本發(fā)明涉及云數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別涉及為基于云計算的酒店客房管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、目前，傳統(tǒng)的酒店客房管理面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括資源利用效率低、客戶體驗不足以及信息安全隱患等問題，為解決這些挑戰(zhàn)，云計算應(yīng)運而生，通過云計算基礎(chǔ)設(shè)施，酒店終端能夠?qū)崿F(xiàn)計算資源的虛擬化和彈性擴展，但是如若酒店終端需要面臨高負(fù)載的情況時，難以保持相應(yīng)的穩(wěn)定性和高響應(yīng)速度，無法確保酒店終端在高峰期能夠穩(wěn)定管理客房。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在解決酒店終端需要面臨高負(fù)載的情況時，難以保持相應(yīng)的穩(wěn)定性和高響應(yīng)速度，無法確保酒店終端在高峰期能夠穩(wěn)定管理客房的問題，提供基于云計算的酒店客房管理方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明為解決技術(shù)問題采用如下技術(shù)手段：

3、本發(fā)明提供基于云計算的酒店客房管理方法，包括：

4、基于酒店終端預(yù)設(shè)的負(fù)載上限，實時獲取所述酒店終端緩存的訪問資源；

5、判斷所述訪問資源是否達到所述負(fù)載上限；

6、若否，則應(yīng)用預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型對所述訪問資源進行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)度所述酒店終端的資源內(nèi)容，識別所述訪問資源對應(yīng)的需求類型，依據(jù)所述需求類型將所述資源內(nèi)容動態(tài)分配至所述酒店終端預(yù)設(shè)的混合云架構(gòu)中，生成所述訪問資源對應(yīng)的云處理平臺，其中，所述混合云架構(gòu)具體包括公有云和私有云；

7、判斷所述云處理平臺是否檢測到預(yù)設(shè)故障；

8、若是，則激活所述酒店終端預(yù)設(shè)的分布式應(yīng)用架構(gòu)，允許所述訪問資源在所述混合云架構(gòu)之間切換擴展，基于所述酒店終端預(yù)設(shè)的多云部署，在其他云平臺中對所述訪問資源執(zhí)行同步策略，獲取所述云處理平臺的容災(zāi)策略數(shù)據(jù)，根據(jù)所述容災(zāi)策略數(shù)據(jù)將所述訪問資源從所述其他云平臺重新切換至所述云處理平臺，其中，所述同步策略具體包括全量同步和增量同步，所述容災(zāi)策略數(shù)據(jù)具體包括恢復(fù)時間目標(biāo)和恢復(fù)點目標(biāo)。

9、進一步地，所述則應(yīng)用預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型對所述訪問資源進行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)度所述酒店終端的資源內(nèi)容的步驟前，還包括：

10、識別所述訪問資源對應(yīng)的特征目標(biāo)變量，計算所述特征目標(biāo)變量的評分?jǐn)?shù)據(jù)，基于所述評分?jǐn)?shù)據(jù)從所述特征目標(biāo)變量中劃分出優(yōu)選特征子集和次選特征子集，對所述訪問資源進行遞歸特征消除，構(gòu)建所述預(yù)測模型所需的特征數(shù)據(jù)，其中，所述特征目標(biāo)變量具體包括數(shù)值特征、分類特征、時間特征和文本特征；

11、判斷所述特征數(shù)據(jù)是否具有相同量綱范圍；

12、若否，則采集所述特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布特點，根據(jù)所述數(shù)據(jù)分布特點將所述特征數(shù)據(jù)進行離散化，計算所述特征數(shù)據(jù)的交互特征，其中，所述數(shù)據(jù)分布特點具體包括長尾分布和多模態(tài)分布，所述離散化具體包括等寬離散化和等頻離散化。

13、進一步地，所述識別所述訪問資源對應(yīng)的需求類型的步驟中，包括：

14、基于所述酒店終端預(yù)接收的并發(fā)請求，對所述并發(fā)請求進行關(guān)鍵特征提取，生成所述訪問資源的優(yōu)先級隊列信息，其中，所述并發(fā)請求具體包括預(yù)訂請求、查詢需求和支付請求；

15、判斷所述優(yōu)先級隊列信息是否存在不同類型的優(yōu)先級；

16、若是，則從所述優(yōu)先級隊列信息中響應(yīng)對應(yīng)的待處理資源，根據(jù)所述優(yōu)先級隊列信息動態(tài)調(diào)整所述酒店終端對所述待處理資源的執(zhí)行決策，依據(jù)所述執(zhí)行決策從預(yù)設(shè)服務(wù)器中劃分所述待處理資源所需的分配資源。

17、進一步地，所述基于所述酒店終端預(yù)設(shè)的多云部署，在其他云平臺中對所述訪問資源執(zhí)行同步策略的步驟中，還包括：

18、識別所述訪問資源預(yù)設(shè)的存儲支持服務(wù)，基于所述存儲支持服務(wù)在所述其他云平臺中構(gòu)建相應(yīng)的存儲桶，為所述訪問資源分配所述存儲桶對應(yīng)的訪問權(quán)限；

19、判斷所述云處理平臺能否讀取所述訪問權(quán)限；

20、若否，則從所述其他云平臺中對所述訪問資源配置數(shù)據(jù)同步任務(wù)，驗證所述訪問資源在所述云處理平臺和所述其他云平臺中的同步狀態(tài)，根據(jù)所述同步狀態(tài)檢測所述訪問資源的沖突數(shù)據(jù)，其中，所述數(shù)據(jù)同步任務(wù)具體包括源和目標(biāo)存儲位置、同步頻率和同步方向。

21、進一步地，所述判斷所述訪問資源是否達到所述負(fù)載上限的步驟中，還包括：

22、基于所述酒店終端預(yù)配置的監(jiān)控節(jié)點，獲取所述訪問資源對所述酒店終端的指標(biāo)數(shù)據(jù)，其中，所述指標(biāo)數(shù)據(jù)具體包括響應(yīng)時長、請求速率和錯誤率；

23、判斷所述指標(biāo)數(shù)據(jù)是否超出所述酒店終端預(yù)設(shè)的靜態(tài)閾值；

24、若是，則應(yīng)用預(yù)設(shè)的分布式追蹤工具跟蹤所述訪問資源的請求鏈路，在跟蹤過程中采集所述請求鏈路的異常信息，根據(jù)所述異常信息識別對應(yīng)的異常節(jié)點和異常瓶頸。

25、進一步地，所述判斷所述云處理平臺是否檢測到預(yù)設(shè)故障的步驟中，還包括：

26、獲取所述云處理平臺對所述訪問資源的處理進度信息；

27、判斷所述處理進度信息能否在所述預(yù)設(shè)故障時處理完畢；

28、若否，則在所述云處理平臺中應(yīng)用預(yù)設(shè)的故障分析工具進行根因分析，基于分析結(jié)果定位所述云處理平臺對應(yīng)的故障數(shù)據(jù)塊，從所述故障數(shù)據(jù)塊中劃分故障環(huán)節(jié)和故障節(jié)點。

29、進一步地，所述基于酒店終端預(yù)設(shè)的負(fù)載上限，實時獲取所述酒店終端緩存的訪問資源的步驟前，還包括：

30、基于所述酒店終端預(yù)設(shè)的探測腳本，模擬酒店用戶的操作流程并根據(jù)預(yù)設(shè)頻率，從各個預(yù)設(shè)地點向所述酒店終端發(fā)起至少兩次的訪問請求，采集所述訪問請求對應(yīng)的探測數(shù)據(jù)，其中，所述操作流程具體包括用戶登錄、查詢房間、預(yù)訂房間和支付，所述探測數(shù)據(jù)具體包括響應(yīng)時間和成功率；

31、判斷所述探測數(shù)據(jù)是否超出所述酒店終端預(yù)配置的告警規(guī)則；

32、若是，則從所述酒店終端標(biāo)記所述訪問請求對應(yīng)的地點信息，依據(jù)所述地點信息將所述訪問請求與所述酒店終端預(yù)設(shè)的人工通道進行交互橋梁對接，采集所述訪問請求對應(yīng)的訪問資源。

33、本發(fā)明還提供一種基于云計算的酒店客房管理系統(tǒng)，包括：

34、獲取模塊，用于基于酒店終端預(yù)設(shè)的負(fù)載上限，實時獲取所述酒店終端緩存的訪問資源；

35、判斷模塊，用于判斷所述訪問資源是否達到所述負(fù)載上限；

36、執(zhí)行模塊，用于若否，則應(yīng)用預(yù)訓(xùn)練的預(yù)測模型對所述訪問資源進行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)度所述酒店終端的資源內(nèi)容，識別所述訪問資源對應(yīng)的需求類型，依據(jù)所述需求類型將所述資源內(nèi)容動態(tài)分配至所述酒店終端預(yù)設(shè)的混合云架構(gòu)中，生成所述訪問資源對應(yīng)的云處理平臺，其中，所述混合云架構(gòu)具體包括公有云和私有云；

37、第二判斷模塊，用于判斷所述云處理平臺是否檢測到預(yù)設(shè)故障；

38、第二執(zhí)行模塊，用于若是，則激活所述酒店終端預(yù)設(shè)的分布式應(yīng)用架構(gòu)，允許所述訪問資源在所述混合云架構(gòu)之間切換擴展，基于所述酒店終端預(yù)設(shè)的多云部署，在其他云平臺中對所述訪問資源執(zhí)行同步策略，獲取所述云處理平臺的容災(zāi)策略數(shù)據(jù)，根據(jù)所述容災(zāi)策略數(shù)據(jù)將所述訪問資源從所述其他云平臺重新切換至所述云處理平臺，其中，所述同步策略具體包括全量同步和增量同步，所述容災(zāi)策略數(shù)據(jù)具體包括恢復(fù)時間目標(biāo)和恢復(fù)點目標(biāo)。

39、進一步地，還包括：

40、構(gòu)建模塊，用于識別所述訪問資源對應(yīng)的特征目標(biāo)變量，計算所述特征目標(biāo)變量的評分?jǐn)?shù)據(jù)，基于所述評分?jǐn)?shù)據(jù)從所述特征目標(biāo)變量中劃分出優(yōu)選特征子集和次選特征子集，對所述訪問資源進行遞歸特征消除，構(gòu)建所述預(yù)測模型所需的特征數(shù)據(jù)，其中，所述特征目標(biāo)變量具體包括數(shù)值特征、分類特征、時間特征和文本特征；

41、第三判斷模塊，用于判斷所述特征數(shù)據(jù)是否具有相同量綱范圍；

42、第三執(zhí)行模塊，用于若否，則采集所述特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布特點，根據(jù)所述數(shù)據(jù)分布特點將所述特征數(shù)據(jù)進行離散化，計算所述特征數(shù)據(jù)的交互特征，其中，所述數(shù)據(jù)分布特點具體包括長尾分布和多模態(tài)分布，所述離散化具體包括等寬離散化和等頻離散化。

43、進一步地，所述執(zhí)行模塊包括：

44、生成單元，用于基于所述酒店終端預(yù)接收的并發(fā)請求，對所述并發(fā)請求進行關(guān)鍵特征提取，生成所述訪問資源的優(yōu)先級隊列信息，其中，所述并發(fā)請求具體包括預(yù)訂請求、查詢需求和支付請求；

45、判斷單元，用于判斷所述優(yōu)先級隊列信息是否存在不同類型的優(yōu)先級；

46、執(zhí)行單元，用于若是，則從所述優(yōu)先級隊列信息中響應(yīng)對應(yīng)的待處理資源，根據(jù)所述優(yōu)先級隊列信息動態(tài)調(diào)整所述酒店終端對所述待處理資源的執(zhí)行決策，依據(jù)所述執(zhí)行決策從預(yù)設(shè)服務(wù)器中劃分所述待處理資源所需的分配資源。

47、本發(fā)明提供了基于云計算的酒店客房管理方法及系統(tǒng)，具有以下有益效果：

48、本發(fā)明通過實時監(jiān)控酒店終端緩存的訪問資源，能夠快速獲取當(dāng)前的訪問情況，及時反映系統(tǒng)的負(fù)載狀態(tài)，實時判斷當(dāng)前訪問資源是否達到預(yù)設(shè)的負(fù)載上限，確保在高負(fù)載情況下及時采取相應(yīng)的措施，避免系統(tǒng)過載，同時通過預(yù)訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型對訪問資源進行預(yù)測，可以提前識別可能的高峰期和負(fù)載情況，進行提前調(diào)度，根據(jù)預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)度酒店終端的資源內(nèi)容，確保在高峰期資源能夠合理分配和使用，避免資源浪費或短缺，并且根據(jù)訪問資源的需求類型，系統(tǒng)能夠更精細(xì)地管理資源，確保不同類型的需求得到優(yōu)化處理，采用公有云和私有云相結(jié)合的混合云架構(gòu)，實現(xiàn)了資源的靈活調(diào)度和擴展，既能利用公有云的彈性擴展優(yōu)勢，又能保證私有云的安全性和可靠性。