主机运行方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本技术涉及人工智能，特别是涉及一种主机运行方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、目前，大型主机承担了银行核心业务，随着业务的增长，白天联机业务高峰的交易率越来也高，同时消耗越来越多的系统资源。如果系统资源使用率超过阈值，可能导致交易响应时间冲高，存在交易拥堵失败等风险。为解决该生产隐患，因此如何确保主机在联机业务高峰期间平稳运行是当前的研究重点。

2、传统的业务高峰运行方式是通过人工在联机业务高峰期间，实时调整业务处理序列，使得主机能够保持平稳运行，但是该方式需要耗费大量的人力资源，并且人工调整容易产生误差信息，从而导致主机在业务高峰期间的运行稳定性较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种主机运行方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种主机运行方法。所述方法包括：

3、获取目标主机在预设的业务高峰处理时间段内的多个业务处理数据、以及每个业务处理数据对应的业务处理信息，并基于各所述业务处理数据、以及各所述业务处理信息，识别高峰交易构成信息；

4、基于所述高峰交易构成信息，构建各所述业务处理数据的推送策略，并基于各所述业务处理数据的推送策略，确定各所述业务处理数据的脉冲推送周期；

5、基于各所述业务处理数据的脉冲推送周期，将各所述业务处理数据依次推送至目标主机，并基于所述目标主机、以及各所述业务处理数据的业务处理信息，对各所述业务处理数据进行数据处理。

6、可选的，所述基于各所述业务处理数据、以及各所述业务处理信息，识别高峰交易构成信息，包括：

7、识别每个业务处理数据的处理时间点、以及每个业务处理数据的数据内容，并基于每个业务处理数据的业务处理信息，识别每个业务处理数据的来源信息、以及每个业务处理数据的业务种类信息；

8、基于各所述业务处理数据的来源信息、以及各所述业务数据信息的业务种类信息，对各所述业务数据信息进行分类，得到多个数据组，并基于每个数据组中的各业务处理数据的处理时间点、以及每个数据组中的各业务处理数据的数据内容，分析每个数据组的交易率变化信息；

9、基于每个数据组的交易率变化信息，识别每个数据组中的各业务处理数据的数据构成信息，得到高峰交易构成信息。

10、可选的，所述基于各所述业务处理数据的来源信息、以及各所述业务数据信息的业务种类信息，对各所述业务数据信息进行分类，得到多个数据组，包括：

11、基于各所述业务处理数据的业务种类信息，按照每个业务种类信息，对各所述业务处理数据进行分组处理，得到多个初始数据组；

12、针对每个初始数据组，对所述初始数据组中的每个来源信息对应的各业务处理数据进行数据聚类处理，得到每个来源信息对应的交易分布信息；

13、将各所述来源信息对应的交易分布信息添加至所述初始数据组，得到数据组。

14、可选的，所述基于每个数据组中的各业务处理数据的处理时间点、以及每个数据组中的各业务处理数据的数据内容，分析每个数据组的交易率变化信息，包括：

15、针对每个数据组，基于所述数据组中每个来源信息对应的各业务数据信息的处理时间点，对每个来源信息的各业务数据信息进行排序处理，得到每个来源信息对应的业务数据序列；

16、基于每个来源信息对应的各业务数据信息的数据内容、识别于每个来源信息对应的各业务数据信息的交易信息；

17、基于每个来源信息对应的业务数据序列、每个来源信息对应的各业务数据信息的交易信息、以及每个来源信息对应的交易分布信息，确定每个来源信息的子交易率变化信息，并将所有来源信息的子交易率变化信息作为所述数据组的交易率变化信息。

18、可选的，所述基于每个数据组的交易率变化信息，识别每个数据组中的各业务处理数据的数据构成信息，得到高峰交易构成信息，包括：

19、针对每个数据组，基于所述数据组的交易率变化信息，识别所述数据组的每个来源信息中的高峰交易信息、以及所述高峰交易信息对应的各高峰业务处理数据，并识别各所述高峰业务处理数据之间的关联信息，以及每个高峰交易信息对应的高峰业务处理数据的数目；

20、将各所述来源信息的高峰交易信息、各所述高峰交易信息对应的高峰业务处理数据、各所述高峰业务处理数据之间的关联信息、以及每个高峰交易信息对应的高峰业务处理数据的数目，作为所述数据组的数据构成信息；

21、将所有数据组的数据构成信息，作为高峰交易构成信息。

22、可选的，所述基于所述高峰交易构成信息，构建各所述业务处理数据的推送策略，包括：

23、识别所述目标主机的目标数据处理量、以及所述目标主机的目标数据处理速率，并识别每个数据组中的各业务处理数据信息的数据量；

24、基于所述目标数据处理量、所述目标数据处理速率、每个数据组中的各业务处理数据信息的数据量、以及每个数据组的数据构成信息，确定每个数据组中的各业务处理数据信息的推送序列、以及每个推送序列中相邻两个业务处理数据信息的推送间隔时间；

25、基于每个数据组中的各业务处理数据信息的推送序列、以及每个推送序列中相邻两个业务处理数据信息的推送间隔时间，确定每个业务处理数据的推送策略。

26、可选的，所述基于各所述业务处理数据的推送策略，确定各所述业务处理数据的脉冲推送周期，包括：

27、基于所述目标主机的目标数据处理量、以及所述目标数据处理速率，确定每个数据组的推送序列首位的业务处理数据的推送时间点；

28、并基于每个数据组的推送序列首位的业务处理数据的推送时间点、以及推送序列中相邻两个业务处理数据信息的推送间隔时间，确定每个业务处理数据的脉冲推送周期。

29、第二方面，本技术还提供了一种主机运行装置。所述装置包括：

30、获取模块，用于获取目标主机在预设的业务高峰处理时间段内的多个业务处理数据、以及每个业务处理数据对应的业务处理信息，并基于各所述业务处理数据、以及各所述业务处理信息，识别高峰交易构成信息；

31、确定模块，用于基于所述高峰交易构成信息，构建各所述业务处理数据的推送策略，并基于各所述业务处理数据的推送策略，确定各所述业务处理数据的脉冲推送周期；

32、处理模块，用于基于各所述业务处理数据的脉冲推送周期，将各所述业务处理数据依次推送至目标主机，并基于所述目标主机、以及各所述业务处理数据的业务处理信息，对各所述业务处理数据进行数据处理。

33、可选的，所述获取模块，具体用于：

34、识别每个业务处理数据的处理时间点、以及每个业务处理数据的数据内容，并基于每个业务处理数据的业务处理信息，识别每个业务处理数据的来源信息、以及每个业务处理数据的业务种类信息；

35、基于各所述业务处理数据的来源信息、以及各所述业务数据信息的业务种类信息，对各所述业务数据信息进行分类，得到多个数据组，并基于每个数据组中的各业务处理数据的处理时间点、以及每个数据组中的各业务处理数据的数据内容，分析每个数据组的交易率变化信息；

36、基于每个数据组的交易率变化信息，识别每个数据组中的各业务处理数据的数据构成信息，得到高峰交易构成信息。

37、可选的，所述获取模块，具体用于：

38、基于各所述业务处理数据的业务种类信息，按照每个业务种类信息，对各所述业务处理数据进行分组处理，得到多个初始数据组；

39、针对每个初始数据组，对所述初始数据组中的每个来源信息对应的各业务处理数据进行数据聚类处理，得到每个来源信息对应的交易分布信息；

40、将各所述来源信息对应的交易分布信息添加至所述初始数据组，得到数据组。

41、可选的，所述获取模块，具体用于：

42、针对每个数据组，基于所述数据组中每个来源信息对应的各业务数据信息的处理时间点，对每个来源信息的各业务数据信息进行排序处理，得到每个来源信息对应的业务数据序列；

43、基于每个来源信息对应的各业务数据信息的数据内容、识别于每个来源信息对应的各业务数据信息的交易信息；

44、基于每个来源信息对应的业务数据序列、每个来源信息对应的各业务数据信息的交易信息、以及每个来源信息对应的交易分布信息，确定每个来源信息的子交易率变化信息，并将所有来源信息的子交易率变化信息作为所述数据组的交易率变化信息。

45、可选的，所述获取模块，具体用于：

46、针对每个数据组，基于所述数据组的交易率变化信息，识别所述数据组的每个来源信息中的高峰交易信息、以及所述高峰交易信息对应的各高峰业务处理数据，并识别各所述高峰业务处理数据之间的关联信息，以及每个高峰交易信息对应的高峰业务处理数据的数目；

47、将各所述来源信息的高峰交易信息、各所述高峰交易信息对应的高峰业务处理数据、各所述高峰业务处理数据之间的关联信息、以及每个高峰交易信息对应的高峰业务处理数据的数目，作为所述数据组的数据构成信息；

48、将所有数据组的数据构成信息，作为高峰交易构成信息。

49、可选的，所述确定模块，具体用于：

50、识别所述目标主机的目标数据处理量、以及所述目标主机的目标数据处理速率，并识别每个数据组中的各业务处理数据信息的数据量；

51、基于所述目标数据处理量、所述目标数据处理速率、每个数据组中的各业务处理数据信息的数据量、以及每个数据组的数据构成信息，确定每个数据组中的各业务处理数据信息的推送序列、以及每个推送序列中相邻两个业务处理数据信息的推送间隔时间；

52、基于每个数据组中的各业务处理数据信息的推送序列、以及每个推送序列中相邻两个业务处理数据信息的推送间隔时间，确定每个业务处理数据的推送策略。

53、可选的，所述确定模块，具体用于：

54、基于所述目标主机的目标数据处理量、以及所述目标数据处理速率，确定每个数据组的推送序列首位的业务处理数据的推送时间点；

55、并基于每个数据组的推送序列首位的业务处理数据的推送时间点、以及推送序列中相邻两个业务处理数据信息的推送间隔时间，确定每个业务处理数据的脉冲推送周期。

56、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任意一项方法所述的步骤。

57、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任意一项方法所述的步骤。

58、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任意一项方法所述的步骤。

59、上述主机运行方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取目标主机在业务高峰处理期间的多个业务处理数据、以及每个业务处理数据对应的业务处理信息，并基于各所述业务处理数据、以及各所述业务处理信息，识别高峰交易构成信息；基于所述高峰交易构成信息，构建各所述业务处理数据的推送策略，并基于各所述业务处理数据的推送策略，确定各所述业务处理数据的脉冲推送周期；基于各所述业务处理数据的脉冲推送周期，将各所述业务处理数据依次推送至目标主机，并基于所述目标主机、以及各所述业务处理数据的业务处理信息，对各所述业务处理数据进行数据处理。本方案，通过识别各业务处理数据对应高峰交易构成信息，构建各业务处理数据的推送策略。然后，通过各业务处理数据的推送策略，确定各业务处理数据的脉冲推送周期。最后，基于各业务处理数据的脉冲推送周期，将各业务处理数据依次推送至目标主机，从而对各业务处理数据进行数据处理。通过构建个业务处理数据的推送策略从而确定各业务处理数据的额脉冲推送周期，避免在业务高峰时间段同时推送至目标主机的业务处理数据的数目过多，从而降低目标主机在业务高峰时间段的数据处理量，避降低了各业务处理数据在目标主机的交易响应时间冲高，存在交易拥堵失败等风险情况，从而综合提升了目标主机在业务高峰期间的运行稳定性。