CN112804164A - 流量信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

流量信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 Download PDF

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CN112804164A CN202110353026.4A CN202110353026A CN112804164A CN 112804164 A CN112804164 A CN 112804164A CN 202110353026 A CN202110353026 A CN 202110353026A CN 112804164 A CN112804164 A CN 112804164A
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Abstract

本公开的实施例公开了流量信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集；获取服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集；基于负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组；基于接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组；基于负载优化系数组、运行调整值组、负载信息集，生成流量价值信息。该实施方式通过对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算，提高了流量结算的效率。

Description

流量信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及流量信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
背景技术
随着计算机技术和互联网技术的快速发展，提供业务的服务器接口的调用量呈现暴增趋势，各个服务器接口的流量的消耗速度越来越快。目前，流量结算通常采用的方式为：根据各个服务器接口整体消耗的流量和单位流量价值属性值，进行流量结算。
然而，采用上述流量结算的方式，通常会存在以下技术问题：
第一，未对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算，使得结算的流量与实际输出的流量不符合，导致流量结算的准确度不高，造成流量结算的效率较低；
第二，未考虑流量损耗对处理器利用率、网卡负载率和接口负载率的影响，影响了流量结算的准确度，造成流量结算的效率较低；
第三，未根据不同服务器接口的运行利用率、流量使用率和接口评分值对结算的流量价值属性值进行修正，造成流量结算的准确度和效率不高。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了流量信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种流量信息生成方法，该方法包括：获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集，其中，上述接口信息集中的接口信息包括：服务器接口名称、对应上述服务器接口名称的接口等级和对应上述接口等级的接口评分值；获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集，其中，上述负载信息集中的负载信息包括：对应上述服务器接口的运行时长、对应上述运行时长的运行利用率、对应上述服务器接口的处理器利用率、对应上述服务器接口的网卡负载率、对应上述服务器接口的接口负载率、对应上述服务器接口的单位时间流量使用量、对应上述单位时间流量使用量的流量使用率和单位流量价值属性值；基于上述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组；基于上述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、上述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组；基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
在一些实施例中，所述基于所述负载信息集中每个负载信息包括的处理器利用率、网卡负载率和接口负载率，生成负载优化系数，包括：
通过如下公式，生成负载优化系数：
Figure 664416DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 248981DEST_PATH_IMAGE002
表示负载优化系数，
Figure 495286DEST_PATH_IMAGE003
表示所述负载信息包括的处理器利用率，
Figure 507104DEST_PATH_IMAGE004
表示对应所述处理器利用率的预设处理器利用率，
Figure 704605DEST_PATH_IMAGE005
表示所述负载信息包括的网卡负载率，
Figure 499386DEST_PATH_IMAGE006
表示对应所述网卡负载率的预设网卡负载率，
Figure 990410DEST_PATH_IMAGE007
表示所述负载信息包括的接口负载率，
Figure 782917DEST_PATH_IMAGE008
表示对应所述接口负载率的预设接口负载率。
在一些实施例中，所述基于所述运行利用率、所述流量使用率、所述接口等级和所述无量纲化接口评分值，生成运行调整值，包括：
通过如下公式，生成运行调整值：
Figure 93812DEST_PATH_IMAGE009
，
其中，
Figure 895546DEST_PATH_IMAGE010
表示运行调整值，
Figure 241077DEST_PATH_IMAGE011
表示所述接口等级，
Figure 971529DEST_PATH_IMAGE012
表示所述接口信息集中接口信息包括的接口等级的序号，
Figure 769721DEST_PATH_IMAGE013
表示所述接口信息集中包括的接口等级的数量，
Figure 375145DEST_PATH_IMAGE014
表示所述接口信息集包括的第
Figure 247286DEST_PATH_IMAGE012
个接口等级，
Figure 771809DEST_PATH_IMAGE015
表示所述运行利用率，
Figure 932663DEST_PATH_IMAGE016
表示所述流量使用率，
Figure 466412DEST_PATH_IMAGE017
表示所述无量纲化接口评分值。
在一些实施例中，所述基于所述负载优化系数组、所述运行调整值组、所述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息，包括：
通过如下公式，生成流量总价值属性值：
Figure 724218DEST_PATH_IMAGE018
，
其中，
Figure 793543DEST_PATH_IMAGE019
表示流量总价值属性值，
Figure 566327DEST_PATH_IMAGE020
表示所述服务器接口组中服务器接口的序号，
Figure 779134DEST_PATH_IMAGE021
表示所述服务器接口组包括的服务器接口的数量，
Figure 688184DEST_PATH_IMAGE022
表示所述服务器接口组中第
Figure 695454DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的运行时长，
Figure 689955DEST_PATH_IMAGE023
表示所述服务器接口组中第
Figure 768770DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的单位时间流量使用量，
Figure 407692DEST_PATH_IMAGE024
表示所述服务器接口组中第
Figure 710498DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的单位时间流量使用量对应的单位流量价值属性值，
Figure 569126DEST_PATH_IMAGE025
表示所述服务器接口组中第
Figure 248369DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的负载信息对应的运行调整值，
Figure 7377DEST_PATH_IMAGE026
表示所述服务器接口组中第
Figure 481084DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的负载信息对应的负载优化系数，
Figure 325543DEST_PATH_IMAGE027
表示向下取整运算。
第二方面，本公开的一些实施例提供了一种流量信息生成装置，装置包括：第一获取单元，被配置成获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集，其中，上述接口信息集中的接口信息包括：服务器接口名称、对应上述服务器接口名称的接口等级和对应上述接口等级的接口评分值；第二获取单元，被配置成获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集，其中，上述负载信息集中的负载信息包括：对应上述服务器接口的运行时长、对应上述运行时长的运行利用率、对应上述服务器接口的处理器利用率、对应上述服务器接口的网卡负载率、对应上述服务器接口的接口负载率、对应上述服务器接口的单位时间流量使用量、对应上述单位时间流量使用量的流量使用率和单位流量价值属性值；第一生成单元，被配置成基于上述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组；第二生成单元，被配置成基于上述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、上述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组；第三生成单元，被配置成基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的流量信息生成方法，通过对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算，提高了流量结算的准确度，提高了流量结算的效率。具体来说，造成流量结算的效率较低的原因在于：未对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算，使得结算的流量与实际输出的流量不符合，导致流量结算的准确度不高。基于此，本公开的一些实施例的流量信息生成方法，首先，获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集。由此，可以了解服务器接口的分类情况，为后续分类结算奠定了基础。其次，获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集。由此，可以为对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算提供了数据支持。接着，基于上述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组。由此，可以修正处理器利用率、网卡负载率和接口负载率因流量损耗而导致流量结算的偏差。然后，基于上述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、上述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组。由此，可以调整不同服务器接口的运行利用率和流量使用率因流量损耗而导致的偏差，为提高流量结算的准确度提供了数据支持。最后，基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。由此，通过对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算，提高了流量结算的准确度，提高了流量结算的效率。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的一些实施例的流量信息生成方法的一个应用场景的示意图；
图2是根据本公开的流量信息生成方法的一些实施例的流程图；
图3是根据本公开的流量信息生成方法的另一些实施例的流程图；
图4是根据本公开的流量信息生成装置的一些实施例的结构示意图；
图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1是根据本公开一些实施例的流量信息生成方法的应用场景的一个示意图。
在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集102。其中，上述接口信息集102中的接口信息包括：服务器接口名称、对应上述服务器接口名称的接口等级和对应上述接口等级的接口评分值。其次，计算设备101可以获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集103，其中，上述负载信息集103中的负载信息包括：对应上述服务器接口的运行时长、对应上述运行时长的运行利用率、对应上述服务器接口的处理器利用率、对应上述服务器接口的网卡负载率、对应上述服务器接口的接口负载率、对应上述服务器接口的单位时间流量使用量、对应上述单位时间流量使用量的流量使用率和单位流量价值属性值。接着，计算设备101可以基于上述负载信息集103包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组104。然后，计算设备101可以基于上述接口信息集102包括的各个接口等级和各个接口评分值、上述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组105。最后，计算设备101可以基于上述负载优化系数组104、上述运行调整值组105、上述负载信息集103包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息106。
需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
继续参考图2，示出了根据本公开的流量信息生成方法的一些实施例的流程200。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该流量信息生成方法，包括以下步骤：
步骤201，获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集。
在一些实施例中，流量信息生成方法的执行主体（例如，图1所示的计算设备101）可以通过有线连接方式或者无线连接方式从终端设备获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集。其中，上述接口信息集中的接口信息包括：服务器接口名称、对应上述服务器接口名称的接口等级和对应上述接口等级的接口评分值。这里，接口等级可以是指服务器接口输出流量的等级。这里，接口评分值可以是服务器接口输出流量的速率的评分值。
作为示例，上述接口信息集可以是：
{[服务器接口名称：XX；接口等级：2级；接口评分值：100分]；
[服务器接口名称：YY；接口等级：1级；接口评分值：90分]}。
步骤202，获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从终端设备获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集。其中，上述负载信息集中的负载信息包括：对应上述服务器接口的运行时长、对应上述运行时长的运行利用率、对应上述服务器接口的处理器利用率、对应上述服务器接口的网卡负载率、对应上述服务器接口的接口负载率、对应上述服务器接口的单位时间流量使用量、对应上述单位时间流量使用量的流量使用率和单位流量价值属性值。这里，运行时长可以是服务器接口输出流量的时长。这里，运行利用率可以是服务器接口运行时的有效输出率。这里，处理器利用率可以是指服务器接口输出流量时中央处理器的使用比率。这里，网卡负载率可以是指服务器接口输出流量时网卡的负载比率。这里，接口负载率可以是指服务器接口输出流量时接口的负载比率。这里，单位流量价值属性值可以是指在单位时间内服务器接口输出的流量对应的价值属性值（例如，单位时间内服务器接口输出的流量为：2G/小时，对应的价值属性值为“5元/G”）。这里，流量使用率可以是指服务器接口实际输出的流量与服务器接口的标准输出流量的比率。
作为示例，上述负载信息集可以是：
{[运行时长：2小时；运行利用率：80%；处理器利用率：85%；网卡负载率：90%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：5G/小时；流量使用率：90%；单位流量价值属性值：5元/G]；
[运行时长：3小时；运行利用率：90%；处理器利用率：90%；网卡负载率：95%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：8G/小时；流量使用率：95%；单位流量价值属性值：6元/G]}。
步骤203，基于上述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组。
在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述负载信息集中每个负载信息包括的处理器利用率、网卡负载率和接口负载率，生成负载优化系数，通过公式生成负载优化系数：
Figure 542898DEST_PATH_IMAGE028
。
其中，
Figure 156413DEST_PATH_IMAGE002
表示负载优化系数。
Figure 801021DEST_PATH_IMAGE003
表示上述负载信息包括的处理器利用率。
Figure 460672DEST_PATH_IMAGE004
表示对应上述处理器利用率的预设处理器利用率。
Figure 590040DEST_PATH_IMAGE005
表示上述负载信息包括的网卡负载率。
Figure 448275DEST_PATH_IMAGE029
表示对应上述网卡负载率的预设网卡负载率。
Figure 139150DEST_PATH_IMAGE007
表示上述负载信息包括的接口负载率。
Figure 82835DEST_PATH_IMAGE008
表示对应上述接口负载率的预设接口负载率。这里，负载优化系数的取值可以保留至小数点后两位有效数字。
作为示例，负载信息可以是：[运行时长：2小时；运行利用率：80%；处理器利用率：85%；网卡负载率：90%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：5G/小时；流量使用率：90%；单位流量价值属性值：5元/G]。负载信息包括的处理器利用率
Figure 517359DEST_PATH_IMAGE003
可以是“85%”。对应上述处理器利用率
Figure 433362DEST_PATH_IMAGE003
的预设处理器利用率
Figure 419773DEST_PATH_IMAGE004
可以是“90%”。负载信息包括的网卡负载率
Figure 460541DEST_PATH_IMAGE005
可以是“90%”。对应上述网卡负载率
Figure 823390DEST_PATH_IMAGE005
的预设网卡负载率
Figure 21329DEST_PATH_IMAGE029
可以是“95%”。负载信息包括的接口负载率
Figure 178640DEST_PATH_IMAGE007
可以是“90%”。对应上述接口负载率
Figure 34601DEST_PATH_IMAGE007
的预设接口负载率
Figure 810927DEST_PATH_IMAGE008
可以是“100%”。通过公式生成负载优化系数：
Figure 498260DEST_PATH_IMAGE030
。
作为另外一个示例，负载信息可以是：[运行时长：3小时；运行利用率：90%；处理器利用率：90%；网卡负载率：95%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：8G/小时；流量使用率：95%；单位流量价值属性值：6元/G]。负载信息包括的处理器利用率
Figure 701840DEST_PATH_IMAGE003
可以是“90%”。对应上述处理器利用率
Figure 107413DEST_PATH_IMAGE003
的预设处理器利用率
Figure 156272DEST_PATH_IMAGE004
可以是“95%”。负载信息包括的网卡负载率
Figure 963691DEST_PATH_IMAGE005
可以是“95%”。对应上述网卡负载率
Figure 836707DEST_PATH_IMAGE005
的预设网卡负载率
Figure 667260DEST_PATH_IMAGE006
可以是“95%”。负载信息包括的接口负载率
Figure 910022DEST_PATH_IMAGE007
可以是“90%”。对应上述接口负载率
Figure 181735DEST_PATH_IMAGE007
的预设接口负载率
Figure 117329DEST_PATH_IMAGE008
可以是“100%”。通过公式生成负载优化系数：
Figure 107282DEST_PATH_IMAGE031
。
从而，得到负载优化系数组“0.93；0.95”。
步骤204，基于上述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、上述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组。
在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述负载信息集中每个负载信息包括的运行利用率、流量使用率和对应上述负载信息的接口等级与接口评分值，通过以下公式，生成运行调整值：
Figure 153736DEST_PATH_IMAGE032
。
其中，
Figure 607851DEST_PATH_IMAGE010
表示运行调整值。
Figure 324134DEST_PATH_IMAGE011
表示上述负载信息对应的接口等级。
Figure 191596DEST_PATH_IMAGE015
表示上述负载信息包括的运行利用率。
Figure 152992DEST_PATH_IMAGE016
表示上述负载信息包括的流量使用率。
Figure 523930DEST_PATH_IMAGE033
表示上述负载信息对应的接口评分值。这里，运行调整值的取值可以保留至小数点后两位有效数字。
作为示例，负载信息可以是：[运行时长：2小时；运行利用率：80%；处理器利用率：85%；网卡负载率：90%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：5G/小时；流量使用率：90%；单位流量价值属性值：5元/G]。负载信息对应的接口等级
Figure 411115DEST_PATH_IMAGE011
可以是“2级”。负载信息包括的运行利用率
Figure 703556DEST_PATH_IMAGE015
可以是“80%”。负载信息包括的流量使用率
Figure 826233DEST_PATH_IMAGE016
可以是“90%”。负载信息对应的接口评分值可以是“100”。通过以下公式，生成运行调整值：
Figure 927044DEST_PATH_IMAGE034
。
作为另外一个示例，负载信息可以是：[运行时长：3小时；运行利用率：90%；处理器利用率：90%；网卡负载率：95%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：8G/小时；流量使用率：95%；单位流量价值属性值：6元/G]。负载信息对应的接口等级
Figure 640922DEST_PATH_IMAGE011
可以是“1级”。负载信息包括的运行利用率
Figure 827184DEST_PATH_IMAGE015
可以是“90%”。负载信息包括的流量使用率
Figure 753552DEST_PATH_IMAGE016
可以是“95%”。负载信息对应的接口评分值可以是“90”。通过以下公式，生成运行调整值：
Figure 302345DEST_PATH_IMAGE035
。
从而，得到运行调整值组“0.9；0.95”。
步骤205，基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过各种方法基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下步骤生成流量价值信息：
第一步，通过如下公式，生成流量总价值属性值：
Figure 29867DEST_PATH_IMAGE036
。
其中，
Figure 93638DEST_PATH_IMAGE019
表示流量总价值属性值。
Figure 699063DEST_PATH_IMAGE020
表示上述服务器接口组中服务器接口的序号。
Figure 899100DEST_PATH_IMAGE021
表示上述服务器接口组包括的服务器接口的数量。
Figure 298988DEST_PATH_IMAGE022
表示上述服务器接口组中第
Figure 787739DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的运行时长。
Figure 55909DEST_PATH_IMAGE023
表示上述服务器接口组中第
Figure 251398DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的单位时间流量使用量。
Figure 212401DEST_PATH_IMAGE037
表示上述服务器接口组中第
Figure 362016DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的单位时间流量使用量对应的单位流量价值属性值。
Figure 371560DEST_PATH_IMAGE025
表示上述服务器接口组中第
Figure 546189DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的负载信息对应的运行调整值。
Figure 287881DEST_PATH_IMAGE026
表示上述服务器接口组中第
Figure 547961DEST_PATH_IMAGE020
个服务器接口的负载信息对应的负载优化系数。
Figure 33300DEST_PATH_IMAGE027
表示向下取整运算。
作为示例，服务器接口组包括的服务器接口的数量
Figure 62436DEST_PATH_IMAGE021
可以为“2”。负载优化系数组可以为“0.93；0.95”。运行调整值组可以为“0.9；0.95”。负载信息集可以为{[运行时长：2小时；运行利用率：80%；处理器利用率：85%；网卡负载率：90%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：5G/小时；流量使用率：90%；单位流量价值属性值：5元/G]；[运行时长：3小时；运行利用率：90%；处理器利用率：90%；网卡负载率：95%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：8G/小时；流量使用率：95%；单位流量价值属性值：6元/G]}。通过如下公式，生成流量总价值属性值：
Figure 240607DEST_PATH_IMAGE038
。
第二步，获取对应上述流量监控设备的用户标识。
实践中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从终端设备获取对应上述流量监控设备的用户标识。例如，用户标识可以是“BABA”。
第三步，将上述用户标识与上述流量总价值属性值进行组合处理，得到流量价值信息。实践中，上述执行主体可以将上述用户标识与上述流量总价值属性值组合成二元组，再将二元组作为流量价值信息。例如，可以将用户标识“BABA”与流量总价值属性值“185”组合成二元组（BABA，185）。再将二元组（BABA，185）作为流量价值信息。
可选地，将上述流量价值信息发送至与上述用户标识关联的具有显示功能的支付设备以供上述支付设备进行支付处理。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述流量价值信息发送至与上述用户标识关联的具有显示功能的支付设备以供上述支付设备进行支付处理。例如，可以将流量价值信息“（BABA，185）”发送至与上述用户标识“BABA”关联的具有显示功能的支付设备“手机/电脑”以进行支付处理。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的流量信息生成方法，通过对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算，提高了流量结算的准确度，提高了流量结算的效率。具体来说，造成流量结算的效率较低的原因在于：未对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算，使得结算的流量与实际输出的流量不符合，导致流量结算的准确度不高。基于此，本公开的一些实施例的流量信息生成方法，首先，获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集。由此，可以了解服务器接口的分类情况，为后续分类结算奠定了基础。其次，获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集。由此，可以为对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算提供了数据支持。接着，基于上述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组。由此，可以修正处理器利用率、网卡负载率和接口负载率因流量损耗而导致流量结算的偏差。然后，基于上述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、上述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组。由此，可以调整不同服务器接口的运行利用率和流量使用率因流量损耗而导致的偏差，为提高流量结算的准确度提供了数据支持。最后，基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。由此，通过对不同的服务器接口消耗的流量进行分类结算，提高了流量结算的准确度，提高了流量结算的效率。
进一步参考图3，示出了根据本公开的流量信息生成方法的另一些实施例的流程300。该方法可以由图1的计算设备101来执行。该流量信息生成方法，包括以下步骤：
步骤301，获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集。
步骤302，获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集。
在一些实施例中，步骤301-302的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-202，在此不再赘述。
步骤303，基于上述负载信息集中每个负载信息包括的处理器利用率、网卡负载率和接口负载率，生成负载优化系数，得到负载优化系数组。
在一些实施例中，流量信息生成方法的执行主体（例如，图1所示的计算设备101）可以基于上述负载信息集中每个负载信息包括的处理器利用率、网卡负载率和接口负载率，通过如下公式，生成负载优化系数：
Figure 987983DEST_PATH_IMAGE039
。
其中，
Figure 775548DEST_PATH_IMAGE002
表示负载优化系数。
Figure 862453DEST_PATH_IMAGE003
表示上述负载信息包括的处理器利用率。
Figure 336160DEST_PATH_IMAGE004
表示对应上述处理器利用率的预设处理器利用率。
Figure 180619DEST_PATH_IMAGE005
表示上述负载信息包括的网卡负载率。
Figure 397974DEST_PATH_IMAGE029
表示对应上述网卡负载率的预设网卡负载率。
Figure 277068DEST_PATH_IMAGE007
表示上述负载信息包括的接口负载率。
Figure 921676DEST_PATH_IMAGE008
表示对应上述接口负载率的预设接口负载率。这里，负载优化系数的取值可以保留至小数点后两位有效数字。
作为示例，负载信息可以是：[运行时长：2小时；运行利用率：80%；处理器利用率：85%；网卡负载率：90%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：5G/小时；流量使用率：90%；单位流量价值属性值：5元/G]。负载信息包括的处理器利用率
Figure 253431DEST_PATH_IMAGE003
可以是“85%”。对应上述处理器利用率
Figure 212160DEST_PATH_IMAGE003
的预设处理器利用率
Figure 804815DEST_PATH_IMAGE004
可以是“90%”。负载信息包括的网卡负载率
Figure 997156DEST_PATH_IMAGE005
可以是“90%”。对应上述网卡负载率
Figure 206420DEST_PATH_IMAGE005
的预设网卡负载率
Figure 640944DEST_PATH_IMAGE029
可以是“95%”。负载信息包括的接口负载率
Figure 556947DEST_PATH_IMAGE007
可以是“90%”。对应上述接口负载率
Figure 949882DEST_PATH_IMAGE007
的预设接口负载率
Figure 584126DEST_PATH_IMAGE008
可以是“100%”。通过如下公式，生成负载优化系数：
Figure 681395DEST_PATH_IMAGE040
。
步骤303中的公式以及相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提交的技术问题二“未考虑流量损耗对处理器利用率、网卡负载率和接口负载率的影响，影响了流量结算的准确度，造成流量结算的效率较低”。造成流量结算的效率较低的影响因素往往如下：未考虑流量损耗对处理器利用率、网卡负载率和接口负载率的影响，影响了流量结算的准确度。如果解决了上述影响因素就能达到提高流量结算的效率的效果。为了达到这一效果，步骤303中的公式通过分别对比处理器利用率与预设处理器利用率、网卡负载率和预设网卡负载率，以及接口负载率和预设接口负载率的差异，以生成负载优化系数。从而，可以通过负载优化系数对服务器接口的流量损耗而造成的负载差异进行修正优化。从而，解决了流量损耗对处理器利用率、网卡负载率和接口负载率的影响，提高了流量结算的准确度，提升了流量结算的效率。
步骤304，基于上述负载信息集中每个负载信息包括的运行利用率、流量使用率和对应上述负载信息的接口等级与接口评分值，生成运行调整值，得到运行调整值组。
在一些实施例中，基于上述负载信息集中每个负载信息包括的运行利用率、流量使用率和对应上述负载信息的接口等级与接口评分值，上述执行主体可以通过以下步骤生成运行调整值：
第一步，对上述接口评分值进行无量纲化处理以生成无量纲化接口评分值。
作为示例，接口评分值可以是“100”。可以对上述接口评分值“100”进行无量纲化处理“100/（100+90）”以生成无量纲化接口评分值“0.52”。
第二步，基于上述运行利用率、上述流量使用率、上述接口等级和上述无量纲化接口评分值，生成运行调整值。
实践中，上述第二步可以通过如下公式，生成运行调整值：
Figure 389588DEST_PATH_IMAGE009
。
其中，
Figure 546900DEST_PATH_IMAGE010
表示运行调整值。
Figure 839079DEST_PATH_IMAGE011
表示上述接口等级。
Figure 740039DEST_PATH_IMAGE012
表示上述接口信息集中接口信息包括的接口等级的序号。
Figure 365055DEST_PATH_IMAGE013
表示上述接口信息集中包括的接口等级的数量。
Figure 568634DEST_PATH_IMAGE014
表示上述接口信息集包括的第
Figure 708629DEST_PATH_IMAGE012
个接口等级。
Figure 288646DEST_PATH_IMAGE015
表示上述运行利用率。
Figure 830486DEST_PATH_IMAGE016
表示上述流量使用率。
Figure 470545DEST_PATH_IMAGE017
表示上述无量纲化接口评分值。
作为示例，负载信息可以是：[运行时长：2小时；运行利用率：80%；处理器利用率：85%；网卡负载率：90%；接口负载率：90%；单位时间流量使用量：5G/小时；流量使用率：90%；单位流量价值属性值：5元/G]。负载信息对应的接口等级
Figure 97836DEST_PATH_IMAGE011
可以是“2级”。负载信息包括的运行利用率
Figure 729148DEST_PATH_IMAGE015
可以是“80%”。负载信息包括的流量使用率
Figure 125494DEST_PATH_IMAGE016
可以是“90%”。负载信息对应的无量纲化接口评分值可以是“0.52”。通过以下公式，生成运行调整值：
Figure 998773DEST_PATH_IMAGE041
。
步骤304中的公式以及相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题三“未根据不同服务器接口的运行利用率、流量使用率和接口评分值对结算的流量价值属性值进行修正，造成流量结算的准确度和效率不高”。导致流量结算的准确度和效率不高的影响因素往往如下：未根据不同服务器接口的运行利用率、流量使用率和接口评分值对结算的流量价值属性值进行修正，造成流量结算的准确度和效率不高。如果解决了上述影响因素就能达到提高流量结算的准确度和效率的效果，为了达到这一效果，首先，引入流量使用率是为了对单位时间输出的流量进行修正。然后，通过运行利用率和无量纲化接口评分值，生成运行调整值。由此，可以针对不同服务器接口的运行利用率、流量使用率和接口评分值对结算的流量价值属性值进行修正，以降低流量结算的误差。从而，提高流量结算的准确度和效率。
步骤305，基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
在一些实施例中，步骤305的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤205，在此不再赘述。
从图3可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图2对应的一些实施例中的流量信息生成方法的流程300可以针对不同服务器接口的运行利用率、流量使用率和接口评分值对结算的流量价值属性值进行修正，以降低流量结算的误差。从而，提高流量结算的准确度和效率。
进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种流量信息生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图2上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示，一些实施例的流量信息生成装置400包括：第一获取单元401、第二获取单元402、第一生成单元403、第二生成单元404和第三生成单元405。其中，第一获取单元401被配置成获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集，其中，上述接口信息集中的接口信息包括：服务器接口名称、对应上述服务器接口名称的接口等级和对应上述接口等级的接口评分值；第二获取单元402被配置成获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集，其中，上述负载信息集中的负载信息包括：对应上述服务器接口的运行时长、对应上述运行时长的运行利用率、对应上述服务器接口的处理器利用率、对应上述服务器接口的网卡负载率、对应上述服务器接口的接口负载率、对应上述服务器接口的单位时间流量使用量、对应上述单位时间流量使用量的流量使用率和单位流量价值属性值；第一生成单元403被配置成基于上述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组；第二生成单元404被配置成基于上述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、上述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组；第三单元405被配置成基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如图1中的计算设备101）500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）501，其可以根据存储在只读存储器（ROM）502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器（RAM）503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出（I/O）接口505也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机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***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机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：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集，其中，上述接口信息集中的接口信息包括：服务器接口名称、对应上述服务器接口名称的接口等级和对应上述接口等级的接口评分值；获取上述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集，其中，上述负载信息集中的负载信息包括：对应上述服务器接口的运行时长、对应上述运行时长的运行利用率、对应上述服务器接口的处理器利用率、对应上述服务器接口的网卡负载率、对应上述服务器接口的接口负载率、对应上述服务器接口的单位时间流量使用量、对应上述单位时间流量使用量的流量使用率和单位流量价值属性值；基于上述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组；基于上述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、上述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组；基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一获取单元、第二获取单元、第一生成单元、第二生成单元和第三生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第三生成单元还可以被描述为“基于上述负载优化系数组、上述运行调整值组、上述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上***（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种流量信息生成方法，包括：
获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集，其中，所述接口信息集中的接口信息包括：服务器接口名称、对应所述服务器接口名称的接口等级和对应所述接口等级的接口评分值；
获取所述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集，其中，所述负载信息集中的负载信息包括：对应所述服务器接口的运行时长、对应所述运行时长的运行利用率、对应所述服务器接口的处理器利用率、对应所述服务器接口的网卡负载率、对应所述服务器接口的接口负载率、对应所述服务器接口的单位时间流量使用量、对应所述单位时间流量使用量的流量使用率和单位流量价值属性值；
基于所述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组；
基于所述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、所述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组；
基于所述负载优化系数组、所述运行调整值组、所述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组，包括：
基于所述负载信息集中每个负载信息包括的处理器利用率、网卡负载率和接口负载率，生成负载优化系数，得到负载优化系数组。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、所述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组，包括：
基于所述负载信息集中每个负载信息包括的运行利用率、流量使用率和对应所述负载信息的接口等级与接口评分值，生成运行调整值，得到运行调整值组。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述负载信息集中每个负载信息包括的运行利用率、流量使用率和对应所述负载信息的接口等级与接口评分值，生成运行调整值，包括：
对所述接口评分值进行无量纲化处理以生成无量纲化接口评分值；
基于所述运行利用率、所述流量使用率、所述接口等级和所述无量纲化接口评分值，生成运行调整值。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述负载优化系数组、所述运行调整值组、所述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息，包括：
通过公式，生成流量总价值属性值；
获取对应所述流量监控设备的用户标识；
将所述用户标识与所述流量总价值属性值进行组合处理，得到流量价值信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：
将所述流量价值信息发送至与所述用户标识关联的具有显示功能的支付设备以供所述支付设备进行支付处理。
7.一种流量信息生成装置，包括：
第一获取单元，被配置成获取流量监控设备所存储的服务器接口组中每个服务器接口的接口信息，得到接口信息集，其中，所述接口信息集中的接口信息包括：服务器接口名称、对应所述服务器接口名称的接口等级和对应所述接口等级的接口评分值；
第二获取单元，被配置成获取所述服务器接口组中每个服务器接口的负载信息，得到负载信息集，其中，所述负载信息集中的负载信息包括：对应所述服务器接口的运行时长、对应所述运行时长的运行利用率、对应所述服务器接口的处理器利用率、对应所述服务器接口的网卡负载率、对应所述服务器接口的接口负载率、对应所述服务器接口的单位时间流量使用量、对应所述单位时间流量使用量的流量使用率和单位流量价值属性值；
第一生成单元，被配置成基于所述负载信息集包括的各个处理器利用率、各个网卡负载率和各个接口负载率，生成负载优化系数组；
第二生成单元，被配置成基于所述接口信息集包括的各个接口等级和各个接口评分值、所述负载信息集包括的各个运行利用率和各个流量使用率，生成运行调整值组；
第三生成单元，被配置成基于所述负载优化系数组、所述运行调整值组、所述负载信息集包括的各个运行时长、各个单位时间流量使用量和各个单位流量价值属性值，生成流量价值信息。
8.根据权利要求7所述的流量信息生成装置，其中，所述第一生成单元被进一步配置成：
基于所述负载信息集中每个负载信息包括的处理器利用率、网卡负载率和接口负载率，生成负载优化系数，得到负载优化系数组。
9.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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