通过调用服务实现数据处理的方法及装置、介质和设备

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种通过调用服务实现数据处理的方法及装置、计算机可读介质和电子设备。

背景技术

无论是传统企业，还是新兴的互联网企业，随着发展壮大，信息系统越来越复杂，All-In-One的系统架构很难满足性能需求和易维护的需求。因此，这种架构逐渐被面向服务的架构(Service-Oriented Architecture，简称：SOA)替代。在SOA中，原来一个系统被垂直拆分成多个系统，被拆分后的系统之间通过服务调用来协作完成相关业务。

现有技术中，对于基于SOA的系统间的数据交互过程中所调用的不同的服务，鉴于硬件环境、系统资源或架构的制约，不同的服务对外部请求的处理能力不尽相同。

现有技术中通过调用服务实现数据处理的方案中，存在服务资源的利用率较低的问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开实施例的目的在于提供一种通过调用服务实现数据处理的方法、通过调用服务实现数据处理的装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上提升服务资源的利用率。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种通过调用服务实现数据处理的方法，该方法包括：

响应接收到服务调用方的数据发送请求，确定服务提供方的当前负载能力，以根据上述当前负载能力确定建议提交量；将上述建议提交量发送给上述服务调用方，以使上述服务调用方根据上述建议提交量向上述服务提供方提交任务。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，所述确定服务提供方的当前负载能力，包括：根据服务响应时间和任务提交量之间关系构建关于建议提交量的预测模型；基于上述预测模型，根据上述服务所在的物理环境下的测试数据确定服务提供方的当前负载能力。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述根据上述当前负载能力确定建议提交量，包括：根据上述当前负载能力确定安全响应时间；基于上述预测模型，根据上述安全响应时间确定建议提交量。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述服务响应时间和任务提交量之间关系如以下公式一和公式二所示：

Q＝γ×τ+θ τ＞τ

其中，Q为上述任务提交量，τ为上述服务响应时间，τ

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述基于上述预测模型，根据上述安全响应时间确定建议提交量，包括：若上一次服务调用对应的参考响应时长小于等于上述安全响应时间，则：

将上述参考响应时长和上述上一次服务调用对应的参考提交量代入上述公式一，得到上述第一系数的实际值；以及，将上述第一系数的实际值以及上述安全响应时间代入上述公式一得到第一建议提交量。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述基于上述预测模型，根据上述安全响应时间确定建议提交量，包括：若上一次服务调用对应的参考响应时长大于上述安全响应时间，则：

将上述参考响应时长和上述上一次服务调用对应的参考提交量代入上述公式二，得到上述第四系数的实际值；以及，将上述第四系数的实际值以及上述安全响应时间代入上述公式二得到第二建议提交量。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，在服务调用方根据上述建议提交量向上述服务提供方提交任务之前，上述方法还包括：将待提交任务存放至上述服务调用方的缓存池；

本实施例中，上述服务调用方根据上述建议提交量向上述服务提供方提交任务，包括：上述服务调用方根据上述建议提交量从上述缓冲池获取待提交任务。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，在服务调用方根据上述建议提交量向上述服务提供方提交任务之前，上述方法还包括：获取上述服务调用方的最小提交量，并判断上述建议提交量是否小于上述最小提交量；当上述建议提交量小于上述最小提交量时，进行报警。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种通过调用服务实现数据处理的装置，该装置包括：

建议提交量确定模块，用于：响应接收到服务调用方的数据发送请求，确定服务提供方的当前负载能力，以根据上述当前负载能力确定建议提交量；数据发送模块，用于：将上述建议提交量发送给上述服务调用方，以使上述服务调用方根据上述建议提交量向上述服务提供方提交任务。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例第一方面任意一种技术方案所述的通过调用服务实现数据处理的方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例第一方面任意一种技术方案所述的通过调用服务实现数据处理的方法。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

在本公开的一些实施例中，在接收到服务调用方的数据发送请求后，确定服务提供方的当前负载能力，并根据该当前负载能力确定建议提交量。进一步地，将上述建议提交量发送给服务调用方，以使服务调用方根据该建议提交量自适应性地向所述服务提供方提交任务。从而，本技术方案能够动态感知服务提供方的负载能力，进而服务调用方根据服务提供方的当前负载能力自适应服务提供方的负载能力发生变化，增强系统安全可靠性，节省人工操作，且能提升服务资源的利用率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示出本公开示例性实施例中用于实现通过调用服务实现数据处理的方法的系统架构示意图；

图2示出了根据本公开的一实施例的通过调用服务实现数据处理的方法的流程示意图；

图3示出了根据本公开的一实施例的通过调用服务实现数据处理的架构的结构示意图；

图4示出了根据本公开一实施例的负载能力的感知方法的流程示意图；

图5示出了根据本公开一实施例中关于不同物理环境下的服务提供方的Q-τ曲线；

图6示出了根据本公开一实施例的建议提交量的确定方法的流程示意图；

图7示出了根据本公开的一实施例的通过调用服务实现数据处理的装置的结构示意图；

图8示出本公开示例性实施例中计算机存储介质的结构示意图；以及，

图9示出本公开示例性实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

本示例实施方式中首先提供了一种用于实现通过调用服务实现数据处理的方法的系统架构，可以应用于各种数据处理场景。参考图1所示，该系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送请求指令等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如图片处理应用、购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105为提供各种服务的服务器，可以作为本公开实施例中的服务提供方，终端设备101、102、103可以作为本公开实施例中的服务调用方。从而，在示例性的实施例中，响应接收到服务调用方的数据发送请求，确定服务器105(服务提供方)的当前负载能力，以根据该当前负载能力确定建议提交量(仅为示例)。进一步地，将该建议提交量发送给终端设备101、102、103(服务调用方)，以使终端设备101、102、103(服务调用方)根据上述建议提交量向服务器105(服务提供方)提交任务(仅为示例)。从而根据服务器105的当前负载能力自适应性地调整任务提交量，最终实现服务调用。

相关技术中，在基于SOA的系统间的数据交互过程中，由服务双方(服务调用方和服务提供方)线下约定好接口数据格式，按数据格式，每条任务单次调用而不考虑数据包大小。

然而，上述相关技术提供的技术方案存在以下缺点：1)、每条任务单次调用，系统交互频繁，资源开销较大；以及，2)、单次调用数据包大小无限制，数据量大时，容易造成系统性能下降甚至瘫痪。

针对相关技术中所存在的上述一个或多个问题，本技术方案提供了一种通过调用服务实现数据处理的方法及装置，计算机存储介质和电子设备，旨在解决服务之间的调用，交互任务的提交量(如，数据包大小)的自适应问题。以下先对通过调用服务实现数据处理的方法实施例进行说明：

图2示出了根据本公开的实施例的通过调用服务实现数据处理的方法的流程示意图。本实施例提供的通过调用服务实现数据处理的方法，至少在一定程度上克服现有技术中存在的上述问题。其中，本实施例提供的通过调用服务实现数据处理的方法的执行主体可以是具有计算处理功能的设备，比如服务器等。

参考图2，本实施例提供的通过调用服务实现数据处理的方法包括：

步骤S210，响应接收到服务调用方的数据发送请求，确定服务提供方的当前负载能力，以根据所述当前负载能力确定建议提交量；以及，

步骤S220，将所述建议提交量发送给所述服务调用方，以使所述服务调用方根据所述建议提交量向所述服务提供方提交任务。

在图2所示实施例提供的技术方案中，在接收到服务调用方的数据发送请求后，根据服务提供方的当前负载能力确定建议提交量。进一步地，服务调用方根据该建议提交量自适应性地向所述服务提供方提交任务。一方面，本技术方案能够动态感知服务提供方的负载能力，进而服务调用方根据服务提供方的当前负载能力自适应服务提供方的负载能力发生变化，增强系统安全可靠性，节省人工操作，且能提升服务资源的利用率。另一方面，在服务资源的利用率得到提升的情况下，有利于减少系统间的交互次数，节省资源开销。

在示例性的实施例中，图3示出了根据本公开的一实施例的通过调用服务实现数据处理的架构的结构示意图，参考图3：

基于该构架实现通过调用服务实现数据处理方法如下：当服务调用方(如，某一客户端)调用服务提供方的服务时，通过服务负载能力感知模型31来确定服务提供方当前负载能力；进一步地，根据当前负载能力计算出下次调用服务时关于任务的建议提交量；然后，将建议提交量发送给服务调用方，从而服务调用方通过任务提交自适应调节器32实现任务提交。示例性的，任务提交自适应调节器32根据建议提交量从任务缓冲池322中取出定量任务集，调用服务，从而完成系统交互。

以下结合图3对图2中所示实施例的各个步骤的实现细节进行详细阐述：

在示例性的实施例中，图4示出了根据本公开一实施例的负载能力的感知方法的流程示意图。具体可以作为步骤S210中确定服务提供方的当前负载能力的具体实施方式。参考图4，该图所示实施例包括步骤S410和步骤S420。

在步骤410中，根据服务响应时间和任务提交量之间关系构建关于建议提交量的预测模型。

在示例性的实施例中，对于不同物理环境下的服务，可以作以下假设：

(1)不同物理环境下的服务提供方，关于任务提交量Q与服务对应的响应时间τ的关系具有一致的模式，即可以引用相同的表达式来描述Q和τ之间的关系。

(2)不同物理环境下的服务提供方，在服务负载能力趋于饱和时，对应的响应时长，基本稳定在同一个水平；可以将该响应时长记作τ

(3)对于相同物理环境下的服务提供方，连续两次数据发送请求间，其物理环境变化幅度较小，可以忽略不计。

基于上述假设，可以得到关于服务提供方的任务提交量Q和服务响应时间τ之间的关系(即，上述预测模型)如下公式一和公式二所示：

Q＝γ×τ+θ τ＞τ

在示例性的实施例中，图5示出了根据本公开一实施例中关于不同物理环境下的服务提供方(51,52,53,54)的Q-τ曲线。

参考图5，其中τ≤τ

继续参考图5，其中τ＞τ

在步骤420中，基于所述预测模型，根据所述服务所在的物理环境下的测试数据确定服务提供方的当前负载能力。

在示例性的实施例中，通过试验的方式获取关于某一物理环境下的服务提供方(如图5中的52)的测试数据(其中，测试数据的响应时间较小，以使得该测试响应时间小于安全响应时间τ

在示例性的实施例中，根据一预设缓存值Ω，并根据τ

继续参考图2，在确定服务提供方的当前负载能力之后，在步骤S210中，还根据所述当前负载能力确定建议提交量。

在示例性的实施例中，图6示出了根据本公开一实施例的建议提交量的确定方法的流程示意图。具体可以作为步骤S220的一种具体实施方式。参考图6，该图所示实施例包括：

步骤610中，根据所述当前负载能力确定安全响应时间；以及，步骤S620中，基于所述预测模型，根据所述安全响应时间确定建议提交量。

在示例性的实施例中，假如当前数据发送请求对应第n次的任务提交量，即为模型预测的τ

若上一次服务调用对应的参考响应时长τ

将上一次服务调用对应的(τ

若上一次服务调用对应的参考响应时长τ

将上一次服务调用对应的(τ

继续参考图2，在确定根据所述当前负载能力确定建议提交量之后，在步骤S220中，将所述建议提交量发送给所述服务调用方，以使所述服务调用方根据所述建议提交量向所述服务提供方提交任务。

在示例性的实施例中，参考图3，任务提交自适应调节器32具体包含任务调度器321、任务缓存器322以及任务接收器323。具体的，任务接收器323接收到数据发生任务之后，将这些待提交给服务的任务(如数据包)存储至任务缓存池322中。本技术方案通过引入任务缓存池来改善任务的实际提交量和任务接收量之间不匹配的情况，从而改善系统性能。

在示例性的实施例中，服务调用方接收到建议提交量之后，根据该建议提交量从上述任务缓冲池322获取待提交任务，从而顺利实现服务调用。

在示例性的实施例中，通过调用服务实现数据处理的架构中还包括：监控预警器33。在服务调用方根据上述建议提交量向所述服务提供方提交任务之前，本技术方案还包括：获取该服务调用方的最小提交量Q

示例性的，一方面，监控预警器33对模型提供的每次的任务提交量进行展示，异常(如建议提交量小于所述最小提交量)时，会以不同颜色进行区分。另一方面，监控预警器33对服务调用方的任务提交自适应调节器32的健康情况进行监控。监控预警器33还对上述异常情况(如建议提交量小于所述最小提交量)，以短信或邮件等方式，通知系统相关人员。

在示例性的实施例中，参考图3，通过调用服务实现数据处理的架构中还包括：配置管理器34。配置管理器34主要对预先设定的参数提供配置入口，在配置管理中，可以对以下数据项进行配置：安全缓冲值Ω、服务掉用户可接受最小的任务提交量Q

本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的全部或部分步骤被实现为由处理器，包含中央处理器(central processing unit，简称：CPU)和图形处理器(GraphicsProcessing Unit，简称：GPU)执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU或GPU执行时，执行本公开提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施方式的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

以下介绍本公开的通过调用服务实现数据处理的装置实施例，可以用于执行本公开上述实施例提供的通过调用服务实现数据处理的方法。

图7示出了根据本公开的实施例的通过调用服务实现数据处理的装置的结构示意图，参考图7，本实施例提供的通过调用服务实现数据处理的装置700，包括：建议提交量确定模块701和数据发送模块702。

其中，上述建议提交量确定模块701，用于：响应接收到服务调用方的数据发送请求，确定服务提供方的当前负载能力，以根据上述当前负载能力确定建议提交量；

上述数据发送模块702，用于：将上述建议提交量发送给上述服务调用方，以使上述服务调用方根据上述建议提交量向上述服务提供方提交任务。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述建议提交量确定模块701，包括：负载能力感知子模块。

其中，上述负载能力感知子模块，用于：根据服务响应时间和任务提交量之间关系构建关于建议提交量的预测模型；以及，基于上述预测模型，根据上述服务所在的物理环境下的测试数据确定服务提供方的当前负载能力。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述建议提交量确定模块701，包括：提交量确定子模块。

其中，上述提交量确定子模块，用于：根据上述当前负载能力确定安全响应时间；以及，基于上述预测模型，根据上述安全响应时间确定建议提交量。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述服务响应时间和任务提交量之间关系如以下公式一和公式二所示：

Q＝γ×τ+θ τ＞τ

其中，Q为上述任务提交量，τ为上述服务响应时间，τ

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述提交量确定子模块，具体用于：若上一次服务调用对应的参考响应时长小于等于上述安全响应时间，则：

将上述参考响应时长和上述上一次服务调用对应的参考提交量代入上述公式一，得到上述第一系数的实际值；以及，将上述第一系数的实际值以及上述安全响应时间代入上述公式一得到第一建议提交量。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述提交量确定子模块，还具体用于：若上一次服务调用对应的参考响应时长大于上述安全响应时间，则：

将上述参考响应时长和上述上一次服务调用对应的参考提交量代入上述公式二，得到上述第四系数的实际值；以及，将上述第四系数的实际值以及上述安全响应时间代入上述公式二得到第二建议提交量。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，本实施例提供的通过调用服务实现数据处理的装置700，还包括：任务缓存模块。

其中，上述任务缓存模块，用于：在服务调用方根据上述建议提交量向上述服务提供方提交任务之前，将待提交任务存放至上述服务调用方的缓存池；

本实施例中，上述数据发送模块702，具体用于：上述服务调用方根据上述建议提交量从上述缓冲池获取待提交任务。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，本实施例提供的通过调用服务实现数据处理的装置700，还包括：监控预警模块。

其中，上述监控预警模块，用于：在服务调用方根据上述建议提交量向上述服务提供方提交任务之前，获取上述服务调用方的最小提交量，并判断上述建议提交量是否小于上述最小提交量；以及，当上述建议提交量小于上述最小提交量时，进行报警。

由于本公开的示例性的实施例的通过调用服务实现数据处理的装置的各个功能模块与上述通过调用服务实现数据处理的方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本公开通过调用服务实现数据处理的装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的通过调用服务实现数据处理的方法的实施例。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开示例性实施方式中，还提供了一种能够实现上述方法的计算机存储介质。其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当上述程序产品在终端设备上运行时，上述程序代码用于使上述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。

参考图8所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

上述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(Local AreaNetwork，LAN)或广域网(Wide Area Network，WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图9来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备900。图9显示的电子设备900仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，电子设备900以通用计算设备的形式表现。电子设备900的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元910、上述至少一个存储单元920、连接不同系统组件(包括存储单元920和处理单元910)的总线930。

其中，上述存储单元存储有程序代码，上述程序代码可以被上述处理单元910执行，使得上述处理单元910执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，上述处理单元910可以执行如图2中所示的：步骤S210，响应接收到服务调用方的数据发送请求，确定服务提供方的当前负载能力，以根据所述当前负载能力确定建议提交量；以及，步骤S220，将所述建议提交量发送给所述服务调用方，以使所述服务调用方根据所述建议提交量向所述服务提供方提交任务。

示例性的，上述处理单元910还可以执行如图2至图6中任意一图所示的通过调用服务实现数据处理的方法。

存储单元920可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如：随机存取存储单元(Random Access Memory，RAM)9201和/或高速缓存存储单元9202，还可以进一步包括只读存储单元只读存储器(Read-Only Memory，ROM)9203。

存储单元920还可以包括具有一组(至少一个)程序模块9205的程序/实用工具9204，这样的程序模块9205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线930可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备900也可以与一个或多个外部设备1000(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备900交互的设备通信，和/或与使得该电子设备900能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(Input/Output，I/O)接口950进行。并且，电子设备900还可以通过网络适配器970与一个或者多个网络(例如局域网(Local AreaNetwork，LAN)，广域网(Wide Area Network，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器960通过总线930与电子设备900的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备900使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。