[发明专利]业务数据的处理方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了业务数据的处理方法、装置、设备和介质。该方法包括：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；将用户的业务日志生成订单，为订单中的服务类订单开通服务，同时归档服务类订单的数据信息和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、归档后的服务类订单的数据信息和归档后的非服务类订单的数据信息，对用户订单进行处理。根据本发明实施例提供的业务数据的处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，能够保证业务数据与系统资源匹配，保障系统资源的合理使用。

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种业务数据的处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

在现有的通信网络系统中，存在着相当庞大的业务数据量，这些业务数据通过多种规则的设定，发送到各个平台侧或者业务运营支持系统(BOSS，Business and OperationSupport System)侧进行相应的配置，以实现相应的业务功能，满足用户的需求。

运营商的业务数据种类繁多，而且业务办理时，各个核心系统环环相扣，互相依赖，上下游关系紧密结合的系统出现瓶颈问题，会影响整个系统链路的处理性能。

依据经验和线上资源使用率处理业务数据，当业务数据量较大时，会压垮整个系统；业务数据量较小时，则造成系统资源闲置。

综上，由于业务数据与系统资源不匹配，造成系统资源的不合理使用。

发明内容

本发明实施例提供了一种业务数据的处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，能够保证业务数据与系统资源匹配，保障系统资源的合理使用。

根据本发明实施例的一方面，提供一种业务数据的处理方法，该方法包括：

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；

将用户的业务日志生成订单，为订单中的服务类订单开通服务，同时归档服务类订单的数据信息和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、归档后的服务类订单的数据信息和归档后的非服务类订单的数据信息，对用户订单进行处理。

在一个实施例中，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：

BOSS利用上一周期的业务数据的数据量，通过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，预测业务数据的系统资源。

在一个实施例中，BOSS利用上一周期的业务数据的数据量，通过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，得到本周期数据量的后验估计值。

在一个实施例中，在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。

在一个实施例中，依据BOSS中数据库的历史信息、归档后的服务类订单的数据信息和归档后的非服务类订单的数据信息，对用户订单进行处理，包括：

依据归档后的服务类订单的数据信息和归档后的非服务类订单的数据信息，更新BOSS中数据库的历史信息；