平台批量作业的运行控制方法、装置、设备及存储介质与流程

本公开涉及数据处理和金融领域，尤其涉及一种平台批量作业的运行控制方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术：

1、随着信息化的快速发展，很多行业的技术架构逐渐从传统的集中式架构向分布式应用进行转型，批量作业也逐步从主机迁移到平台运行，平台批量作业比例逐渐增大。

2、在当前应用运维过程中，平台批量作业的报警时间指标等运行指标主要由运维人员或开发人员提前设置，其指标值相对固定，其灵活性较差。

3、然而在平台执行批量作业时，由于某些持续性地客观或不可控原因，平台的实际运行指标值并不在设定的运行指标内运行，从而使得平台会发出错误的警报，由此可知，如果能够准确地预测平台批量作业时的预测运行指标值能够有效降低工作人员的工作量。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了一种平台批量作业的运行控制方法、装置、设备、介质和程序产品。

2、根据本公开的第一个方面，提供了一种平台批量作业的运行控制方法，包括：

3、获取平台在n个时间段分别进行批量作业时，与上述时间段分别对应的实际运行指标值；

4、根据与第n个时间段对应的实际运行指标值和与前n-1个时间段分别对应的实际运行指标值，生成n-1个指标信息熵；

5、根据n-1个上述指标信息熵和与每个上述指标信息熵对应的指标权重，确定指标变动信息；

6、根据第n时间段的预设运行指标值和上述指标变动信息，预测上述平台在第n+1时间段进行批量作业时的预测运行指标值。

7、根据本公开的实施例，根据与第n个时间段对应的实际运行指标值和与前n-1个时间段分别对应的实际运行指标值，生成n-1个指标信息熵，包括：

8、根据前n-1时间段中的每个实际运行指标值和第n时间段的实际运行指标值，生成n-1个运行指标差参数；

9、根据n-1个上述运行指标差参数确定与每个上述运行指标差参数对应的指标比值；

10、针对每个上述指标比值，根据上述指标比值和指标比值的总数量，确定与上述指标比值对应的指标信息熵。

11、根据本公开的实施例，在确定上述指标比值之前，还包括：

12、对n-1个上述运行指标差参数进行归一化处理，得到n-1个归一化后的运行指标差参数，以根据n-1个上述归一化后的运行指标差参数确定与每个上述归一化后的运行指标差参数对应的指标比值。

13、根据本公开的实施例，对n-1个上述运行指标差参数进行归一化处理，得到n-1个归一化后的运行指标差参数，包括：

14、从n-1个上述运行指标差参数中分别确定运行指标差参数的最大值和最小值；

15、根据上述最大值和上述最小值，确定目标区间；

16、针对每个上述运行指标差参数，根据上述运行指标差参数、上述最小值和上述目标区间，生成上述归一化后的运行指标差参数。

17、根据本公开的实施例，根据n-1个上述指标信息熵和与每个上述指标信息熵对应的指标权重，确定指标变动信息，包括：

18、针对每个上述指标信息熵，根据上述指标信息熵、与上述指标信息熵关联的信息熵，确定与上述指标信息熵对应的上述指标权重；

19、针对每个上述指标权重，根据上述指标权重和与上述指标权重对应的运行指标差参数，生成中间变动信息；

20、根据n-1个上述中间变动信息，生成上述指标变动信息。

21、根据本公开的实施例，根据上述指标信息熵、与上述指标信息熵关联的信息熵，确定与上述指标信息熵对应的上述指标权重，包括：

22、根据预设数值和上述指标信息熵，生成第一数值；

23、对与上述指标信息熵关联的多个信息熵进行求和处理，得到第二数值；

24、根据上述关联的信息熵的数量和上述第二数值，得到第三数值；

25、对上述第一数值和上述第三数值进行除法运算，得到上述指标权重。

26、根据本公开的实施例，运行控制方法还包括：

27、获取上述指标在第n+1时间段内的实际运行指标值；

28、在上述实际运行指标值大于上述预测运行指标值的情况下，生成报警信息；

29、以可视化的方式展示上述报警信息。

30、根据本公开的实施例，上述实际运行指标值包括开始运行时间、指标运行时长和结束运行时间，上述预测运行指标值包括预测开始运行时间、预测指标运行时长和预测结束运行时间；

31、其中，在上述实际运行指标值大于上述预测运行指标值的情况下，生成报警信息，包括：

32、在上述平台到达上述预测开始运行时间但上述平台未开始进行批量作业的情况下，生成第一报警信息；

33、在上述平台未停止批量作业且指标运行时长大于上述预测指标运行时长的情况，生成第二报警信息，其中，上述指标运行时长表征上述平台在当前时刻与上述平台的开始运行时间之间的差值；

34、在上述平台停止批量作业的结束运行时间大于上述预测结束运行时间的情况，生成第三报警信息，其中，上述报警信息包括以下至少一种：上述第一报警信息、上述第一报警信息和上述第一报警信息。

35、本公开的第二方面提供了一种平台批量作业的运行控制装置，包括：

36、获取模块，用于获取平台在n个时间段分别进行批量作业时，与上述时间段分别对应的实际运行指标值；

37、生成模块，用于根据与第n个时间段对应的实际运行指标值和与前n-1个时间段分别对应的实际运行指标值，生成n-1个指标信息熵；

38、确定模块，用于根据n-1个上述指标信息熵和与每个上述指标信息熵对应的指标权重，确定指标变动信息；

39、预测模块，用于根据第n时间段的预设运行指标值和上述指标变动信息，预测上述平台在第n+1时间段进行批量作业时的预测运行指标值。

40、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。

41、本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。

42、本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

43、根据本公开的实施例，通过获取平台在n个时间段分别进行批量作业时，与时间段分别对应的实际运行指标值，基于第n个时间段对应的实际运行指标值和与前n-1个时间段分别对应的实际运行指标值，生成n-1个指标信息熵，根据n-1个指标信息熵和与每个指标信息熵对应的指标权重，确定指标变动信息，根据第n时间段的预设运行指标值和指标变动信息，预测平台在第n+1时间段进行批量作业时的预测运行指标值。由于第n+1时间段的预测运行指标值是根据前n-1个时间段的指标信息熵确定的指标变动信息和第n时间段的预设运行指标值生成的，使得可以基于前n个时间段的实际运行指标值动态调整第n+1时间段的预测运行指标值，避免了平台在不同时间段批量作业时的不确定性造成的实际运行指标值与批量设定的预期指标不对应的问题，从而提高了对平台批量作业时预测运行指标值的预测准确性，有效降低了工作人员的工作量。