支付通道的运维方法、装置、计算机装置及存储介质与流程

本发明涉及在线支付技术领域，尤其涉及一种支付通道的运维方法、装置、计算机装置及存储介质。

背景技术：

随着技术的发展，通过英特网进行在线交易越来越普及，人们除了可以通过现金交易和pos机刷卡交易，还可以通过手机端的各类可支付软件(第三方支付软件、银行支付软件等)进行在线交易，通过这些在线交易，资金将从付款方转移至收款方。

在线交易过程中，能承担交易过程中的资金转移功能的系统，可以称为支付通道。若支付通道存在异常将导致支付不成功，需要及时的进行处理，以恢复支付通道异常。现有技术中，对支付通道进行运维的方法，通常是在支付出现异常时，检查原因并进行修复，有时可能要花费较长的时间才能定位问题并恢复支付通道，用户等待时间过长。

技术实现要素：

鉴于以上内容，有必要提供一种支付通道的运维方法、装置、计算机装置及存储介质，能够提高支付的成功率，减少用户的等待时间。

本发明提供一种支付通道的运维方法，所述方法包括：

检测目标支付通道是否达到运维条件；

若所述目标支付通道达到所述运维条件，获取所述目标支付通道以外的多个可用支付通道；

从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道；

将所述目标支付通道替换为所述稳定支付通道进行支付。

在本发明可选实施中，所述从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道，包括：

获取所述多个可用支付通道的历史交易信息；

根据所述多个可用支付通道的历史交易信息确定每个支付通道的稳定性级别；

选取所述多个可用支付通道中稳定性级别大于预设级别的支付通道为稳定支付通道。

在本发明可选实施中，所述从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道，包括：

获取所述多个可用支付通道的状态数据；

将所述多个可用支付通道的状态数据输入至训练过的机器学习模型，得到稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道，其中，所述机器学习模型通过历史状态数据进行训练，用于识别稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道。

在本发明可选实施中，所述检测目标支付通道是否达到运维条件包括：

检测所述目标支付通道是否出现支付失败事件；

若所述目标支付通道出现支付失败事件，判断所述支付失败事件的失败原因是否为所述目标支付通道异常；

若所述支付失败事件的失败原因为所述目标支付通道异常，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本发明可选实施例中，所述检测目标支付通道是否达到运维条件包括：

监控所述目标支付通道的稳定性指标；

当所述稳定性指标异常时，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本发明可选实施例中，所述检测目标支付通道是否达到运维条件包括：

统计预设时间内所述目标支付通道的支付成功率或支付失败率；

当所述目标支付通道的支付成功率低于成功率阈值或者所述目标支付通道的支付失败率高于失败率阈值时，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本发明可选实施例中，所述方法还包括：

当所述目标支付通道的支付成功率低于所述成功率阈值或者所述目标支付通道的支付失败率高于所述失败率阈值失，发送告警邮件。

本发明还提供一种支付通道的运维装置，所述装置包括：

检测模块，用于检测目标支付通道是否达到运维条件；

获取模块，用于若所述目标支付通道达到所述运维条件，获取所述目标支付通道以外的多个可用支付通道；

选取模块，用于从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道；

替换模块，用于将所述目标支付通道替换为所述稳定支付通道进行支付。

在本发明可选实施例中，所述选取模块具体用于：

获取所述多个可用支付通道的历史交易信息；

根据所述多个可用支付通道的历史交易信息确定每个支付通道的稳定性级别；

选取所述多个可用支付通道中稳定性级别大于预设级别的支付通道为稳定支付通道。

在本发明可选实施例中，所述选取模块具体用于：

获取所述多个可用支付通道的状态数据；

将所述多个可用支付通道的状态数据输入至训练过的机器学习模型，得到稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道，其中，所述机器学习模型通过历史状态数据进行训练，用于识别稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道。

在本发明可选实施例中，所述检测模块具体用于：

检测所述目标支付通道是否出现支付失败事件；

若所述目标支付通道出现支付失败事件，判断所述支付失败事件的失败原因是否为所述目标支付通道异常；

若所述支付失败事件的失败原因为所述目标支付通道异常，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本发明可选实施例中，所述检测模块具体用于：

监控所述目标支付通道的稳定性指标；

当所述稳定性指标异常时，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本发明可选实施例中，所述检测模块具体用于：

统计预设时间内所述目标支付通道的支付成功率或支付失败率；

当所述目标支付通道的支付成功率低于成功率阈值或者所述目标支付通道的支付失败率高于失败率阈值时，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本发明可选实施例中，所述装置还包括：

发送模块，用于当所述目标支付通道的支付成功率低于所述成功率阈值或者所述目标支付通道的支付失败率高于所述失败率阈值失，发送告警邮件。

本发明还提供一种计算机装置，所述计算机装置包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行所述至少一个指令以实现任意实施例中所述的支付通道的运维方法。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现任意实施例中所述的支付通道的运维方法。

由以上技术方案看出，本发明通过检测目标支付通道是否达到运维条件；若所述目标支付通道达到所述运维条件，获取所述目标支付通道以外的多个可用支付通道；从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道；将所述目标支付通道替换为所述稳定支付通道进行支付。从而在目标支付通道达到运维条件时，可以及时的将目标支付通道替换为稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道进行支付，进而提高支付的成功率，本发明在目标支付通道需要运维时，无需用户等待目标支付通道修复，直接切换可用的稳定性好的支付通道支付，实现了减少用户等待的时间的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种支付通道的运维方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种支付通道的运维装置的功能模块图；

图3是本发明实现支付通道的运维方法的较佳实施例的计算机装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，图1为本发明实施例提供的一种支付通道的运维方法的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。

s11，检测目标支付通道是否达到运维条件。

其中，目标支付通道可以是需要进行运维的多个支付通道，支付通道用于进行在线支付。例如，目标支付通道为需要进行运维的5个支付通道，或者，目标支付通道为需要进行运维的10个支付通道。

当需要进行运维的支付通道为多个时，检测每个支付通道是否达到运维条件。

在另一种可能的实施例中，所述检测目标支付通道是否达到运维条件包括：

检测所述目标支付通道是否出现支付失败事件；

若所述目标支付通道出现支付失败事件，判断所述支付失败事件的失败原因是否为所述目标支付通道异常；

若所述支付失败事件的失败原因为所述目标支付通道异常，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本发明实施例中，通过目标支付通道进行支付时，捕获支付成功或者支付失败的支付反馈信息。因此，可以通过捕获到的支付反馈信息来判断是否出现支付失败事件，即若捕获到支付失败的支付反馈信息，确定出现支付失败事件。

进一步的，对于支付失败的支付反馈信息可以通过其错误码来判断支付失败事件的失败原因是否为目标支付通道异常。

在本实施例中，若支付反馈信息包含的错误码标识为支付操作无响应、支付操作响应超时、交易银行错误(如交易银行系统参数配置问题、系统响应错误)时，都可以确定为支付失败的原因为目标支付通道异常。

通过本实施例，可以在目标支付通道出现支付失败事件时，就通过本发明所述的运维方法进行运维处理。

在另一种可能的实施例中，所述检测目标支付通道是否达到运维条件包括：

监控所述目标支付通道的稳定性指标；

当所述稳定性指标异常时，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本实施例中，稳定性指标可以包括但不限于：交易成功率、网络响应时间、交易量。

在一种可能的实施例中，当目标支付通道的交易成功率低于预设阈值时，可以确定稳定性指标异常。

在另一种可能的实施例中，当目标支付通道的网络响应时间大于预设响应时间时，可以确定稳定性指标异常。

在又一种可能的实施例中，当目标支付通道的交易量低于预期交易量时，可以确定稳定性指标异常。

在本实施例中，当稳定性指标异常时，表明目标支付通道的稳定性可能较差，此时确定目标支付通道达到运维条件。

通过本实施例，可以在目标支付通道的稳定性异常时，就通过本发明所述的运维方法进行运维处理，此时可能并未出现支付失败的事件，但仍通过本发明所述的运维方法进行运维处理，可以在目标支付通道出现支付失败事件之前，就进行处理，避免出现由于稳定性异常带来的支付失败事件，进而提高支付的成功率。

在另一种可能的实施例中，所述检测目标支付通道是否达到运维条件包括：

统计预设时间内所述目标支付通道的支付成功率或支付失败率；

当所述目标支付通道的支付成功率低于成功率阈值或者所述目标支付通道的支付失败率高于失败率阈值时，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

其中，预设时间可以根据需要预先设定。

具体的，可以统计预设时间内(如分钟、小时、天、星期、月)的交易成功数量(通过交易反馈的交易反馈信息来识别交易是否成功)来计算预设时间内目标支付通道的支付成功率。

同样的，可以统计预设时间内(如分钟、小时、天、星期、月)的交易失败数量(通过交易反馈的交易反馈信息来识别交易是否失败)来计算预设时间内目标支付通道的支付失败率。

本实施例中，当目标支付通道的支付成功率低于成功率阈值时，表明目标支付通道的支付成功率过低，当目标支付通道的支付失败率高于失败率阈值时，表明目标支付通道的支付失败率过高。具体的，成功率阈值和失败率阈值也可以根据需要设定，例如，成功率阈值为80％，失败率阈值为40％。

在本实施例中，当目标支付通道的支付成功率过低或者目标支付通道的支付失败率过高时，确定目标支付通道达到运维条件，进而通过本发明所述的运维方法进行运维处理，进一步提高用户的支付成功率、降低支付失败率。

进一步的，所述方法还可以包括：

所述方法还包括：

当所述目标支付通道的支付成功率低于所述成功率阈值或者所述目标支付通道的支付失败率高于所述失败率阈值失，发送告警邮件。

具体的，可以向运维人员发送告警邮件。

通过本实施例，可以向运维人员进行预警，以使运维人员提前对目标支付通道可能出现的问题进行排查和处理，进一步提高用户使用时的稳定性，降低支付错误率，提高支付成功率。

s12，若所述目标支付通道达到所述运维条件，获取所述目标支付通道以外的多个可用支付通道。

在本实施例中，可用支付通道是指可以使用的支付通道，多个可用支付通道是从当前交易系统所提供的所有支付通道中获取的。

例如，支付系统中有10个交易通道，目标支付通道为第1个交易通道，则从第1个交易通道以外的9个交易通道中获取可用支付通道。

具体的，可以通过心跳机制判断支付通道在网络层面上是否为可连接的，其中，心跳机制是按照一定规则发送固定格式的消息，若长时间没有收到，则确定连接失效。若支付通道为可连接的，再向支付通道发送自检请求，以使支付通道收到自检请求以后开启自检流程，再接收该支付通道通过自检反馈的所支持的功能列表，从而判断支付通道的可用性，进而选取多个可用支付通道。

s13，从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道。

其中，高稳定性条件用于筛选稳定性高的支付通道，则稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道为稳定性高的支付通道。

具体的，可以预先对支付系统包含的所有支付通道进行可用性评级，在获取到多个可用支付通道以后，根据预先进行的可用性评级，直接从多个可用支付通道中选取稳定性高于预设级别的稳定支付通道。

通过本发明实施例选取的稳定支付通道可以为一个支付通道或者是至少两个支付通道。

在另一种可能的实施例中，所述从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道，包括：

获取所述多个可用支付通道的历史交易信息；

根据所述多个可用支付通道的历史交易信息确定每个支付通道的稳定性级别；

选取所述多个可用支付通道中稳定性级别大于预设级别的支付通道为稳定支付通道。

其中，历史交易信息可以包括历史交易时长、历史交易成功率、历史交易成交量之中的一项或多项。

在本发明实施例中，可以根据每个支付通道的历史交易时长、历史交易成功率和历史交易量建立不同的交易曲线，从交易量曲线中获取每个支付通道的历史交易时长趋势、历史交易成功率趋势和历史交易量趋势，以及不同的交易量下交易时长与交易成功率关系，进而确定每个支付通道的稳定性级别。同时，预设级别可以为预先设定的。例如，稳定性级别问为高稳定性和低稳定性，预设级别可以为低稳定性。

例如，当某一支付通道的交易时长变长、交易量相对稳定或者增大时，确定该支付通道的稳定性级别为低稳定性。或者，当某一支付通道的交易时长不变或变短，交易量相对稳定，交易成功率稳定或者提高时，确定该支付通道的稳定性级别为高稳定性。

在另一种可能的实施例中，所述从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道，包括：

获取所述多个可用支付通道的状态数据；

将所述多个可用支付通道的状态数据输入至训练过的机器学习模型，得到稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道，其中，所述机器学习模型通过历史状态数据进行训练，用于识别稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道。

支付通道的状态数据可以是支付通道的连接状态数据、不同时间的交易状态数据等状态数据。

其中，机器学习模型为预先建立的模型，机器学习模型是一个包含未知数的函数，通过训练该机器学习模型，得到函数的值，则通过该训练过的机器学习模型，可以进行识别或预测。

在本发明实施例中，建立的机器学习的模型用于识别稳定性高于预设稳定性的支付通道，其中预设稳定性可以为预先设定的(具体的稳定性可以通过数值得分或者是等级来标识稳定性的高低)，在训练时，通过训练集对机器学习模型进行训练，具体的，训练集可以是历史状态数据(即若干对包含支付通道的状态数据以及支付通道稳定性数据的值)，则训练得到的机器学习模型可以根据输入的支付通道的状态数据来确定支付通道的稳定性高于预设稳定性的支付通道。

在本发明实施例中，将交易系统的交易数据作为训练数据，当交易系统产生新的数据后，就可以继续预先建立的训练机器学习模型，从而可以不断的训练预先建立的机器学习模型，从而不断的优化预先建立的机器学习模型的参数值，提高模型的识别率，进而提高识别出稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道的概率。

s14，将所述目标支付通道替换为所述稳定支付通道进行支付。

在获取到稳定支付通道以后，当用户使用目标支付通道出现异常时向用户推荐稳定支付通道进行支付，从而能够在支付通道遇到问题时，及时的将支付通道进行切换，避免用户等待。

或者，当用户默认使用的支付通道为目标支付通道时，且目标支付通道达到运维条件时，将目标支付通道替换为稳定支付通道，使用户在遇到支付问题之前，就解决支付可能存在的支付隐患，提高支付的稳定性和用户体验。

本发明提供的方法检测目标支付通道是否达到运维条件；若所述目标支付通道达到所述运维条件，获取所述目标支付通道以外的多个可用支付通道；从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道；将所述目标支付通道替换为所述稳定支付通道进行支付。从而在目标支付通道达到运维条件时，可以及时的将目标支付通道替换为稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道进行支付，进而提高支付的成功率，本发明在目标支付通道需要运维时，无需用户等待目标支付通道修复，直接切换可用的稳定性好的支付通道支付，实现了减少用户等待的时间的目的。

如图2所示，图2为本发明实施例提供的一种支付通道的运维装置的功能模块图。所述支付通道的运维装置包括检测模块210、获取模块220、选取模块230和替换模块240。本发明所称的模块是指一种能够被处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在计算机设备的存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。

检测模块210，用于检测目标支付通道是否达到运维条件。

其中，目标支付通道可以是需要进行运维的多个支付通道，支付通道用于进行在线支付。例如，目标支付通道为需要进行运维的5个支付通道，或者，目标支付通道为需要进行运维的10个支付通道。

当需要进行运维的支付通道为多个时，检测每个支付通道是否达到运维条件。

在另一种可能的实施例中，所述检测模块210具体用于：

检测所述目标支付通道是否出现支付失败事件；

若所述目标支付通道出现支付失败事件，判断所述支付失败事件的失败原因是否为所述目标支付通道异常；

若所述支付失败事件的失败原因为所述目标支付通道异常，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本发明实施例中，通过目标支付通道进行支付时，捕获支付成功或者支付失败的支付反馈信息。因此，可以通过捕获到的支付反馈信息来判断是否出现支付失败事件，即若捕获到支付失败的支付反馈信息，确定出现支付失败事件。

进一步的，对于支付失败的支付反馈信息可以通过其错误码来判断支付失败事件的失败原因是否为目标支付通道异常。

在本实施例中，若支付反馈信息包含的错误码标识为支付操作无响应、支付操作响应超时、交易银行错误(如交易银行系统参数配置问题、系统响应错误)时，都可以确定为支付失败的原因为目标支付通道异常。

通过本实施例，可以在目标支付通道出现支付失败事件时，就通过本发明所述的运维装置进行运维处理。

在另一种可能的实施例中，所述检测模块210具体用于：

监控所述目标支付通道的稳定性指标；

当所述稳定性指标异常时，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

在本实施例中，稳定性指标可以包括但不限于：交易成功率、网络响应时间、交易量。

在一种可能的实施例中，当目标支付通道的交易成功率低于预设阈值时，可以确定稳定性指标异常。

在另一种可能的实施例中，当目标支付通道的网络响应时间大于预设响应时间时，可以确定稳定性指标异常。

在又一种可能的实施例中，当目标支付通道的交易量低于预期交易量时，可以确定稳定性指标异常。

在本实施例中，当稳定性指标异常时，表明目标支付通道的稳定性可能较差，此时确定目标支付通道达到运维条件。

通过本实施例，可以在目标支付通道的稳定性异常时，就通过本发明所述的运维装置进行运维处理，此时可能并未出现支付失败的事件，但仍通过本发明所述的运维方法进行运维处理，可以在目标支付通道出现支付失败事件之前，就进行处理，避免出现由于稳定性异常带来的支付失败事件，进而提高支付的成功率。

在另一种可能的实施例中，所述检测模块210具体用于：

统计预设时间内所述目标支付通道的支付成功率或支付失败率；

当所述目标支付通道的支付成功率低于成功率阈值或者所述目标支付通道的支付失败率高于失败率阈值时，确定所述目标支付通道达到所述运维条件。

其中，预设时间可以根据需要预先设定。

具体的，可以统计预设时间内(如分钟、小时、天、星期、月)的交易成功数量(通过交易反馈的交易反馈信息来识别交易是否成功)来计算预设时间内目标支付通道的支付成功率。

同样的，可以统计预设时间内(如分钟、小时、天、星期、月)的交易失败数量(通过交易反馈的交易反馈信息来识别交易是否失败)来计算预设时间内目标支付通道的支付失败率。

本实施例中，当目标支付通道的支付成功率低于成功率阈值时，表明目标支付通道的支付成功率过低，当目标支付通道的支付失败率高于失败率阈值时，表明目标支付通道的支付失败率过高。具体的，成功率阈值和失败率阈值也可以根据需要设定，例如，成功率阈值为80％，失败率阈值为40％。

在本实施例中，当目标支付通道的支付成功率过低或者目标支付通道的支付失败率过高时，确定目标支付通道达到运维条件，进而通过本发明所述的运维装置进行运维处理，进一步提高用户的支付成功率、降低支付失败率。

进一步的，所述装置还可以包括发送模块。

发送模块，用于当所述目标支付通道的支付成功率低于所述成功率阈值或者所述目标支付通道的支付失败率高于所述失败率阈值失，发送告警邮件。

具体的，可以向运维人员发送告警邮件。

通过本实施例，可以向运维人员进行预警，以使运维人员提前对目标支付通道可能出现的问题进行排查和处理，进一步提高用户使用时的稳定性，降低支付错误率，提高支付成功率。

获取模块220，用于若所述目标支付通道达到所述运维条件，获取所述目标支付通道以外的多个可用支付通道。

在本实施例中，可用支付通道是指可以使用的支付通道，多个可用支付通道是从当前交易系统所提供的所有支付通道中获取的。

例如，支付系统中有10个交易通道，目标支付通道为第1个交易通道，则从第1个交易通道以外的9个交易通道中获取可用支付通道。

具体的，可以通过心跳机制判断支付通道在网络层面上是否为可连接的，其中，心跳机制是按照一定规则发送固定格式的消息，若长时间没有收到，则确定连接失效。若支付通道为可连接的，再向支付通道发送自检请求，以使支付通道收到自检请求以后开启自检流程，再接收该支付通道通过自检反馈的所支持的功能列表，从而判断支付通道的可用性，进而选取多个可用支付通道。

选取模块230，用于从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道。

其中，高稳定性条件用于筛选稳定性高的支付通道，则稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道为稳定性高的支付通道。

具体的，可以预先对支付系统包含的所有支付通道进行可用性评级，在获取到多个可用支付通道以后，根据预先进行的可用性评级，直接从多个可用支付通道中选取稳定性高于预设级别的稳定支付通道。

通过本发明实施例选取的稳定支付通道可以为一个支付通道或者是至少两个支付通道。

在另一种可能的实施例中，所述选取模块230具体用于：

获取所述多个可用支付通道的历史交易信息；

根据所述多个可用支付通道的历史交易信息确定每个支付通道的稳定性级别；

选取所述多个可用支付通道中稳定性级别大于预设级别的支付通道为稳定支付通道。

其中，历史交易信息可以包括历史交易时长、历史交易成功率、历史交易成交量之中的一项或多项。

在本发明实施例中，可以根据每个支付通道的历史交易时长、历史交易成功率和历史交易量建立不同的交易曲线，从交易量曲线中获取每个支付通道的历史交易时长趋势、历史交易成功率趋势和历史交易量趋势，以及不同的交易量下交易时长与交易成功率关系，进而确定每个支付通道的稳定性级别。同时，预设级别可以为预先设定的。例如，稳定性级别问为高稳定性和低稳定性，预设级别可以为低稳定性。

例如，当某一支付通道的交易时长变长、交易量相对稳定或者增大时，确定该支付通道的稳定性级别为低稳定性。或者，当某一支付通道的交易时长不变或变短，交易量相对稳定，交易成功率稳定或者提高时，确定该支付通道的稳定性级别为高稳定性。

在另一种可能的实施例中，所述选取模块230具体用于：

获取所述多个可用支付通道的状态数据；

将所述多个可用支付通道的状态数据输入至训练过的机器学习模型，得到稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道，其中，所述机器学习模型通过历史状态数据进行训练，用于识别稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道。

支付通道的状态数据可以是支付通道的连接状态数据、不同时间的交易状态数据等状态数据。

其中，机器学习模型为预先建立的模型，机器学习模型是一个包含未知数的函数，通过训练该机器学习模型，得到函数的值，则通过该训练过的机器学习模型，可以进行识别或预测。

在本发明实施例中，建立的机器学习的模型用于识别稳定性高于预设稳定性的支付通道，其中预设稳定性可以为预先设定的(具体的稳定性可以通过数值得分或者是等级来标识稳定性的高低)，在训练时，通过训练集对机器学习模型进行训练，具体的，训练集可以是历史状态数据(即若干对包含支付通道的状态数据以及支付通道稳定性数据的值)，则训练得到的机器学习模型可以根据输入的支付通道的状态数据来确定支付通道的稳定性高于预设稳定性的支付通道。

在本发明实施例中，将交易系统的交易数据作为训练数据，当交易系统产生新的数据后，就可以继续预先建立的训练机器学习模型，从而可以不断的训练预先建立的机器学习模型，从而不断的优化预先建立的机器学习模型的参数值，提高模型的识别率，进而提高识别出稳定性高于预设稳定性的稳定支付通道的概率。

替换模块240，用于将所述目标支付通道替换为所述稳定支付通道进行支付。

在获取到稳定支付通道以后，当用户使用目标支付通道出现异常时向用户推荐稳定支付通道进行支付，从而能够在支付通道遇到问题时，及时的将支付通道进行切换，避免用户等待。

或者，当用户默认使用的支付通道为目标支付通道时，且目标支付通道达到运维条件时，将目标支付通道替换为稳定支付通道，使用户在遇到支付问题之前，就解决支付可能存在的支付隐患，提高支付的稳定性和用户体验。

本发明提供的支付通道的运维装置通过检测模块检测目标支付通道是否达到运维条件；若所述目标支付通道达到所述运维条件，获取模块获取所述目标支付通道以外的多个可用支付通道；选取模块从所述目标支付通道以外的多个可用支付通道中选取稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道；替换模块将所述目标支付通道替换为所述稳定支付通道进行支付。从而在目标支付通道达到运维条件时，可以及时的将目标支付通道替换为稳定性满足高稳定性条件的稳定支付通道进行支付，进而提高支付的成功率，本发明在目标支付通道需要运维时，无需用户等待目标支付通道修复，直接切换可用的稳定性好的支付通道支付，实现了减少用户等待的时间的目的。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。

如图3所示，图3是本发明实现支付通道的运维方法的较佳实施例的计算机装置的结构示意图。所述计算机装置包括至少一个发送装置31、至少一个存储器32、至少一个处理器33、至少一个接收装置34以及至少一个通信总线。其中，所述通信总线用于实现这些组件之间的连接通信。

所述计算机装置是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)、数字处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、嵌入式设备等。所述计算机装置还可包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(cloudcomputing)的由大量主机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。

所述计算机装置可以是，但不限于任何一种可与用户通过键盘、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，平板电脑、智能手机、监控设备等终端。

所述计算机装置所处的网络包括，但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(virtualprivatenetwork，vpn)等。

其中，所述接收装置34和所述发送装置31可以是有线发送端口，也可以为无线设备，例如包括天线装置，用于与其他设备进行数据通信。

所述存储器32用于存储程序代码。所述存储器32可以是集成电路中没有实物形式的具有存储功能的电路，如ram(random-accessmemory，随机存取存储器)、fifo(firstinfirstout，先进先出存储器)等。或者，所述存储器32也可以是具有实物形式的存储器，如内存条、tf卡(trans-flashcard)、智能媒体卡(smartmediacard)、安全数字卡(securedigitalcard)、快闪存储器卡(flashcard)等储存设备等等。

所述处理器33可以包括一个或者多个微处理器、数字处理器。所述处理器33可调用存储器32中存储的程序代码以执行相关的功能。例如，图2中所述的各个模块是存储在所述存储器32中的程序代码，并由所述处理器33所执行，以实现一种支付通道的运维方法。所述处理器33又称中央处理器(cpu，centralprocessingunit)，是一块超大规模的集成电路，是运算核心(core)和控制核心(controlunit)。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。