[发明专利]一种实时计费方法无效
申请号: | 201010269592.9 | 申请日: | 2010-08-31 |
公开(公告)号: | CN101924846A | 公开(公告)日: | 2010-12-22 |
发明(设计)人: | 杨利军;郜时红;姚永壮;井卫军;蒋建平 | 申请(专利权)人: | 北京云快线软件服务有限公司 |
主分类号: | H04M15/00 | 分类号: | H04M15/00;H04L12/14;G06F17/30 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 逯长明;王宝筠 |
地址: | 100015 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 实时 计费 方法 | ||
技术领域
本发明涉及数据处理领域,特别是涉及一种实时计费方法。
背景技术
计费是内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)服务提供商的业务与运营支撑系统(BOSS)的必备的基础功能之一。在CDN领域一般都采用日志计费的方式,即把加速服务器的访问日志收集起来,然后按造预定方式汇总每条日志访问所产生的流量,再经过预置的一系列计算,生成当前日志所产生的费用。在生成日志费用的时候一般由数据库执行,需要将每一条访问日志的域名、时间和产生的流量等信息汇总,并可以通过程序或者存储过程来汇总。通常的做法可以是每5分钟设置一个采样点,即一个域名在同一个5分钟之内的访问产生的流量算为一个采样点。目前,流量和带宽之间有如下所示的计算公式:平均带宽(bps)=(总流量(B)*8)/(60(s)*5))。
采用现有技术进行计费的方式示例如下:假设全网加速的有5000个域名,每个域名有100台服务器提供服务,每个频道每5分钟的流量数据合并为1条(在进入数据库之前汇总),那么按照服务器的维度入库时,一天的数据量有:5000*100*288=144,000,000(条记录)。即使不按服务器的维度,按照节点数(中型的CDN提供商大概拥有几十个节点)统计的数据量也不会降下来,仍然在1亿条以上。这个数据量还是汇总之后的数据量,那么临时入库前的冗余数据量(即一个时间点多条数据)更是庞大,如果在数据库中保留3个月的数据,数据量可能会达到百亿条。
从上述过程中可以看出,采用传统的方法将信息汇总入库并计算日志费用时,都集中于数据库进行计算,由于计费的日志信息量非常大,就对数据库造成非常大的压力,降低了数据库的计算速度和性能。在实际应用中,计费周期通常是按月进行的,因此,由于计算完之后的数据量依然很大,查询一个月的计费信息也是非常的慢,就导致了查询效率也很低。进一步的,由于CDN行业激烈的竞争,单一的计费方法早已不能适应业务的发展,由于多数用户都是存在多域名加速的情况,因此如何合理地对多域名计费是需要考虑的一个问题。
因此,目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是:如何能够提出一种实时计费方法,主要用以解决现有技术中计费和查询效率过低的技术问题,还能进一步的适应用户存在多域名加速的应用场景。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种实时计费方法,主要用以解决现有技术中计费和查询效率过低的技术问题,还能进一步的适应用户存在多域名加速的应用场景。
为解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种实时计费方法,包括:
获取各个节点的数据文件;
将所述各个节点的数据文件汇总后直接保存至临时数据库;
对临时数据库中的数据文件进行多级汇总,以得到满足预置条数的数据记录并保存至查询数据库中;
按照时间段信息从所述查询数据中获取相应的数据记录并进行计费。
优选的,所述获取各个节点的数据文件,具体包括:
在每个节点上对本节点的计费日志进行分析;
删除所述计费日志中的冗余数据,以生成各个节点的数据文件。
优选的,所述对临时数据库中的数据文件进行多级汇总,具体包括:
将所述数据文件转换为每域名周期性的生成一条数据;
针对各个域名合并所述生成的多条数据;
将所述多条数据按照频道和时间信息进行汇总,以减少数据库中的数据量。
优选的,所述按照时间段信息从所述查询数据中获取相应的数据记录并进行计费,具体包括:
依据时间段信息获取业务类型相同的域名的带宽数据;
针对所述获取到的带宽数据采用预置的计费算法进行计费。
优选的,还包括:
生成满足用户需求的计费账单。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
在本实施例中,首先获取到的是各个节点的数据文件,同时数据库可以分为临时数据库和查询数据库两个,然后依据需要计费的时间段信息从查询数据库中查询得到目标数据并进行计费。本发明实施例采用单域名数据采集,以及多域名数据汇总的方式,并且,数据库也采用多级汇总的方式,并且可以设计出专门的带宽数据查询接口,以降低展示以及计费之间的耦合性,提高了计费效率。进一步的,还可以适应多用户多域名加速的应用场景。
附图说明
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