[发明专利]业务请求处理方法、装置及系统

权利要求书

1.一种业务请求处理方法，其特征在于，包括：

向云网关设备发送业务请求，以使得所述云网关设备根据所述业务请求对应的请求特征信息以及集群中各服务器当前的状态特征信息，参照所述集群历史的请求处理记录，获取历史相似条件下对具有所述请求特征信息的业务请求处理结果能够满足预设标准的目标服务器标识，以便依据所述目标服务器标识进行业务请求的转发，其中，所述目标服务器标识通过随机森林模型计算得到，所述随机森林模型包含多个有各自对应的决策树分类算法的决策树子模型，若所述目标服务器标识为多个，则通过一致性哈希算法确定处理所述业务请求的目标服务器，以及在通过一致性哈希算法未确定处理所述业务请求的服务器时，将历史故障次数最少的服务器作为处理所述业务请求的目标服务器；

接收业务请求的处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

输出所述业务请求的处理结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标服务器标识是通过随机森林模型计算得到的，所述随机森林模型是预先根据所述集群的历史请求处理记录数据训练得到的，所述方法还包括：

向所述云网关设备发送所述业务请求的请求特征信息和相应的处理结果，以便所述云网关设备创建所述随机森林模型对应的新训练集，所述新训练集用于更新所述随机森林模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设标准为能够成功处理业务请求、且处理请求耗时小于或等于预设时长阈值。

5.一种业务请求处理方法，其特征在于，包括：

当接收到业务请求时，获取所述业务请求对应的请求特征信息，以及集群中各服务器当前的状态特征信息；

参照所述集群历史的请求处理记录，获取在与所述状态特征信息对应的历史相似条件下，对具有所述请求特征信息的业务请求处理结果能够满足预设标准的目标服务器标识，其中，所述目标服务器标识通过随机森林模型计算得到，所述随机森林模型包含多个有各自对应的决策树分类算法的决策树子模型；

依据所述目标服务器标识，将业务请求转发给目标服务器进行处理；

其中，若所述目标服务器标识为多个，则通过一致性哈希算法确定处理所述业务请求的目标服务器，以及在通过一致性哈希算法未确定处理所述业务请求的服务器时，将历史故障次数最少的服务器作为处理所述业务请求的目标服务器。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标服务器标识是通过随机森林模型计算得到的，所述方法还包括：

利用所述集群历史的请求处理记录中历史业务请求数据和相应的处理结果数据，创建训练集；

通过所述训练集，基于随机森林算法训练得到随机森林模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述集群历史的请求处理记录中历史业务请求数据和相应的处理结果数据，创建训练集，具体包括：

对所述历史业务请求数据进行数字化和归一化处理后，获取历史业务请求的样本请求特征信息，以及处理所述历史业务请求的服务器当时的样本状态特征信息和对应的样本处理结果；

利用所述样本请求特征信息和对应请求处理的服务器的标识、所述样本状态特征信息、所述样本处理结果之间的映射关系，创建所述训练集。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过所述随机森林模型计算所述目标服务器标识的过程，具体包括：

将所述请求特征信息和所述状态特征信息分别输入到所述随机森林模型包含的多个决策树子模型中，获取多个决策树子模型分别依据所述映射关系计算得到的在与所述状态特征信息对应的历史相似条件下，对具有所述请求特征信息的业务请求处理结果能够满足预设标准的服务器标识，并基于大多数原则通过投票表决方式获取所述目标服务器标识。

9.根据权利要求5至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设标准为能够成功处理业务请求、且处理请求耗时小于或等于预设时长阈值。