[发明专利]容量数据处理、调配的方法、系统和计算机可读介质

说明书

本发明涉及本发明容量数据处理、调配的方法、系统和计算机可读介质，依据系统编码和指标编码查询系统数据特征；计算预测特征数据的时间长度；确定是平移拟合时，计算增长率，将增长率写入中间数据库；进行平移结构判断和增长权重计算；获取增长率、增长权重计算平移拟合，序列分解拟合模型构建；根据特征数据时间长度判断调整方式，增长率按月特征调整，计算增长率，将增长率写入中间数据库；计算预测偏差作为调整方案，入库；获取预测长度偏差调整，预测数据入库。本发明预测灵活性强、预测准确性高，使用者更清楚地分析影响预测准确率；增强拟合与预测效果；能够很好的将业务指标数据按需求做出预测。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及基于互联网络和大规模数据处理的金融计算机系统容量数据处理、调配的方法、系统和计算机可读介质。

背景技术

包括银行在内的现有的金融业的计算机系统中的各个应用，数据会随时间进行变动，这些变动虽然一般是持续增长的，但是在某些场合下也会出现某个应用数据的减少，甚至反复变动的情况。新的应用也会随时间进行变动，包括应用数量的增减或者波动。

现有银行业的计算机系统中的各应用，对硬件资源的依赖往往是独立的，特别是对一些昂贵的可扩展资源，诸如CPU、硬盘、内存等，都是独立进行使用的。其中，诸如银行为追求系统的健壮性、IO指标等只能采购更高级别的硬件装置和设备。在生产环境中，管控各应用的机房的操作人员根据人工巡查或特定主机提供的硬件显示指标，例如硬盘、内存容量或CPU饱和度指标，然后根据操作员个人的经验进行粗放的硬件资源的人工调整，例如停机后增加足够多的硬盘，例如增加80％的硬盘或者例如停机后减少50％的硬盘；对于CPU或者内存等资源也会进行类似的经验操作。这种人工调整在实际生产中无法适应高强度高并发性的涉及大规模数据处理的银行计算机系统的动态变化，并且为了保持足够的数据运行安全性浪费了较多的昂贵计算机硬件设备。

从应用上而言，尤其是在金融领域内，诸如互联网网贷、节日商户促销、高收益理财发售，秒杀等场景的出现，使得诸如银行形式的企业在互联网中的各条线业务飞速发展，业务增长呈现了新的形态，这些条线的应用使得对包括数据在内的适应各系统的容量控制和调配变得异常频繁。

传统的商业银行需要投入大量资金和资源，建设和发展需要大量包括信息中心操作员在内的人员参与辅助的信息系统和技术保障体系，这其中人员消耗的成本比本已经十分昂贵的硬件资源还要更高，但是为了不断适应新推出的各个全新的业务种类和服务模式只能容忍以这种粗放的大规模消耗增加才能满足持续发展的业务需要。例如，随着银行的服务品种、交付渠道和技术实现的不断增加，使得银行中对应的电脑应用系统也随之增多，由此便出现了这样一个情况：每一个应用系统单独对应后台业务、支付体系等支持系统，很多都配有前置处理机实现特有的业务处理、数据处理或者设备控制管理；银行机房中往往放置着大量不同业务的前置机系统。该种架构的系统及其上的系统工作方法增加了系统维护人员的投入，造成银行设备和软件投资的浪费，诸如同一银行不同地区、不同系统的各个阶段重复开发现象严重，更加危险的是：可能因应用系统的容量人工配置失误或管理杂乱导致系统的错误或崩溃。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种能够动态地控制和调配银行计算机系统的容量数据处理和调配的方法、系统和计算机可读介质，用以解决上述至少一个技术问题。

第一方面，本发明提供一种容量数据处理和调配方法。

在本发明第一方面的一个实施例中，所述方法包括：

步骤s201，总前系统统计自身服务量供应情况并调整分配至各业务流程的系统中；

步骤s202，总前系统通过渠道接入完整业务所需的渠道系统与业务系统；

步骤s203，基于系统压力测试计算承载力数据，基于监听装置采集统计业务指标数据；

步骤s204，数据采集同步器管理采集装置，接收数据并进行系统归类后传递至容量平台服务器；