服务动态转发方法
文献发布时间:2024-04-18 19:58:30
技术领域
本发明属于服务组件技术领域,尤其是涉及一种服务动态转发方法。
背景技术
在当今的数字化时代,企业和个人对于网络服务的需求不断增长,从在线购物、社交媒体到云计算和大数据分析等领域,网络服务已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。随着网络服务的多样性和复杂性不断增加,开发和维护这些服务变得愈发具有挑战性。服务代理组件是为了应对现代网络服务的多样性、复杂性和挑战,以提供更强大、高效、安全的服务集成和管理解决方案。这将有助于企业更好的满足客户需求,提高竞争力,并确保他们的网络服务始终处于最佳状态。
当下服务代理组件面临的问题和挑战:
1.性能问题:高负载时,服务代理转发组件可能会成为瓶颈,导致延迟和吞吐量问题。
2.扩展性和可维护性:随着系统规模的增长,组件可能需要能够扩展和维护,而不引入额外的复杂性。
3.配置复杂性:在处理复杂的代理规则和高级功能时,配置错误可能导致代理不正确,或引入安全漏洞。并且不能动态更新配置,需要手动刷新配置或者重启等。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明提供了一种服务动态转发方法,至少部分的解决现有技术中存在的组件性能低、扩展性不足和配置复杂问题。
第一方面,本公开实施例提供了一种服务动态转发方法,包括:
获取服务列表中的服务分析基于代理的服务的访问日志,基于访问日志结合负载均衡算法更新选择负载均衡服务和负载均衡策略;基于阈值策略、预测性策略和排队理论来进行资源动态调整从而完成服务动态转发。
可选的,所述结合负载均衡算法更新选择的载均衡服务和负载均衡策略;基于阈值策略监测法、预测性策略和排队理论来进行资源动态调整从而完成服务动态转发,包括:
通过负载均衡算法检测负载;
基于阈值策略管理负载资源;
基于预测性策略预测负载;
使用排队理论确定负载资源需求以满足相应的性能目标;
使用深度学习和机器学习技术建立模型,将需要被代理的服务完成自动代理配置并自动完成配置。
可选的,所述负载均衡算法,包括轮询、加权轮询或加权随机。
可选的,所述阈值策略,基于CPU使用率、内存使用率和/或请求队列长度。
可选的,所述阈值策略,所述预测性策略,包括自适应学习算法或指数平滑算法。
可选的,获取服务列表中的服务分析基于代理的服务的访问日志的步骤之前,包括:
访问服务列表中的代理服务,通过路由映射查询到实际的服务地址,访问实际服务地址并记录访问日志,访问实际服务地址服务返回服务内容后,调用脱敏规则、路由重写规则和加密算法对返回的服务内容进行处理。
可选的,访问服务列表中的代理服务的步骤之间包括,对代理的服务进行解析,得到解析结果,所述解析结果包括服务地址、服务关键信息和元数据信息,基于解析结果自动选择相应的负载均衡服务和负载均衡规则后将代理地址存入到服务列表。
可选的,对代理的服务进行解析,包括:
解析需要代理的服务,自动匹配建立路由规则与实际服务地址的映射关系,生成代理地址并存入到关系型数据库和内存数据库中。
可选的,调用脱敏规则、路由重写规则和加密算法的步骤之前包括:
将提取的关键信息进行分析处理,调用敏感数据处理器对关键信息定制脱敏规则;调用关键信息检查器判断是否有与原始服务地址相关的信息,如果有则调用规则引擎生成路由重写规则;根据关键信息自动选择加密算法;并将该服务对应的脱敏规则、路由重写规则和加密算法存入到数据库中。
可选的,提取的关键信息包括:
根据代理的服务的服务协议,动态创建服务调用客户端对象,执行客户端方法调用服务,将服务的返回信息传入文本分析模型深度解析服务返回内容,自动提取关键信息以及元数据信息。
本发明提供的服务动态转发方法,通过负载均衡算法检测负载,并根据负载情况来调整资源。基于阈值策略进行扩展或缩减资源操作,基于预测性策略预测未来的负载,提前进行资源调整。使用排队理论确定资源需求以满足特定的性能目标。使用预测性策略将需要被代理的服务完成自动代理配置并自动完成配置刷新。减小延迟和提高吞吐量,达到提高性能的目的。组件能根据需要扩展和维护,达到可扩展性强和维护方便的目的。而自动配置,避免人工维护配置的工作量,达到配置简单的目的。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本公开示例性实施例中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1为本公开实施例提供的服务动态转发方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
应当明确,以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然,所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
需要说明的是,下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见,本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中,且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开,所属领域的技术人员应了解,本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施,且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说,可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外,可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
还需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想,图示中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
另外,在以下描述中,提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而,所属领域的技术人员将理解,可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。
本实施例公开了一种服务动态转发方法,包括:
获取服务列表中的服务分析基于代理的服务的访问日志,基于访问日志结合负载均衡算法更新选择负载均衡服务和负载均衡策略;基于阈值策略、预测性策略和排队理论来进行资源动态调整从而完成服务动态转发。
可选的,所述结合负载均衡算法更新选择的载均衡服务和负载均衡策略;基于阈值策略监测法、预测性策略和排队理论来进行资源动态调整从而完成服务动态转发,包括:
通过负载均衡算法检测负载;
基于阈值策略管理负载资源;
基于预测性策略预测负载;
使用排队理论确定负载资源需求以满足相应的性能目标;
使用深度学习和机器学习技术建立模型,将需要被代理的服务完成自动代理配置并自动完成配置。
可选的,所述负载均衡算法,包括轮询、加权轮询或加权随机。
可选的,所述阈值策略,基于CPU使用率、内存使用率和/或请求队列长度。
可选的,所述阈值策略,所述预测性策略,包括自适应学习算法或指数平滑算法。
可选的,获取服务列表中的服务分析基于代理的服务的访问日志的步骤之前,包括:
访问服务列表中的代理服务,通过路由映射查询到实际的服务地址,访问实际服务地址并记录访问日志,访问实际服务地址服务返回服务内容后,调用脱敏规则、路由重写规则和加密算法对返回的服务内容进行处理。
可选的,访问服务列表中的代理服务的步骤之间包括,对代理的服务进行解析,得到解析结果,所述解析结果包括服务地址、服务关键信息和元数据信息,基于解析结果自动选择相应的负载均衡服务和负载均衡规则后将代理地址存入到服务列表。
可选的,对代理的服务进行解析,包括:
解析需要代理的服务,自动匹配建立路由规则与实际服务地址的映射关系,生成代理地址并存入到关系型数据库和内存数据库中。
可选的,调用脱敏规则、路由重写规则和加密算法的步骤之前包括:
将提取的关键信息进行分析处理,调用敏感数据处理器对关键信息定制脱敏规则;调用关键信息检查器判断是否有与原始服务地址相关的信息,如果有则调用规则引擎生成路由重写规则;根据关键信息自动选择加密算法;并将该服务对应的脱敏规则、路由重写规则和加密算法存入到数据库中。
可选的,提取的关键信息包括:
根据代理的服务的服务协议,动态创建服务调用客户端对象,执行客户端方法调用服务,将服务的返回信息传入文本分析模型深度解析服务返回内容,自动提取关键信息以及元数据信息。
如图1所示,在一个具体的应用场景中,服务动态转发方法具体包括以下步骤:
步骤1:解析需要代理的服务,自动匹配建立路由规则(Route)与实际服务地址的映射关系,生成代理地址并存入到关系型数据库和内存数据库中。
步骤2 :程序自动创建并开启服务预处理任务:根据服务协议的不同,动态创建服务调用客户端对象,执行客户端方法调用服务,将服务的返回信息传入文本分析模型(Transformer)深度解析服务返回内容,自动提取关键信息以及元数据(Metadata)信息。
步骤3 :调用关键数据处理引擎,将提取步骤2到的关键信息进行二次分析处理:调用敏感数据处理器对关键信息定制脱敏规则。调用关键信息检查器判断是否有与原始服务地址相关的信息,如果有则调用规则引擎生成路由重写规则。根据关键信息自动判断出选择合适的加密算法。并将该服务的脱敏规则、路由重写规则和加密算法存入到数据库中。
步骤4 :将步骤1代理后的地址发送到动态代理处理引擎,动态代理处理引擎解析步骤1和步骤2得到的服务地址、服务关键信息、元数据信息自动选择合适和负载均衡服务和负载均衡规则后将代理地址存入到服务列表。
步骤5: 用户访问步骤4中得到的代理服务,通过路由映射找到实际的服务地址,组件访问实际服务地址并记录访问日志,服务返回内容后程序进行拦截,调用步骤3得到的脱敏规则、路由重写规则和加密算法对返回的服务内容进行处理后返回。
步骤6 :服务巡检工具获取步骤4中的服务列表中的服务分析步骤5得到代理服务的访问日志。结合负载均衡算法智能更新选择的负载均衡服务和负载均衡策略。使用硬件监控工具基于阈值策略监测法、预测性策略、排队理论来进行资源动态调整,保证代理服务的高性能、高可用。
以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理,但是,需要指出的是,在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制,不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外,上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用,而非限制,上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。
在本公开中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇,指“包括但不限于”,且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”,且可与其互换使用,除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”,且可与其互换使用。
另外,如在此使用的,在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举,以便例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C,或AB或AC或BC,或ABC(即A和B和C)。此外,措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。
还需要指出的是,在本公开的系统和方法中,各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。
可以不脱离由所附权利要求定义的教导的技术而进行对在此所述的技术的各种改变、替换和更改。此外,本公开的权利要求的范围不限于以上所述的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法和动作的具体方面。可以利用与在此所述的相应方面进行基本相同的功能或者实现基本相同的结果的当前存在的或者稍后要开发的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。因而,所附权利要求包括在其范围内的这样的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的,并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此,本公开不意图被限制到在此示出的方面,而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外,此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例,但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
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