[发明专利]一种服务降级方法及装置、存储介质、计算机设备

权利要求书

1.一种服务降级方法，其特征在于，包括：

获取针对至少一个预设应用服务的目标请求数据；

基于所述目标请求数据读取所述预设应用服务的状态参数，将所述状态参数输入预先建立的智能分析模型；

通过所述智能分析模型基于所述状态参数判断所述预设应用服务是否具备预设的服务降级条件；

若所述预设应用服务具备预设的服务降级条件，则匹配降级规则，利用所述降级规则对所述预设应用服务进行降级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对至少一个预设应用服务的目标请求数据，包括：

基于预设时间滑动窗口采集应用服务请求数据，基于所述目标请求数据选取针对至少一个预设应用服务的目标请求数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设时间滑动窗口采集应用服务请求数据，包括：

根据当前所处时间段设定第一预设时间滑动窗口，以所述第一预设时间滑动窗口为采集周期，采集应用服务请求数据；和/或，

获取当前应用服务请求量，根据所述当前应用服务请求量设定第二预设时间滑动窗口，以所述第二预设时间滑动窗口为采集周期，采集应用服务请求数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述智能分析模型基于所述状态参数判断所述预设应用服务是否具备预设的服务降级条件，包括：

通过所述智能分析模型根据所述状态参数识别出所述预设应用服务在不同服务维度的状态参数，

基于所述不同服务维度的状态参数在预设的多种预设检测算法中选取目标检测算法；

根据所述目标检测算法计算状态参数中的异常参数，基于所述异常参数判断所述预设应用服务是否具备预设的服务降级条件。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述不同服务维度的状态参数，包括但不限于：响应时间、并发量、连接数、流量、后端错误数量的95值、中位数。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设检测算法包括但不限于：基于曲线拟合的指数加权移动平均算法、基于时间序列检测算法、孤立森林算法、基于高斯分布的异常检测算法。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配降级规则，利用所述降级规则对所述预设应用服务进行降级，包括：

利用智能分析模型识别异常参数所属的服务维度，并基于所述异常参数所属的服务维度匹配降级规则后，将所述降级规则同步到规则缓存服务器中；

从规则缓存服务器调取服务降级规则，利用所述降级规则对所述预设应用服务进行降级。

8.一种服务降级装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取针对至少一个预设应用服务的目标请求数据；

输入模块，用于基于所述目标请求数据读取所述预设应用服务的状态参数，将所述状态参数输入预先建立的智能分析模型；

分析模块，用于通过所述智能分析模型基于所述状态参数判断所述预设应用服务是否具备预设的服务降级条件；

降级模块，用于当判断所述预设应用服务具备预设的服务降级条件时，匹配降级规则，利用所述降级规则对所述预设应用服务进行降级。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的服务降级方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的服务降级方法的步骤。