(shè)置為基于所述負(fù)載預(yù)測模型對所述請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征和所述業(yè)務(wù)高峰特征進(jìn)行處理，輸出所述數(shù)據(jù)庫的負(fù)載信息，所述負(fù)載信息包括所述數(shù)據(jù)庫的每秒查詢量。
29、根據(jù)本申請的第三方面，提供一種服務(wù)器，包括：處理器，以及與所述處理器通信連接的存儲(chǔ)器；
30、所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令；
31、所述處理器執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，以實(shí)現(xiàn)如上述第一方面任一項(xiàng)提供的數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方法。
32、根據(jù)本申請的第四方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如上述第一方面任一項(xiàng)提供的數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方法。
33、本申請?zhí)峁┑臄?shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方法、裝置、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過提取請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征，以及基于人機(jī)交互的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記信息所對應(yīng)的業(yè)務(wù)高峰特征，利用模型對時(shí)間序列特征和業(yè)務(wù)高峰特征進(jìn)行處理，預(yù)測得到的數(shù)據(jù)庫負(fù)載更加符合實(shí)際情況，有效提高了數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測的準(zhǔn)確度，便于用戶對數(shù)據(jù)庫資源進(jìn)行預(yù)判，從而合理調(diào)配資源，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，為用戶帶來了更好的體驗(yàn)。
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1.一種數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記信息，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括時(shí)間序列預(yù)測模塊和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊；所述將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，所述歷史負(fù)載信息作為輸出集，訓(xùn)練初始模型，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，并將所述歷史負(fù)載信息作為輸出集，訓(xùn)練初始模型，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的方法，其特征在于，還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
8.一種數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測裝置，其特征在于，包括：
9.一種服務(wù)器，其特征在于，包括：處理器，以及與所述處理器通信連接的存儲(chǔ)器；
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種數(shù)據(jù)庫負(fù)載預(yù)測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述請求數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)高峰標(biāo)記信息，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括時(shí)間序列預(yù)測模塊和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊；所述將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征作為輸入特征集，所述歷史負(fù)載信息作為輸出集，訓(xùn)練初始模型，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述歷史請求數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征以及業(yè)務(wù)高峰特征...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉偉，張國軍，吳海存，葛佳，相奇丹，
申請(專利權(quán))人：中國農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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