[发明专利]一种自动服务降级系统及方法有效
| 申请号： | 201610825439.7 | 申请日： | 2016-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN106341343B | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 汤奇峰;候杰 | 申请（专利权）人： | 晶赞广告（上海）有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851;H04L12/24 |
| 代理公司： | 上海翰信知识产权代理事务所(普通合伙) 31270 | 代理人： | 张维东 |
| 地址： | 200072 上海市闸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种自动服务降级系统，包括流量识别模块和流量选择模块，所述流量识别模块在http请求头数据上设计特征算子，通过特征算子进行流量识别；所述流量识别模块计算流量的特征签名，所述特征签名采用机器学习算法训练一流量重要性预测模型K(X)，根据流量重要性预测模型K(X)计算流量为重要流量的概率；所述流量识别模块将计算得到的流量为重要流量的概率传送给流量选择模块，所述流量选择模块丢弃不需要的流量。本发明一种自动服务降级系统可避免后端服务系统在流超过系统服务能力时，系统超载宕机的情况发生；可在丢弃超载流量的情况下，能够自动识别流量重要性，最大可能的避免超载造成的业务损失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自动 服务 降级 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种自动服务降级系统，其特征在于，包括：流量识别模块，用于识别流量重要程度，提供流量选择的依据；流量选择模块，用于实现流量的选择和丢弃，保证后端服务不被超载；所述流量识别模块在http请求头数据上设计特征算子，通过特征算子进行流量识别；所述流量识别模块计算流量的特征签名，所述特征签名采用机器学习算法训练一流量重要性预测模型K(X)，根据流量重要性预测模型K(X)计算流量为重要流量的概率；所述流量识别模块将计算得到的流量为重要流量的概率传送给流量选择模块，所述流量选择模块根据后端服务的容限Q，丢弃不需要的流量。
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