[发明专利]业务数据的处理方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种业务数据的处理方法，其特征在于，包括：

业务运营支持系统BOSS利用扩展卡尔曼滤波模型预测处理业务数据的系统资源；

在所述业务数据的系统资源上触发业务日志以记录用户的业务数据；

将用户的所述业务日志生成订单，为所述订单中的服务类订单开通服务，同时归档所述服务类订单的数据信息和所述订单中的非服务类订单的数据信息；

依据BOSS中数据库的历史信息、归档后的所述服务类订单的数据信息和归档后的所述非服务类订单的数据信息，对所述用户订单进行处理。

2.根据权利要求1所述业务数据的处理方法，其特征在于，所述BOSS利用扩展卡尔曼滤波模型预测处理业务数据的系统资源，包括：

所述BOSS利用上一周期的业务数据的数据量，通过所述扩展卡尔曼滤波模型，得到本周期数据量的后验估计值；

依据所述本周期数据量的后验估计值和业务数据的资源占用率，预测所述业务数据的系统资源。

3.根据权利要求2所述业务数据的处理方法，其特征在于，所述BOSS利用上一周期的业务数据的数据量，通过所述扩展卡尔曼滤波模型，得到本周期数据量的后验估计值，包括：

利用所述上一周期的业务数据的数据量和预测方程，获得本周期数据量的先验估计值；

基于所述本周期数据量的先验估计值、校正方程和本周期数据量的观测值，得到所述本周期数据量的后验估计值。

4.根据权利要求1所述业务数据的处理方法，其特征在于，所述在所述业务数据的系统资源上触发业务日志以记录用户的业务数据，包括：

通过多种渠道在所述业务数据的系统资源上触发业务日志以记录用户的业务数据。

5.根据权利要求1所述业务数据的处理方法，其特征在于，所述依据BOSS中数据库的历史信息、归档后的所述服务类订单的数据信息和归档后的所述非服务类订单的数据信息，对所述用户订单进行处理，包括：

依据归档后的所述服务类订单的数据信息和归档后的所述非服务类订单的数据信息，更新所述BOSS中数据库的历史信息；

在更新后的所述BOSS中数据库的历史信息，获取所述用户对应的历史信息；

基于所述用户对应的历史信息，对所述用户订单进行处理。

6.根据权利要求1所述业务数据的处理方法，其特征在于，所述依据BOSS中数据库的历史信息、归档后的所述服务类订单的数据信息和归档后的所述非服务类订单的数据信息，对所述用户订单进行处理之后，还包括：

基于BOSS中的当前系统资源和所述业务数据的系统资源，实时输出系统资源利用状态。

7.一种业务数据的处理装置，其特征在于，所述装置包括：

预测模块，用于业务运营支持系统BOSS利用扩展卡尔曼滤波模型预测处理业务数据的系统资源；

触发模块，用于在所述业务数据的系统资源上触发业务日志以记录用户的业务数据；

归档模块，用于将用户的所述业务日志生成订单，为所述订单中的服务类订单开通服务，同时归档所述服务类订单的数据信息和所述订单中的非服务类订单的数据信息；

处理模块，用于依据BOSS中数据库的历史信息、归档后的所述服务类订单的数据信息和归档后的所述非服务类订单的数据信息，对所述用户订单进行处理。

8.根据权利要求7所述业务数据的处理装置，其特征在于，所述预测模块包括：

第一获取子模块，用于所述BOSS利用上一周期的业务数据的数据量，通过所述扩展卡尔曼滤波模型，得到本周期数据量的后验估计值；

预测子模块，用于依据所述本周期数据量的后验估计值和业务数据的资源占用率，预测所述业务数据的系统资源。

9.根据权利要求8所述业务数据的处理装置，其特征在于，所述第一获取子模块具体用于：

利用所述上一周期的业务数据的数据量和预测方程，获得本周期数据量的先验估计值；

基于所述本周期数据量的先验估计值、校正方程和本周期数据量的观测值，得到所述本周期数据量的后验估计值。