[发明专利]一种基于时序预测的业务影响评估方法和装置

说明书

本公开的一方面涉及一种基于时序预测的业务影响评估方法，包括分析调用关系日志以确定特定业务链路的资源调用关系；对业务数据进行采样分析，以确定所述特定业务链路在过去时间段的多个时间点对特定资源的调用数据；对在所述多个时间点采样到的调用数据进行时序排序，以确定所述特定业务链路在所述过去时间段上对于所述特定资源的调用数据时间序列；基于所述特定业务链路在所述过去时间段上对于所述特定资源的调用数据时间序列，来预测所述调用数据时间序列在未来时间段上的变化；以及根据所述预测，确定所述特定业务链路在所述未来时间段上对所述特定资源的依赖程度。本公开的其他方面还涉及相应的装置、设备和计算机可读介质。

技术领域

本公开涉及风险预测，尤其涉及基于时序预测的业务影响评估。

背景技术

对于为大量用户提供大量业务的平台而言，需要有高等级的容灾/容量方案和风险预估、巡检。容灾和容量可包括为计算机信息系统提供的能应对各种灾难和突发状况的环境。例如当计算机系统在遭受不可抗拒的自然灾难以及计算机犯罪、计算机病毒、掉电、网络/通信失败、数据库瘫痪、硬件/软件错误、人为操作错误等人为灾难、或突发访问量巨增导致超出容限时，容灾/容量系统将保证用户数据的安全性，甚至还能提供不间断的应用服务。

在对类似容灾/容量等应用系统高可用问题进行分析的过程中，通常需要对系统或数据库的稳定性的重要程度进行分析，以发现其对整体架构和高可用性设计的影响。例如，需要分析一个重要的系统是否存在对一些不具备容灾能力的数据库的依赖，这些依赖是否会影响到关键业务，以及这种影响会达到什么样的程度等。

在传统软件开发中，类似的问题通常只能通过系统属主的经验来解答。一些相对成熟的软件体系可能会使用具备全局标记能力的业务标识来对业务进行区分。

本领域中因此需要改进的技术来实现完备分析和精准防控。

发明内容

本公开的一方面涉及一种基于时序预测的业务影响评估方法，包括分析调用关系日志以确定特定业务链路的资源调用关系；对业务数据进行采样分析，以确定所述特定业务链路在过去时间段的多个时间点对特定资源的调用数据；对在所述多个时间点采样到的调用数据进行时序排序，以确定所述特定业务链路在所述过去时间段上对于所述特定资源的调用数据时间序列；基于所述特定业务链路在所述过去时间段上对于所述特定资源的调用数据时间序列，来预测所述调用数据时间序列在未来时间段上的变化；以及根据所述预测，确定所述特定业务链路在所述未来时间段上对所述特定资源的依赖程度。

根据一示例性实施例，所述特定资源包括多个系统和多个数据库中的一者。

根据一示例性实施例，所述调用数据包括调用占比或调用量。

根据一示例性实施例，所述调用数据时间序列包括具有趋势性和周期性的序列。

根据进一步的示例性实施例，基于所述特定业务链路在所述过去时间段上对于所述特定资源的调用数据时间序列，来预测所述调用数据时间序列在未来时间段上的变化包括使用Holt-winters三次指数平滑算法来预测所述调用数据时间序列在所述未来时间段上的变化。

根据一示例性实施例，对业务数据进行采样分析，以确定所述特定业务链路在过去时间段的多个时间点对特定资源的调用数据进一步包括基于所述特定业务链路的全局唯一性链路业务标识对业务数据进行采样分析。

根据进一步的示例性实施例，基于所述特定业务链路的全局唯一性链路业务标识对业务数据进行采样分析进一步包括基于所述特定业务链路的全局唯一性链路业务标识对所述业务数据进行聚簇；以及对基于所述特定业务链路的全局唯一性链路业务标识来聚簇的业务数据进行采样分析，以确定所述特定业务链路在过去时间段的多个时间点对特定资源的调用数据。

根据一示例性实施例，基于所述特定业务链路在所述过去时间段上对于所述特定资源的调用数据时间序列，来预测所述调用数据时间序列在未来时间段上的变化包括使用机器学习来进行所述预测。