[发明专利]服务器集群的数据处理方法、装置、处理器及电子设备

说明书

本申请公开了一种服务器集群的数据处理方法、装置、处理器及电子设备。涉及金融科技领域，该方法包括：获取服务器集群中的多个服务器已执行的多个作业；根据多个作业中任意两个作业的相似度集合，对多个作业进行聚类，得到多个聚类簇；根据目标作业的历史运行时长，以及目标作业同属的聚类簇中的多个同类作业的历史运行时长，创建线性回归模型；根据线性回归模型预测服务器集群中的至少一个服务器对目标作业的运行时长。通过本申请，解决了相关技术中的线性回归模型通过全量数据进行创建，全量数据之间相关性差，导致线性回归模型存在准确率较低的问题。

技术领域

本申请涉及金融科技领域，具体而言，涉及一种服务器集群的数据处理方法、装置、处理器及电子设备。

背景技术

服务器集群由多个服务器组成，这些服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。考虑到服务器集群的工作原理，通常都需要对服务器集群进行一定的负载均衡。目前，虽然已有相关的均衡算法对服务器集群进行负载均衡，但其在计算过程中，由于仅基于时间因素对服务器的负载率进行判断，因此，判断结果并不十分准确，从而会影响负载均衡效果。例如，可以采用线性回归模型对服务器的负载率进行确定，在训练线性回归模型时，通常采用服务器进群的全量数据，但是全量数据之间的相关性较差，导致训练得到的线性回归模型准确率不够高。

针对相关技术中的线性回归模型通过全量数据进行创建，全量数据之间相关性差，导致线性回归模型存在准确率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种服务器集群的数据处理方法、装置、处理器及电子设备，以解决相关技术中的线性回归模型通过全量数据进行创建，全量数据之间相关性差，导致线性回归模型存在准确率较低的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种服务器集群的数据处理方法，包括：获取服务器集群中的多个服务器已执行的多个作业；根据所述多个作业中任意两个作业的相似度集合，对所述多个作业进行聚类，得到多个聚类簇；根据目标作业的历史运行时长，以及所述目标作业同属的聚类簇中的多个同类作业的历史运行时长，创建线性回归模型；根据所述线性回归模型预测所述服务器集群中的至少一个服务器对所述目标作业的运行时长。

可选的，根据所述多个作业中任意两个作业的相似度集合，对所述多个作业进行聚类，得到多个聚类簇之前，所述方法还包括：根据所述多个作业中任意两个作业在预设时间单位的评分，确定所述两个作业的相似数值；对所述相似数值进行归一化处理，得到所述预设时间单位内所述相似数值对应的中间相似值；根据预设时间范围内的时间单位的数量，以及多个所述时间单位的所述中间相似值确定所述两个作业的相似度，其中，所述时间单位内对所述两个作业均有运行；通过遍历所述多个作业中的任意两个作业，确定所述多个作业中任意两个作业的相似度集合。

可选的，所述两个作业包括第一作业和第二作业，根据所述多个作业中任意两个作业在预设时间单位的评分，确定所述两个作业的相似数值包括：确定第一作业在所述预设时间单位的第一评分，以及所述第二作业在所述预设时间单位的第二评分；根据所述第一评分和所述第二评分确定所述第一作业与所述第二作业的相似汉明距离，其中，所述相似汉明距离为所述第一作业和所述第二作业的相似数值。

可选的，确定第一作业在所述预设时间单位的第一评分，以及所述第二作业在所述预设时间单位的第二评分包括：将在所述时间单位内所述第一作业的运行时间达到标准运行时间的次数，与在所述时间单位内所述第一作业的运行总次数的比值，作为所述第一作业时间的第一评分；将在所述时间单位内所述第二作业的运行时间达到标准运行时间的次数，与在所述时间单位内所述第二作业的运行总次数的比值，作为所述第二作业时间的第二评分。