CN111628912B - 资源相关数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种资源相关数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息；获取目标资源类型标识对应的标准速率时间序列；根据速率变换相关信息以及标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列；生成目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，目标资源相关数据集合包括各个标准时间信息分别对应的目标资源相关数据；按照目标速率时间序列，将目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对资源相关数据传输设备进行性能测试。采用本方法能够提高测试准确度。

Description

资源相关数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种资源相关数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着经济的飞速发展，金融市场已成为中国国民经济中的一个重要行业，对推动国民经济增长做出了重大贡献，在金融市场对应的行情传输过程中，通过金融行情传输***将实时行情数据从交易所对应的上游行情传输***，传输至证券商对应的下游行情传输***，金融行情传输***包括上游行情传输***和下游行情传输***。在行情传输过程中，由于传输的行情数据的数据量较大，对行情传输***的可靠性和低时延要求很高，因此需要对行情传输***进行测试，以保证***的可靠性、低时延以及稳定性。

目前，通过行情传输***发送的实时行情数据，对下游传输***进行测试，然而，经常存在测试不充分的问题，导致测试的准确度低。

发明内容

基于此，有必要针对上述测试的准确度低的技术问题，提供一种能够提高测试准确度的资源相关数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种资源相关数据处理方法，所述方法包括：获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息；获取所述目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，所述标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率；根据所述速率变换相关信息以及所述标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个所述标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列；生成所述目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，所述目标资源相关数据集合包括各个所述标准时间信息分别对应的目标资源相关数据；按照所述目标速率时间序列，将所述目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对所述资源相关数据传输设备进行性能测试。

在一些实施例中，所述速率变换相关信息包括目标特征速率，所述根据所述速率变换相关信息以及所述标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个所述标准时间信息分别对应的目标速率包括：获取特征参数；从所述标准速率时间序列中选取满足所述特征参数的标准速率，作为标准特征速率；计算所述标准特征速率与所述目标特征速率之间的对应关系，作为目标对应关系；根据所述目标对应关系以及所述标准速率时间序列中的各个所述标准时间信息分别对应的标准速率进行计算，得到各个所述标准时间信息分别对应的目标速率。

在一些实施例中，所述生成所述目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合包括：获取所述标准速率时间序列对应的标准数据量；根据所述目标对应关系以及所述标准数据量进行计算，得到所述目标速率时间序列对应的目标数据量；生成所述目标数据量的资源相关数据，得到所述目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合。

在一些实施例中，所述获取所述标准速率时间序列对应的标准数据量包括：分别计算各个所述标准时间信息与对应的标准速率的乘积，得到各个所述标准时间信息分别对应的中间数据量；计算各个所述中间数据量相加后的结果，作为所述标准速率时间序列对应的标准数据量。

在一些实施例中，得到所述标准速率时间序列的步骤包括：获取监测资源相关数据集合，所述监测资源相关数据集合是对目标资源进行实时监测得到的，所述监测资源相关数据集合中的监测资源相关数据对应有资源监测时间；根据所述监测资源相关数据集合以及速率时间序列生成模型，得到所述标准速率时间信息，将所述目标资源作为所述标准速率时间序列的资源类型，根据所述资源监测时间得到所述标准时间信息。

在一些实施例中，得到所述速率时间序列生成模型的步骤包括：获取测试资源相关数据集合，将所述测试资源相关数据集合输入到目标机器学习模型中，输出预测速率时间序列；获取所述测试资源相关数据集合对应的目标速率时间序列；根据所述预测速率时间序列以及所述目标速率时间序列的差异，得到模型损失值；根据所述模型损失值调整目标机器学习模型，得到所述速率时间序列生成模型。

在一些实施例中，按照所述目标速率时间序列，将所述目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放包括：从所述目标资源相关数据集合中选取首位发送资源相关数据，回放所述发送资源相关数据，并记录所述首位发送资源相关数据对应的回放时间点，作为首位回放时间点；根据当前时间点以及所述首位回放时间点，从各个所述标准时间信息中确定所述当前时间点对应的目标标准时间信息；从所述目标资源相关数据集合中选取所述目标标准时间信息对应的目标资源相关数据；在所述目标标准时间信息对应的当前时间点，将所述目标标准时间信息对应的目标资源相关数据进行回放。

一种资源相关数据处理装置，所述装置包括：速率变换相关信息获取模块，用于获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息；标准速率时间序列获取模块，用于获取所述目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，所述标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率；目标速率时间序列生成模块，用于根据所述速率变换相关信息以及所述标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个所述标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列；目标资源相关数据集合生成模块，用于生成所述目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，所述目标资源相关数据集合包括各个所述标准时间信息分别对应的目标资源相关数据；目标资源相关数据回放模块，用于按照所述目标速率时间序列，将所述目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对所述资源相关数据传输设备进行性能测试。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述资源相关数据处理方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述资源相关数据处理方法的步骤。

上述资源相关数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息，获取目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率，根据速率变换相关信息以及标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列，生成目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，目标资源相关数据集合包括各个标准时间信息分别对应的目标资源相关数据，按照目标速率时间序列，将目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对资源相关数据传输设备进行性能测试。由于标准速率时间序列反映的是真实的资源相关数据的发送情况，而目标速率时间序列是在标准速率时间序列的基础上改动得到的，与标准速率时间序列的变化趋势一致，从而按照目标速率时间序列回放目标资源相关数据集合，在丰富测试数据的前提下又保证了数据的合理性，从而提高了测试准确度。

附图说明

图1为一些实施例中资源相关数据处理方法的应用环境图；

图2为一些实施例中资源相关数据处理方法的流程示意图；

图3为一些实施例中目标速率得到步骤的流程示意图；

图4为一些实施例中资源相关数据处理方法的流程示意图；

图5为一些实施例中资源相关数据处理方法的流程示意图；

图6为一些实施例中标准时间信息得到步骤的流程示意图；

图7为一些实施例中速率时间序列生成模型得到步骤的流程示意图；

图8为一些实施例中目标资源相关数据回放步骤的流程示意图；

图9为一些实施例中资源相关数据处理装置的结构框图；

图10为一些实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的资源相关数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，第一服务器102通过网络与第二服务器104通过网络进行通信。

具体地，第一服务器102可以获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息，获取目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率，根据速率变换相关信息以及标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列，生成目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，目标资源相关数据集合包括各个标准时间信息分别对应的目标资源相关数据，按照目标速率时间序列，将目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至第二服务器104，以对第二服务器104进行性能测试。

其中，第一服务器102以及第二服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。第一服务器102可以是上游资源数据传输设备(例如交易所的行情网关)对应的服务器，第二服务器104可以是下游资源数据传输设备(例如券商的行情网关)对应的服务器。

在一些实施例中，如图2所示，提供了一种资源相关数据处理方法，以该方法应用于图1中的第一服务器102为例进行说明，包括以下步骤：

S202，获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息。

具体地，资源可以是电子数据，例如为可通过互联网进行转移的虚拟物品或者实际物品，例如可以为股票。资源类型例如为股票的行情数据的类型，其中行情数据的类型包括成交行情或者报价行情中的至少一种。资源类型标识用于唯一标识资源。目标资源类型标识可以是根据需要选定的。速率变换相关信息包括对速率进行变换的信息，用于增大速率或者减小速率。资源类型标识可以对应有速率时间序列，速率变换相关信息用于对目标资源类型标识对应的速率时间序列中的速率进行变换。

S204，获取目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率。

具体地，标准速率时间序列是根据真实的资源相关数据的发送速率得到的。标准时间信息可以是一个时间范围，标准速率指的是标准时间信息对应的时间范围内的速率。标准时间信息可以是根据需要进行设置的，可以是绝对时间，也可以是相对时间。其中，资源相关数据是随着时间不断变化的，资源相关数据例如为基金的净值估值，基金的净值估值是随着时间不断变化的。

在一些实施例中，第一服务器中可以预先存储多种资源类型分别对应的标准速率时间序列。第一服务器可以从多种资源类型分别对应的标准速率时间序列中，选取得到目标资源类型标识对应的标准速率时间序列。

在一些实施例中，资源类型对应的标准速率时间序列是根据监测到的资源类型对应的资源相关数据得到的。具体地，第一服务器可以对多种资源类型的资源相关数据进行实时监测，得到多种资源类型分别对应的至少一个的监测资源相关数据集合，并记录资源相关数据对应的时间信息。例如第一服务器可以实时监测资源相关数据的发送设备发出的数据，资源相关数据的发送设备例如为交易所的行情网关。第一服务器可以将总的监测时间段划分为多个子监测时间段，其中，各个子监测时间段的时长可以相同也可以不同。第一服务器可以统计各个子监测时间段内分别监测到的数据量，得到各个子监测时间段分别对应的子数据量。第一服务器可以计算子数据量与对应的子监测时间段的比值，得到该子监测时间段对应的速率，将各个子监测时间段分别对应的速率按照时间先后顺序进行排列，得到标准速率时间序列，将子监测时间段对应的速率作为标准速率。第一服务器可以根据子监测时间段对应的时间信息得到标准时间信息，具体地，第一服务器可以将子监测时间段对应的时间信息作为标准时间信息，或者，第一服务器可以计算子监测时间段对应的相对时间段，将相对时间段对应的时间信息作为标准时间信息，其中，第一服务器可以计算子监测时间段的起始时间点与总的监测时时间段的起始时间点的差异，作为相对时间段的起始时间点，计算子监测时间段的终止时间点与总的监测时时间段的终止时间点的差异，作为相对时间段的终止时间点。

在一些实施例中，第一服务器可以分析各个资源类型分别对应的至少一个的监测资源相关数据集合对应的速率时间序列，得到各个资源类型分别对应的至少一个的速率时间序列，根据资源类型对应的至少一个的速率时间序列，确定资源类型对应的标准速率时间序列。具体的，第一服务器可以计算资源类型A对应的多个监测资源相关数据集合分别对应的速率时间序列，根据多个速率时间序列进行计算，确定资源类型A对应标准速率时间序列。例如，第一服务器可以统计各个子监测时间段对应的平均速率，将各个时间段分别对应的平均速率组成的时间序列作为资源类型A对应的标准速率时间序列，将子监测时间段对应的平均速率作为标准速率。

在一些实施例中，第一服务器可以将资源类型对应的至少一个的监测资源相关数据集合，输入到速率时间序列生成模型中，速率时间序列生成模型可以对监测资源相关数据集合进行处理，得到该资源类型对应的标准速率时间序列。

在一些实施例中，第一服务器可以将子监测时间段内的资源相关数据与对应的子监测时间段写入到预设数据结构模板中，得到各个子监测时间段分别对应的资源数据结构。

S206，根据速率变换相关信息以及标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列。

具体地，第一服务器可以根据速率变换相关信息，计算各个标准时间信息分别对应的标准速率的倍数，将计算得到的标准速率的倍数作为目标速率，生成目标速率时间序列。

在一些实施例中，速率变换相关信息可以包括特征参数对应的目标特征速率。其中，特征参数可以是速率类型对应的参数，数量类型可以包括最大速率、最小速率或者平稳速率中的至少一种。其中，平稳速率指的是速率时间序列中在预设时长内速率保持不变的速率。例如，可以用a、b以及c分别表示最大速率、最小速率以及平稳速率对应的参数。目标特征速率可以根据需要进行设置。

在一些实施例中，第一服务器可以从标准速率时间序列中获取特征参数对应的标准特征速率，根据标准特征速率与目标特征速率之间的关系，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率。其中，目标速率是模拟出来的速率，目标速率时间序列是模拟出来的序列。例如，A数据的平稳速率是5万条每秒(w条/s)，最大速率为10w条/s，最小速率为3w条/s，在模拟A数据的目标速率时间序列时，可以设置目标速率时间序列对应的目标平稳速率，第一服务器可以计算目标平稳速率与A数据的平稳速率之间的对应关系，将A数据的其他时间段的速率均按照该对应关系得到目标速率。例如，目标平稳速率设置为10w条/s，由于目标平稳速率设置为A数据的平稳速率的2倍，因此，目标最大速率变为20w条/s，最小速率为36w条/s，也就是说模拟出来的序列的任意时刻的速率，会根据设置的目标特征速率与对应的真实的标准特征速率的比值进行自动适应，这样通过需要设置的一个特征参数，即可控制总的监测时间长度(例如24小时)的数据量。提高了模拟数据的生成效率。

S208，生成目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，目标资源相关数据集合包括各个标准时间信息分别对应的目标资源相关数据。

具体地，资源相关数据指的是与资源相关的数据，资源相关数据例如为股市的行情数据，行情数据可以包括大盘指数或者涨跌幅比例中的至少一种。

在一些实施例中，第一服务器可以获取标准速率时间序列对应的资源相关数据集合的标准总数据量，根据标准总数据量确定目标速率时间序列对应的资源相关数据的目标总数据量，生成目标总数据量的资源相关数据，得到目标资源相关数据集合。

在一些实施例中，第一服务器还可以根据目标速率时间序列计算得到目标总数据量。具体地，第一服务器还可以计算标准时间信息与对应的目标速率的乘积，得到各个标准时间信息分别对应的数据量，将各个标准时间信息分别对应的数据量进行相加，得到目标总数据量。

S210，按照目标速率时间序列，将目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对资源相关数据传输设备进行性能测试。

具体地，资源数据传输设备指的是传输资源相关数据的设备，例如为行情网关。性能测试可以包括资源数据传输设备的稳定性、延时性以及实时性测试中的至少一种。第一服务器可以确定目标速率时间序列中各个标准时间信息分别对应的数据量，从目标资源相关数据集合中选取对应数据量的资源相关数据，组成各个标准时间信息分别对应的各个资源相关数据，将各个资源相关数据进行发送。其中，第一服务器可以均匀的发送标准时间信息对应的各个资源相关数据。

在一些实施例中，第一服务器可以根据目标速率时间序列，计算各个标准时间信息分别对应的数据量，根据首个标准时间信息对应的数据量，从目标资源相关数据集合中选取首个标准时间信息对应的各个资源相关数据，将首个标准时间信息对应的各个资源相关数据进行回放，并记录回放首个标准时间信息对应的数据的起始时间点，作为首位回放时间点。

在一些实施例中，第一服务器可以计算非首个标准时间信息的起始时间点与首位标准时间信息的起始时间点之间的差异，得到各个非首位标准时间信息分别对应的起始时间点差异，计算首位回放时间点与起始时间点差异的和，作为非首位标准时间信息的目标回放时间点，在目标回放时间点，将对应的非首位标准时间信息的数据进行回放。

上述资源相关数据处理方法中，获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息，获取目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率，根据速率变换相关信息以及标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列，生成目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，目标资源相关数据集合包括各个标准时间信息分别对应的目标资源相关数据，按照目标速率时间序列，将目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对资源相关数据传输设备进行性能测试。由于标准速率时间序列反映的是真实的资源相关数据的发送情况，而目标速率时间序列是在标准速率时间序列的基础上改动得到的，与标准速率时间序列的变化趋势一致，从而按照目标速率时间序列回放目标资源相关数据集合，在丰富测试数据的前提下又保证了数据的合理性，从而提高了测试准确度。

由于交易所的行情网关发送的数据对应的数据量具有特殊的变化趋势，例如开市的时候数据量增长的快，随后数据量的增长量会逐渐减小到一个比较稳定的值，即行情网关发送数据的速率的变化趋势是先变大后稳定。采用本申请的方案，可以在保持真实的速率的变化趋势的基础上，同时增大或者减小各个时间段发送的数据速率，即在保持真实的数据量变化趋势的情况下，可以同时减小或者增大各个时间段内的数据量。并且可以在数据量变化趋势一致的基础上，做到将总的发送数据量增大和减小特定倍数。

在一些实施例中，速率变换相关信息包括目标特征速率，如图3所示，步骤S206中的根据速率变换相关信息以及标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率包括：

S302，获取特征参数。

具体地，特征参数可以是速率类型对应的参数，数量类型可以包括最大速率、最小速率或者平稳速率中的至少一种。特征参数可以根据需要进行设置。特征参数可以是第一服务器预先设置好的，例如可以预先设置特征参数对应最大速率。特征参数可以是第一服务器从对应的终端获取到的，用户可以在第一服务器对应的终端上输入或者选定特征参数，终端可以将用户输入或者选定的特征参数传输至第一服务器。

S304，从标准速率时间序列中选取满足特征参数的标准速率，作为标准特征速率。

具体地，第一服务器可以从标准速率时间序列中获取符合特征参数对应的速率类型的特点的标准速率，作为标准特征速率。例如当特征参数对应平稳速率时，第一服务器可以从标准速率时间序列中获取符合平稳速率的特点的标准速率，作为标准特征速率。

S306，计算标准特征速率与目标特征速率之间的对应关系，作为目标对应关系。

具体地，目标对应关系可以包括标准特征速率与目标特征速率之间的倍数关系。第一服务器可以计算标准特征速率与目标特征速率的比值，根据计算得到的比值确定目标对应关系，例如，当标准特征速率与目标特征速率的比值为2时，则确定目标对应关系为标准特征速率为目标特征速率的2倍。

S308，根据目标对应关系以及标准速率时间序列中的各个标准时间信息分别对应的标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率。

具体地，第一服务器可以根据目标对应关系，确定标准特征速率与目标特征速率的倍数，记作标准倍数，分别计算标准倍数与标准速率时间序列中各个标准速率的乘积，作为各个标准时间信息分别对应的目标速率。

上述实施例中，计算标准特征速率与目标特征速率之间的对应关系，作为目标对应关系，根据目标对应关系以及标准速率时间序列中的各个标准时间信息分别对应的标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率，由于特征参数可以根据需要进行设置，因此，可以根据不同的特征参数，得到不同的目标对应关系，从而可以根据目标对应关系得到不同的目标速率时间序列，提高了得到的目标速率时间序列的灵活性。

在一些实施例中，如图4所示，步骤S208即生成目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合包括：

S402，获取标准速率时间序列对应的标准数据量。

具体地，标准数据量指的是标准速率时间序列对应的资源相关数据集合的总的数据量。第一服务器中可以预先存储了各个标准速率时间序列分别对应的标准数据量。

S404，根据目标对应关系以及标准数据量进行计算，得到目标速率时间序列对应的目标数据量。

具体地，第一服务器可以计算标准倍数与标准数据量的乘积，作为目标速率时间序列对应的目标数据量。

S406，生成目标数据量的资源相关数据，得到目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合。

具体地，第一服务器可以生成目标数据量个资源相关数据，将目标数据量个的资源相关数据组成的集合作为目标资源相关数据集合。目标资源相关数据集合中的各个资源相关数据可以没有设置与标注时间信息系之间的对应关系，也可以设置了与标注时间信息系之间的对应关系。

上述实施例中，获取标准速率时间序列对应的标准数据量，根据目标对应关系以及标准数据量进行计算，得到目标速率时间序列对应的目标数据量，生成目标数据量的资源相关数据，得到目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，从而能够根据标准数据量自动生成目标数据量，从而快速的生成目标数据量的资源相关数据，提高了目标资源相关数据集合的生成效率。

在一些实施例中，如图5所示，步骤S402即获取标准速率时间序列对应的标准数据量包括：

S502，分别计算各个标准时间信息与对应的标准速率的乘积，得到各个标准时间信息分别对应的中间数据量。

S504，计算各个中间数据量相加后的结果，作为标准速率时间序列对应的标准数据量。

具体地，第一服务器可以分别计算各个标准时间信息与对应的标准速率的乘积，得到各标准时间信息分别对应的中间数据量，将各个中间数据量的和作为标准数据量。

上述实施例中，分别计算各个标准时间信息与对应的标准速率的乘积，得到各个标准时间信息分别对应的中间数据量，计算各个中间数据量相加后的结果，作为标准速率时间序列对应的标准数据量，从而能够根据标准时间信息以及标准速率自动计算出标准数据量，提高了计算标准数据量的效率。

在一些实施例中，如图6所示，得到标准速率时间序列的步骤包括：

S602，获取监测资源相关数据集合，监测资源相关数据集合是对目标资源进行实时监测得到的，监测资源相关数据集合中的监测资源相关数据对应有资源监测时间。

S604，根据监测资源相关数据集合以及速率时间序列生成模型，得到标准速率时间序列，将目标资源作为标准速率时间序列的资源类型，根据资源监测时间得到标准时间信息。

具体地，资源监测时间指的是子监测时间段。速率时间序列生成模型可以是预先训练好的。第一服务器可以将监测资源相关数据集合输入到速率时间序列生成模型中，速率时间序列生成模型可以对监测资源相关数据集合进行处理，得到标准速率时间序列。

在一些实施例中，第一服务器可以将资源监测时间作为标准时间信息，或者，将资源监测时间对应的相对时间段作为标准时间信息。第一服务器可以计算子监测时间段的起始时间点与总的监测时时间段的起始时间点的差异，作为相对时间段的起始时间点，计算子监测时间段的终止时间点与总的监测时时间段的终止时间点的差异，作为相对时间段的终止时间点。

上述实施例中，获取监测资源相关数据集合，根据监测资源相关数据集合以及速率时间序列生成模型，得到标准速率时间序列，将目标资源作为标准速率时间序列的资源类型，由于监测资源相关数据集合是对目标资源进行实时监测得到的，因此得到的标准速率时间序列反映的是真实的资源相关数据的发送情况，保证了得到的标准速率时间序列的真实性以及有效性，为生成的模拟速率时间序列(即目标速率时间序列)的有效性提供了保障。

在一些实施例中，如图7所示，得到速率时间序列生成模型的步骤包括：

S702，获取测试资源相关数据集合，将测试资源相关数据集合输入到目标机器学习模型中，输出预测速率时间序列，测试资源相关数据集合为监测资源相关数据集合。

具体地，目标机器学习模型可以包括各种神经网络模型中的一种或者多种。第一服务器可以将多个监测资源相关数据集合作为测试资源相关数据集合。

S704，获取测试资源相关数据集合对应的目标速率时间序列。

具体地，目标速率时间序列指的是测试资源相关数据集合的真实的速率时间序列。

S706，根据预测速率时间序列以及目标速率时间序列的差异，得到模型损失值。

S708，根据模型损失值调整目标机器学习模型，得到速率时间序列生成模型。

具体地，第一服务器可以利用梯度下降方法朝着模型损失值下降的方向调整目标机器学习模型的参数，得到使得整体的模型损失值最小的目标机器学习模型的参数，将该参数对应的目标机器学习模型作为速率时间序列生成模型。

上述实施例中，利用测试资源相关数据集合对目标机器学习模型进行训练，由于测试资源相关数据集合为监测资源相关数据集合，因此可以提高训练得到的模型在处理资源相关数据集合的准确度，即得到的速率时间序列生成模型的准确度高。

在一些实施例中，如图8所示，步骤S210中的按照目标速率时间序列，将目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放包括：

S802，从目标资源相关数据集合中选取首位发送资源相关数据，回放首位发送资源相关数据，并记录首位发送资源相关数据对应的回放时间点，作为首位回放时间点。

具体地，首位发送资源相关数据指的首位标准时间信息对应的资源相关数据。首位发送资源相关数据的数量为首位标准时间信息与对应的目标速率的乘积。

S804，根据当前时间点以及首位回放时间点，从各个标准时间信息中确定当前时间点对应的目标标准时间信息。

具体地，当前时间点指的是当前时刻对应的时间点，第一服务器可以记录当前时间点以及首位回放时间点，计算当前时间点与首位回放时间点的时间差异，将标准时间信息的起始时间点与时间差异进行对比，将对比一致时对应的标准时间信息作为当前时间点对应的目标标准时间信息。

S806，从目标资源相关数据集合中选取目标标准时间信息对应的目标资源相关数据。

S808，在目标标准时间信息对应的当前时间点，将目标标准时间信息对应的目标资源相关数据进行回放。

具体地，第一服务器可以根据目标标准时间信息对应的数据量，从目标资源相关数据集合中获取对应数据量的数据，在目标标准时间信息对应的当前时间点对获取的数据进行回放。

上述实施例中，根据当前时间点以及首位回放时间点，从各个标准时间信息中确定当前时间点对应的目标标准时间信息，在目标标准时间信息对应的当前时间点，将目标标准时间信息对应的目标资源相关数据进行回放，从而以首位回放时间点作为参考点，保证各个目标标准时间信息对应的目标资源相关数据能够按照时间先后顺序有序的回放，提高的数据回放的正确性。

应该理解的是，虽然上述各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述各实施例的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一些实施例中，如图9所示，提供了一种资源相关数据处理装置，包括：速率变换相关信息获取模块902、标准速率时间序列获取模块904、目标速率时间序列生成模块906、目标资源相关数据集合生成模块908和目标资源相关数据回放模块910，其中：

速率变换相关信息获取模块902，用于获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息。

标准速率时间序列获取模块904，用于获取目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率。

目标速率时间序列生成模块906，用于根据速率变换相关信息以及标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列。

目标资源相关数据集合生成模块908，用于生成目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，目标资源相关数据集合包括各个标准时间信息分别对应的目标资源相关数据。

目标资源相关数据回放模块910，用于按照目标速率时间序列，将目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对资源相关数据传输设备进行性能测试。

在一些实施例中，速率变换相关信息包括目标特征速率，目标速率时间序列生成模块906包括：

特征参数获取单元，用于获取特征参数。

标准特征速率选取单元，用于从标准速率时间序列中选取满足特征参数的标准速率，作为标准特征速率。

目标对应关系计算单元，用于计算标准特征速率与目标特征速率之间的对应关系，作为目标对应关系。

目标速率得到单元，用于根据目标对应关系以及标准速率时间序列中的各个标准时间信息分别对应的标准速率进行计算，得到各个标准时间信息分别对应的目标速率。

在一些实施例中，目标资源相关数据集合生成模块908包括：

标准数据量获取单元，用于获取标准速率时间序列对应的标准数据量。

目标数据量获取单元，用于根据目标对应关系以及标准数据量进行计算，得到目标速率时间序列对应的目标数据量。

目标资源相关数据集合得到单元，用于生成目标数据量的资源相关数据，得到目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合。

在一些实施例中，标准数据量获取单元，还用于分别计算各个标准时间信息与对应的标准速率的乘积，得到各个标准时间信息分别对应的中间数据量；计算各个中间数据量相加后的结果，作为标准速率时间序列对应的标准数据量。

在一些实施例中，装置还包括标准速率时间序列得到模块，标准速率时间序列得到模块包括：

监测资源相关数据集合获取单元，用于获取监测资源相关数据集合，监测资源相关数据集合是对目标资源进行实时监测得到的，监测资源相关数据集合中的监测资源相关数据对应有资源监测时间。

标准速率时间序列得到单元，用于根据监测资源相关数据集合以及速率时间序列生成模型，得到标准速率时间序列，将目标资源作为标准速率时间序列的资源类型，根据资源监测时间得到标准时间信息。

在一些实施例中，该装置还包括速率时间序列生成模型得到模块，速率时间序列生成模型得到模块包括：

测试资源相关数据集合获取单元，用于获取测试资源相关数据集合，将测试资源相关数据集合输入到目标机器学习模型中，输出预测速率时间序列，测试资源相关数据集合为监测资源相关数据集合。

目标速率时间序列获取单元，用于获取测试资源相关数据集合对应的目标速率时间序列。

模型损失值得到单元，用于根据预测速率时间序列以及目标速率时间序列的差异，得到模型损失值。

速率时间序列生成模型得到单元，用于根据模型损失值调整目标机器学习模型，得到速率时间序列生成模型。

在一些实施例中，目标资源相关数据回放模块910包括：

首位回放时间点得到单元，用于从目标资源相关数据集合中选取首位发送资源相关数据，回放首位发送资源相关数据，并记录首位发送资源相关数据对应的回放时间点，作为首位回放时间点。

目标标准时间信息确定单元，用于根据当前时间点以及首位回放时间点，从各个标准时间信息中确定当前时间点对应的目标标准时间信息。

目标资源相关数据选取单元，用于从目标资源相关数据集合中选取目标标准时间信息对应的目标资源相关数据。

目标资源相关数据回放单元，用于在目标标准时间信息对应的当前时间点，将目标标准时间信息对应的目标资源相关数据进行回放。

关于资源相关数据处理装置的具体限定可以参见上文中对于资源相关数据处理方法的限定，在此不再赘述。上述资源相关数据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种资源相关数据处理方法。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述资源相关数据处理方法的步骤。

在一些实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述资源相关数据处理方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种资源相关数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息；所述速率变换相关信息包括对速率进行变换的信息；所述速率变换相关信息用于增大速率或减小速率；所述速率变换相关信息用于对目标资源类型标识对应的速率时间序列中的速率进行变换；

获取所述目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，所述标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率；所述标准速率为所述标准时间信息对应的时间范围内的速率；

根据所述速率变换相关信息以及所述标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个所述标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列；

生成所述目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，所述目标资源相关数据集合包括各个所述标准时间信息分别对应的目标资源相关数据；

按照所述目标速率时间序列，将所述目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对所述资源相关数据传输设备进行性能测试。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述速率变换相关信息包括目标特征速率，所述根据所述速率变换相关信息以及所述标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个所述标准时间信息分别对应的目标速率包括：

获取特征参数；

从所述标准速率时间序列中选取满足所述特征参数的标准速率，作为标准特征速率；

计算所述标准特征速率与所述目标特征速率之间的对应关系，作为目标对应关系；

根据所述目标对应关系以及所述标准速率时间序列中的各个所述标准时间信息分别对应的标准速率进行计算，得到各个所述标准时间信息分别对应的目标速率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成所述目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合包括：

获取所述标准速率时间序列对应的标准数据量；

根据所述目标对应关系以及所述标准数据量进行计算，得到所述目标速率时间序列对应的目标数据量；

生成所述目标数据量的资源相关数据，得到所述目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述标准速率时间序列对应的标准数据量包括：

分别计算各个所述标准时间信息与对应的标准速率的乘积，得到各个所述标准时间信息分别对应的中间数据量；

计算各个所述中间数据量相加后的结果，作为所述标准速率时间序列对应的标准数据量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到所述标准速率时间序列的步骤包括：

获取监测资源相关数据集合，所述监测资源相关数据集合是对目标资源进行实时监测得到的，所述监测资源相关数据集合中的监测资源相关数据对应有资源监测时间；

根据所述监测资源相关数据集合以及速率时间序列生成模型，得到所述标准速率时间序列，将所述目标资源作为所述标准速率时间序列的资源类型，根据所述资源监测时间得到所述标准时间信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，得到所述速率时间序列生成模型的步骤包括：

获取测试资源相关数据集合，将所述测试资源相关数据集合输入到目标机器学习模型中，输出预测速率时间序列，所述测试资源相关数据集合为监测资源相关数据集合；

获取所述测试资源相关数据集合对应的目标速率时间序列；

根据所述预测速率时间序列以及所述目标速率时间序列的差异，得到模型损失值；

根据所述模型损失值调整目标机器学习模型，得到所述速率时间序列生成模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述目标速率时间序列，将所述目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放包括：

从所述目标资源相关数据集合中选取首位发送资源相关数据，回放所述首位发送资源相关数据，并记录所述首位发送资源相关数据对应的回放时间点，作为首位回放时间点；

根据当前时间点以及所述首位回放时间点，从各个所述标准时间信息中确定所述当前时间点对应的目标标准时间信息；

从所述目标资源相关数据集合中选取所述目标标准时间信息对应的目标资源相关数据；

在所述目标标准时间信息对应的当前时间点，将所述目标标准时间信息对应的目标资源相关数据进行回放。

8.一种资源相关数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

速率变换相关信息获取模块，用于获取目标资源类型标识以及速率变换相关信息；所述速率变换相关信息包括对速率进行变换的信息；所述速率变换相关信息用于增大速率或减小速率；所述速率变换相关信息用于对目标资源类型标识对应的速率时间序列中的速率进行变换；

标准速率时间序列获取模块，用于获取所述目标资源类型标识对应的标准速率时间序列，所述标准速率时间序列包括多个标准时间信息分别对应的标准速率；所述标准速率为所述标准时间信息对应的时间范围内的速率；

目标速率时间序列生成模块，用于根据所述速率变换相关信息以及所述标准速率时间序列中的各个标准速率进行计算，得到各个所述标准时间信息分别对应的目标速率，生成目标速率时间序列；

目标资源相关数据集合生成模块，用于生成所述目标速率时间序列对应的目标资源相关数据集合，所述目标资源相关数据集合包括各个所述标准时间信息分别对应的目标资源相关数据；

目标资源相关数据回放模块，用于按照所述目标速率时间序列，将所述目标资源相关数据集合中的目标资源相关数据进行回放，将回放的数据传输至待测试的资源相关数据传输设备，以对所述资源相关数据传输设备进行性能测试。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

Images