[发明专利]一种性能优化结果预测方法及装置有效
申请号: | 201610550297.8 | 申请日: | 2016-07-13 |
公开(公告)号: | CN107622003B | 公开(公告)日: | 2021-02-02 |
发明(设计)人: | 郭东白;李彦超;桑植 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06F11/34 | 分类号: | G06F11/34 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄志华 |
地址: | 英属开曼群岛大开曼*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 性能 优化 结果 预测 方法 装置 | ||
1.一种性能优化结果预测方法,其特征在于,该方法包括:
获取在进行性能优化前,预先划分的多个延迟区间中每个延迟区间分别对应的发起页面访问请求的请求成功数和请求总数;其中,不同的延迟区间对应不同的延迟时长取值范围;
根据所述多个延迟区间中每个延迟区间分别对应的发起页面访问请求的请求成功数和请求总数、以及预计的进行性能优化后的延迟时长,确定进行性能优化后的页面转化率;所述页面转化率是指请求成功的比率;
其中,所述确定进行性能优化后的页面转化率,包括:
针对所述多个延迟区间中的每个延迟区间,根据所述预计的进行性能优化后的延迟时长t与选择的进行性能优化前的一个延迟时长α的比例,确定该延迟区间对应的进行性能优化后的页面转化率;
根据确定的多个延迟区间中的每个延迟区间分别对应的进行性能优化后的页面转化率,以及每个延迟区间对应的请求数占比,确定进行性能优化后的页面转化率;其中,每个延迟区间对应的请求数占比是指该延迟区间对应的请求总数占发起所述页面访问请求的总请求数的比率。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述页面访问请求是指从第一页面发起的、访问第二页面的请求;
所述延迟时长是指从所述第一页面发起所述页面访问请求到开始加载所述第二页面的时长;或者,所述延迟时长是指从所述第一页面的前序页面发起访问所述第一页面的请求,到加载完成所述第一页面的时长。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述α为进行性能优化前的平均延迟时长;或者
所述α为对所述多个延迟区间分别对应的性能优化前的请求总数进行加权平均后的延迟时长;或者
所述α为进行性能优化前,在所述多个延迟区间中,对应的请求总数最多的延迟区间中的最大延迟时长;或者
所述α为进行性能优化前,对应的请求总数最多的延迟时长;或者
所述α为在将所述页面访问请求按照进行性能优化前对应的延迟时长从小到大排序后,第或名页面访问请求所对应的延迟时长,k为预设的小于1的实数,M为发起所述页面访问请求的总请求数。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据进行性能优化前,发起所述页面访问请求的总请求成功数和总请求数,确定进行性能优化前的页面转化率;
根据进行性能优化前的页面转化率和所述进行性能优化后的页面转化率,确定进行性能优化后的页面转化率提升值。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据进行性能优化后的页面转化率提升值,以及所述发起所述页面访问请求的总请求数,确定进行性能优化后发起所述页面访问请求的总请求成功数提升值。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
针对全局多级页面访问请求,根据进行性能优化后从全局中每一个页面到其下一级页面的页面转化率,确定在进行性能优化后经过多级页面访问请求访问到目标页面的总请求成功数;
根据在进行性能优化后经过多级页面访问请求访问到目标页面的总请求成功数,以及进行性能优化前经过多级页面访问请求访问到目标页面的实际总请求成功数,确定进行性能优化后的全局总请求成功数提升值。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,根据进行性能优化后从全局中每一个页面到其下一级页面的页面转化率,确定在进行性能优化后经过多级页面访问请求访问到目标页面的总请求成功数,包括:
针对全局中每一个非初始页面,根据进行性能优化后访问该页面的每一个前序页面的总请求成功数、从该页面的每一个前序页面到该页面的请求跳出数、以及从该页面的每一个前序页面到该页面的页面转化率,确定进行性能优化后访问该页面的总请求成功数;
其中,全局中的初始页面是指全局的访问入口,所述从该页面的每一个前序页面到该页面的请求跳出数是指在加载完成每一个前序页面后,没有选择访问该页面的请求数。
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