[发明专利]一种评估在线节点服务器性能的方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010096526.X 申请日: 2020-02-17
公开(公告)号: CN111277445B 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 赵瑞 申请(专利权)人: 网宿科技股份有限公司
主分类号: H04L41/14 分类号: H04L41/14;H04L67/63;H04L43/08
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 代理人: 彭燕
地址: 200030 上海市徐汇*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 评估 在线 节点 服务器 性能 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种评估在线节点服务器性能的方法,其特征在于,包括:

根据待调入的服务请求,确定所述待调入的服务请求对应的第一特征指标;根据所述在线节点服务器的已调入的服务请求的第二特征指标和所述第一特征指标,确定待预估的特征指标;

针对每个基模型,确定所述待预估的特征指标在所述基模型下的各子模型的子预估值;根据所述各子模型的子预估值确定所述基模型的预估值;任一基模型下的子模型是通过不同的训练集和测试集得到的;

将各基模型的预估值通过融合模型确定出融合值;所述融合模型记录有各历史样本在所述各基模型的各子模型下的子预估值。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将各基模型的预估值通过融合模型确定出融合值之后,还包括:

若所述融合值符合业务要求,则将所述待调入的服务请求分配给所述在线节点服务器。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将各基模型的预估值通过融合模型确定出融合值,包括:

针对每个基模型的预估值,从所述融合模型中确定与所述预估值符合设定要求的子预估值;根据符合设定要求的子预估值,确定所述基模型的更新值;

根据各基模型的更新值,确定出所述融合值。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,从所述融合模型中确定与所述预估值符合设定要求的子预估值,包括:

所述融合模型中存储有所述待调入的服务请求之前最近的样本周期的历史样本在所述各基模型的各子模型下的子预估值;

从所述最近的样本周期的历史样本中确定与所述预估值最接近的N个子预估值。

5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,N通过如下方式确定:

针对所述最近的样本周期的历史样本中的任一个,确定所述融合模型中具有至少N个与所述历史样本对应的在线节点服务器的实际处理性能符合设定要求的子预估值。

6.如权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,

任一基模型下的子模型是通过不同的训练集和测试集得到的,包括:

按照K折交叉验证的方式,将同一样本集合划分出K种不同的训练集和测试集;

针对每种训练集和测试集进行训练,得到K种子模型。

7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,将同一样本集合划分出K种不同的训练集和测试集之前,还包括:

根据各样本对应的在线节点服务器的实际处理性能,将所述样本集合中的样本划分至不同类别;各类别对应的处理性能不同;

将归属于不同类别且距离最近的两个样本删除。

8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:

若不同类别之间的样本数据分布不均衡,则对数量少的类别内的样本进行过采样;对数量多的类别内的样本进行欠采样。

9.一种评估在线节点服务器性能的装置,其特征在于,包括:

特征指标确定单元,用于根据待调入的服务请求,确定所述待调入的服务请求对应的第一特征指标;根据所述在线节点服务器的已调入的服务请求的第二特征指标和所述第一特征指标,确定待预估的特征指标;

预估值确定单元,用于针对每个基模型,确定所述待预估的特征指标在所述基模型下的各子模型的子预估值;根据所述各子模型的子预估值确定所述基模型的预估值;任一基模型下的子模型是通过不同的训练集和测试集得到的;

融合值确定单元,用于将各基模型的预估值通过融合模型确定出融合值;所述融合模型记录有各历史样本在所述各基模型的各子模型下的子预估值。

10.一种计算设备,其特征在于,包括:

存储器,用于存储程序指令;

处理器,用于调用所述存储器中存储的程序指令,按照获得的程序执行如权利要求1-8任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1-8任一项所述的方法。

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