[发明专利]一种针对云上容器灰度发布的性能、交易验证方法及装置

权利要求书

1.一种针对云上容器灰度发布的性能验证方法，其特征在于，包括：

获取灰度发布过程中正常容器和灰度容器的性能参数时序数据；

将所述性能参数对应的时间数据输入至预设的第一时序预测模型，其中所述第一时序预测模型输出性能参数预测时序数据；

根据所述性能参数时序数据以及所述性能参数预测时序数据验证所述正常容器和灰度容器的性能异常情况。

2.一种针对云上容器灰度发布的交易验证方法，其特征在于，包括：

获取灰度发布过程中正常容器和灰度容器的交易参数时序数据；

将所述交易参数对应的时间数据输入至预设的第二时序预测模型，其中所述第二时序预测模型输出交易参数预测时序数据；

根据所述交易参数时序数据以及所述交易参数预测时序数据验证所述正常容器和灰度容器的交易异常情况。

3.一种针对云上容器灰度发布的验证方法，其特征在于，包括：

获取灰度发布过程中正常容器和灰度容器的性能参数时序数据和交易参数时序数据；

将所述性能参数对应的时间数据输入至预设的第一时序预测模型，其中所述第一时序预测模型输出性能参数预测时序数据，将所述交易参数对应的时间数据输入至预设的第二时序预测模型，其中所述第二时序预测模型输出交易参数预测时序数据；

根据所述性能参数时序数据以及所述性能参数预测时序数据、所述交易参数时序数据以及所述交易参数预测时序数据，验证所述正常容器和灰度容器的异常情况。

4.根据权利要求3所述的验证方法，其特征在于，所述验证方法还包括：

建立所述第一时序预测模型和所述第二时序预测模型。

5.根据权利要求3所述的验证方法，其特征在于，所述根据所述性能参数时序数据以及所述性能参数预测时序数据、所述交易参数时序数据以及所述交易参数预测时序数据验证所述正常容器和灰度容器的异常情况，包括：

获取所述性能参数预测时序数据和所述交易参数预测时序数据；

计算所述性能参数时序数据和所述性能参数预测时序数据的差值，所述交易参数时序数据和所述交易参数预测时序数据的差值，所述差值大于设定值，判断所述性能参数以及所述交易参数异常。

6.根据权利要求4所述的验证方法，其特征在于，所述建立所述第一时序预测模型，包括：

利用一包括多个历史性能参数时序数据的训练集训练一时序预测模型；

利用一包括多个历史性能参数时序数据的测试集对训练后的时序预测模型进行测试，得到第一时序预测模型。

7.根据权利要求4所述的验证方法，其特征在于，所述建立所述第二时序预测模型，包括：

利用一包括多个历史交易参数时序数据的训练集训练一时序预测模型；

利用一包括多个历史交易参数时序数据的测试集对训练后的时序预测模型进行测试，得到第二时序预测模型。

8.根据权利要求3所述的验证方法，其特征在于，所述性能参数包括正常容器和灰度容器的CPU、内存等性能指标。

9.根据权利要求3所述的验证方法，其特征在于，所述交易参数包括交易成功率、交易响应时长等交易指标。

10.一种针对云上容器灰度发布的性能验证装置，其特征在于，包括：

性能参数交互模块：获取灰度发布过程中正常容器和灰度容器的性能参数时序数据；

性能参数算法分析模块：将所述性能参数对应的时间数据输入至预设的第一时序预测模型，其中所述第一时序预测模型输出性能参数预测时序数据；

性能参数核心验证模块：根据所述性能参数时序数据以及所述性能参数预测时序数据验证所述正常容器和灰度容器的性能异常情况。