一种系统负载均衡方法、装置、系统和介质与流程

本申请涉及计算机，特别涉及一种系统负载均衡方法、装置、系统和介质。

背景技术：

1、随着银行业务的不断增多，对银行系统的负载要求也越来越高，需要保证银行各类业务的顺利执行，并且要提高执行效率。

2、传统的银行对于系统负载均衡以及流量配比均衡的实现，主要依赖于硬件资源的控制，其资源成本较高。

3、因此，如何实现银行系统负载均衡及流量配比均衡的同时，提升整体数据处理效率，减少对硬件资源的依赖，保持数据处理的稳定性，是本领域需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，提供该
技术实现要素：
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、本申请的目的在于提供一种系统负载均衡方法、装置、系统和介质，可以提升整体数据处理效率，减少对硬件资源的依赖，保持数据处理的稳定性。

3、为实现上述目的，本申请有如下技术方案：

4、第一方面，本申请实施例提供了一种系统负载均衡方法，包括：

5、根据当前系统硬件资源，计算得到当前系统最大数据流资源阈值；

6、获取当前数据处理请求对应的总处理数据和当前系统数据流；

7、当当前系统为单节点系统时，将所述当前系统数据流和所述当前系统最大数据流资源阈值，输入第一自适应反馈控制算法模型，输出得到所述总处理数据中当前处理数据和待处理数据的占比；

8、根据所述当前数据处理请求和所述占比，将所述当前处理数据分发至所述单节点系统进行处理。

9、在一种可能的实现方式中，还包括：

10、当所述当前系统为多节点系统时，将当前系统各个节点数据流，输入第二自适应反馈控制算法模型，输出得到当前空闲节点；

11、根据所述当前数据处理请求，将所述总处理数据分发给所述当前空闲节点进行处理。

12、在一种可能的实现方式中，所述第二自适应反馈控制算法模型，通过以下步骤训练得到：

13、获取初始自适应反馈控制算法模型的训练集，所述训练集包括：历史系统各个节点数据流和历史空闲节点；

14、利用所述训练集学习所述历史系统各个节点数据流和所述历史空闲节点的映射关系；

15、根据所述映射关系确定所述初始自适应反馈控制算法模型的模型参数，以得到所述第二自适应反馈控制算法模型。

16、在一种可能的实现方式中，所述将所述当前处理数据分发至所述单节点系统进行处理，包括：

17、将所述当前处理数据分发至所述单节点系统，进行数据加载、数据清洗、数据加工和数据清除。

18、第二方面，本申请实施例提供了一种系统负载均衡装置，包括：

19、计算单元，用于根据当前系统硬件资源，计算得到当前系统最大数据流资源阈值；

20、获取单元，用于获取当前数据处理请求对应的总处理数据和当前系统数据流；

21、第一输入单元，用于当当前系统为单节点系统时，将所述当前系统数据流和所述当前系统最大数据流资源阈值，输入第一自适应反馈控制算法模型，输出得到所述总处理数据中当前处理数据和待处理数据的占比；

22、处理单元，用于根据所述当前数据处理请求和所述占比，将所述当前处理数据分发至所述单节点系统进行处理。

23、在一种可能的实现方式中，还包括：

24、第二输入单元，用于当所述当前系统为多节点系统时，将当前系统各个节点数据流，输入第二自适应反馈控制算法模型，输出得到当前空闲节点；

25、分法单元，用于根据所述当前数据处理请求，将所述总处理数据分发给所述当前空闲节点进行处理。

26、在一种可能的实现方式中，还包括：

27、训练单元，用于获取初始自适应反馈控制算法模型的训练集，所述训练集包括：历史系统各个节点数据流和历史空闲节点；

28、学习单元，用于利用所述训练集学习所述历史系统各个节点数据流和所述历史空闲节点的映射关系；

29、确定单元，用于根据所述映射关系确定所述初始自适应反馈控制算法模型的模型参数，以得到所述第二自适应反馈控制算法模型。

30、在一种可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于：

31、将所述当前处理数据分发至所述单节点系统，进行数据加载、数据清洗、数据加工和数据清除。

32、第三方面，本申请实施例提供了一种系统负载均衡系统，包括：

33、存储器，用于存储计算机程序；

34、处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述系统负载均衡方法的步骤。

35、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现如上述所述系统负载均衡方法的步骤。

36、与现有技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：

37、本申请实施例提供了一种系统负载均衡方法、装置、系统和介质，可应用于大数据领域或金融领域。该方法包括：根据当前系统硬件资源，计算得到当前系统最大数据流资源阈值；获取当前数据处理请求对应的总处理数据和当前系统数据流；当当前系统为单节点系统时，将当前系统数据流和当前系统最大数据流资源阈值，输入第一自适应反馈控制算法模型，输出得到总处理数据中当前处理数据和待处理数据的占比；根据当前数据处理请求和占比，将当前处理数据分发至单节点系统进行处理。从而本申请利用第一自适应反馈控制算法模型，结合当前系统的硬件资源参数：最大数据流资源阈值以及当前系统数据流，实现数据流量的合理配比，根据配比实现当前系统的负载均衡，可以提升整体数据处理效率，减少对硬件资源的依赖，保持数据处理的稳定性。

技术特征：

1.一种系统负载均衡方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二自适应反馈控制算法模型，通过以下步骤训练得到：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前处理数据分发至所述单节点系统进行处理，包括：

5.一种系统负载均衡装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：

9.一种系统负载均衡系统，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现如权利要求1-4任意一项所述系统负载均衡方法的步骤。

技术总结
本申请提供一种系统负载均衡方法、装置、系统和介质，可应用于大数据领域或金融领域。根据当前系统硬件资源，计算当前系统最大数据流资源阈值；获取当前数据处理请求对应的总处理数据和当前系统数据流；当当前系统为单节点系统时，将当前系统数据流和当前系统最大数据流资源阈值，输入第一自适应反馈控制算法模型，得到总处理数据中当前处理数据和待处理数据的占比；根据当前数据处理请求和占比，将当前处理数据分发至单节点系统处理。利用第一自适应反馈控制算法模型，结合最大数据流资源阈值以及当前系统数据流，实现数据流量的合理配比，根据配比实现当前系统的负载均衡，提升整体数据处理效率，减少对硬件资源的依赖，保持数据处理的稳定性。

技术研发人员：姚晓磊
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14