状态信息处理方法和装置、管理服务器及存储介质与流程

1.本技术涉及服务器管理技术领域，具体而言，涉及一种状态信息处理方法和装置、管理服务器及存储介质。


背景技术：

2.在服务器管理技术领域中，用于进行管理的服务器，为了能够对处理业务的服务器进行精确的管理，一般需要先得到用于处理业务的服务器的状态信息，以基于该状态信息进行管理动作。
3.现有技术中，用于进行管理的服务器，一般是基于与用于处理业务的服务器之间的心跳机制，获得该服务器每间隔预设时长上报的状态信息。
4.经发明人研究发现，现有技术中，基于心跳机制的状态信息上报的方案，由于时间间隔的存在，会使得用于进行管理的服务器获得的状态信息，难以有效地反映间隔之间用于处理业务的服务器的真实状态信息。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种状态信息处理方法和装置、管理服务器及存储介质，以改善现有的服务器管理技术中得到的业务服务器的当前状态信息存在准确度较低的问题。
6.为实现上述目的，本技术实施例采用如下技术方案：
7.一种状态信息处理方法，应用于管理服务器，该管理服务器连接有业务服务器，该方法包括：
8.获得所述业务服务器的第一状态信息，其中，该第一状态信息为，基于当前时刻所述业务服务器最近一次发送的状态信息；
9.获得所述业务服务器的第二状态信息，其中，该第二状态信息为，与所述当前时刻相关联的至少一个时刻所述业务服务器的状态信息；
10.基于所述第一状态信息和所述第二状态信息，得到所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息。
11.在本技术实施例较佳的选择中，在上述状态信息处理方法中，所述获得所述业务服务器的第二状态信息的步骤包括：
12.基于所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第一预设时段内，每一个时刻的状态信息，得到第一历史状态信息；
13.基于所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第二预设时段内，与该当前时刻相同的每一个时刻的状态信息，得到第二历史状态信息，其中，该第二预设时段不同于所述第一预设时段，且包含该第一预设时段；
14.基于所述第一历史状态信息和所述第二历史状态信息，得到所述业务服务器的第二状态信息。
15.在本技术实施例较佳的选择中，在上述状态信息处理方法中，所述基于所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第一预设时段内，每一个时刻的状态信息，得到第一历史状态信息的步骤，包括：
16.获得所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第一预设时段内，每一个时刻的状态信息；
17.基于所述第一预设时段对应的每一个时刻的状态信息和预先针对该时刻配置的第一状态系数，加权得到第一历史状态信息。
18.在本技术实施例较佳的选择中，在上述状态信息处理方法中，在所述第一预设时段内，沿靠近所述当前时刻的方向，每一个时刻对应的第一状态系数依次递增。
19.在本技术实施例较佳的选择中，在上述状态信息处理方法中，所述基于所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第二预设时段内，与该当前时刻相同的每一个时刻的状态信息，得到第二历史状态信息的步骤，包括：
20.获得所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第二预设时段内，与该当前时刻相同的每一个时刻的状态信息；
21.基于所述第二预设时段对应的每一个时刻的状态信息和预设针对该时刻配置的第二状态系数，加权得到第二历史状态信息。
22.在本技术实施例较佳的选择中，在上述状态信息处理方法中，在所述第二预设时段内，沿靠近所述当前时刻的方向，每一个时刻对应的第二状态系数依次递增。
23.在本技术实施例较佳的选择中，在上述状态信息处理方法中，所述基于所述第一历史状态信息和所述第二历史状态信息，得到所述业务服务器的第二状态信息的步骤，包括：
24.获得预设针对所述第一历史状态信息和所述第二历史状态信息，分别配置的第一时间系数和第二时间系数，其中，该第一时间系数与该第二时间系数的相对大小，用于表征该第一历史状态信息与该第二历史状态信息对所述当前时刻的状态信息的相关性大小；
25.基于所述第一历史状态信息、所述第二历史状态信息、所述第一时间系数和所述第二时间系数，得到所述业务服务器的第二状态信息。
26.在本技术实施例较佳的选择中，在上述状态信息处理方法中，所述基于所述第一状态信息和所述第二状态信息，得到所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息的步骤，包括：
27.获得预先针对所述第一状态信息和所述第二状态信息，分别配置的第一误差系数和第二误差系数；
28.基于所述第一状态信息、所述第二状态信息、所述第一误差系数和所述第二误差系数，加权得到所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息。
29.在本技术实施例较佳的选择中，在上述状态信息处理方法中，还包括：
30.判断所述当前时刻的状态信息与所述第一状态信息之间的方差或标准差，是否大于预设值；
31.若所述方差或标准差大于所述预设值，则对所述第一误差系数和所述第二误差系数进行调整，其中，该第一误差系数与该方差或标准差之间具有负相关关系，该第二误差系数与该方差或标准差之间具有正相关关系。
32.本技术实施例还提供了一种状态信息处理装置，应用于管理服务器，该管理服务器连接有业务服务器，该装置包括：
33.第一信息获得模块，用于获得所述业务服务器的第一状态信息，其中，该第一状态信息为，基于当前时刻所述业务服务器最近一次发送的状态信息；
34.第二信息获得模块，用于获得所述业务服务器的第二状态信息，其中，该第二状态信息为，与所述当前时刻相关联的至少一个时刻所述业务服务器的状态信息；
35.当前信息获得模块，用于基于所述第一状态信息和所述第二状态信息，得到所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息。
36.在上述基础上，本技术实施例还提供了一种管理服务器，包括：
37.存储器，用于存储计算机程序；
38.与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现上述的状态信息处理方法。
39.在上述基础上，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被执行时，实现上述的状态信息处理方法。
40.本技术提供的状态信息处理方法和装置、管理服务器及存储介质，通过在基于当前时刻业务服务器最近一次发送的状态信息的基础上，结合与当前时刻相关联的其它时刻业务服务器的状态信息，作为得到当前时刻业务服务器的状态信息的依据，以推测得到当前时刻业务服务器的状态信息。如此，相较于直接将最近一次发送的状态信息作为业务服务器当前时刻的状态信息的技术方案，可以使得推测得到的状态信息与业务服务器真实的状态信息之间的误差更小，从而改善现有的服务器管理技术中得到的业务服务器的当前状态信息存在准确度较低的问题，使得在基于该状态信息对业务服务器进行管理时，管理动作可以更为合理，使得实用价值更高。
41.为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
42.图1为本技术实施例提供的服务器集群的系统交互示意图。
43.图2为本技术实施例提供的管理服务器的结构框图。
44.图3为本技术实施例提供的状态信息处理方法的流程示意图。
45.图4为图3中步骤s120包括的各步骤的流程示意图。
46.图5为图4中步骤s121包括的各步骤的流程示意图。
47.图6为图4中步骤s122包括的各步骤的流程示意图。
48.图7为图4中步骤s123包括的各步骤的流程示意图。
49.图8为图3中步骤s130包括的各步骤的流程示意图。
50.图9为本技术实施例提供的状态信息处理方法包括的其它步骤的流程示意图。
51.图10为本技术实施例提供的状态信息处理装置包括的功能模块的方框示意图。
52.图标：12-存储器；14-处理器；100-状态信息处理装置；110-第一信息获得模块；120-第二信息获得模块；130-当前信息获得模块。
具体实施方式
53.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
54.因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
55.如图1所示，本技术实施例提供了一种服务器集群。其中，该服务器集群可以包括管理服务器和与该管理服务器通信连接的业务服务器。
56.详细地，所述管理服务器可以基于，所述业务服务器当前时刻上报(每间隔预设时长上报一次)的状态信息和与该当前时刻关联的其它时刻(历史时刻)的状态信息，推算得到该业务服务器当前时刻的状态信息，然后，基于该状态信息向该业务服务器下发管理指令，使得该业务服务器可以基于该管理指令执行业务操作，从而实现对业务服务器的高精度管理。
57.其中，所述业务服务器可以为多个。如此，在一种具体的应用示例中，所述状态信息可以为业务服务器的负载状态信息，使得所述管理服务器在得到各所述业务服务器的负载状态信息之后，在预设的负载均衡的策略下，可以基于该负载状态信息在多个所述业务服务器中选择出一个或多个目标服务器(即一个或多个负载最少的业务服务器)，用于执行预设的业务操作。
58.需要说明的是，上述的业务操作的具体类型不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。
59.例如，在一种可以替代的示例中，所述业务操作可以是指数据备份操作。详细地，选择出的目标服务器可以向通信连接的数据服务器发送请求信息，或者，所述管理服务器可以向该数据服务器发送通知信息，使得该数据服务器可以将需要备份的数据发送至该目标服务器进行备份存储。
60.其中，需要备份的数据可以是一种二进制格式的文件，如binlog，用于记录用户对数据服务器操作的记录，实现分布式系统中主(如上述的数据服务器)从(如上述的业务服务器)设备数据的一致性。
61.可以理解的是，在前述的描述中，以及在后文的描述中，“多个”是指，两个及其以上，例如，所述业务服务器可以为两个或两个以上。
62.如图2所示，本技术实施例提供了一种管理服务器，可应用于上述的服务器集群。其中，该管理服务器可以包括存储器12、处理器14和状态信息处理装置100。
63.详细地，所述存储器12和处理器14之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述状态信息处理装置100可以包括，至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器12中的软件功能模块。所述处理器14用于执行所述存储器12中存储的可执行的计算机程序，例如，所述状态信息处理装置100所包括的软件功能模块及计算机程序等，以实现本申
请实施例提供的状态信息处理方法。
64.可选地，所述存储器12可以是，但不限于，随机存取存储器(random access memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmable read-only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmable read-only memory，eeprom)等。
65.并且，所述处理器14可以是一种通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)、片上系统(system on chip，soc)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
66.可以理解，图2所示的结构仅为示意，所述管理服务器还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置，例如，还可以包括用于与其它设备(如上述的业务服务器或数据服务器)进行信息交互的通信单元。
67.结合图3，本技术实施例还提供一种语音合成模型训练方法，可应用于上述的管理服务器。其中，所述语音合成模型训练方法有关的流程所定义的方法步骤可以由所述管理服务器实现。下面将对图3所示的具体流程，进行详细阐述。
68.步骤s110，获得所述业务服务器的第一状态信息。
69.在本实施例中，所述管理服务器在需要得到所述业务服务器在当前时刻的状态信息时，可以先获得该业务服务器在当前时刻的第一状态信息。
70.其中，所述第一状态信息可以为，基于当前时刻所述业务服务器最近一次发送的状态信息。
71.步骤s120，获得所述业务服务器的第二状态信息。
72.在本实施例中，在所述管理服务器在需要得到所述业务服务器在当前时刻的状态信息时，可以先获得该业务服务器在当前时刻的第二状态信息。
73.其中，所述第二状态信息可以为，与所述当前时刻相关联的至少一个时刻所述业务服务器的状态信息。
74.步骤s130，基于所述第一状态信息和所述第二状态信息，得到所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息。
75.在本实施例中，在基于步骤s110和步骤s120分别得到所述业务服务器的第一状态信息和第二状态信息之后，可以基于该第一状态信息和该第二状态信息，得到该业务服务器在所述当前时刻的状态信息。
76.基于上述方法，由于在得到所述业务服务器在当前时刻的状态时，结合了与该当前时刻相关联的至少一个时刻的状态信息，使得相较于直接将第一状态信息作为当前时刻信息的方案，得到的当前时刻的状态信息与业务服务器真实的状态信息具有更小的误差，即得到的当前时刻的状态信息具有较高的准确度，从而改善现有的服务器管理技术中得到的业务服务器的当前状态信息存在准确度较低的问题，使得在基于该状态信息对业务服务器进行管理时，管理动作可以更为合理，例如，在应用于数据备份时，可以使得各业务服务器之间的负载均衡程度更高。
77.第一方面，对于步s110需要说明的是，获得所述第一状态信息的具体方式不受限
制，可以根据实际应用需求进行选择。
78.例如，在一种可以替代的示例中，所述业务服务器可以基于心跳机制(每间隔预设时长)向所述管理服务器上报当前的状态信息，该管理服务器可以存储业务服务器上报的所有的状态信息。
79.基于此，在需要获得所述第一状态信息时，所述管理服务器可以从存储的所有的状态信息中，获得到最新的(最近一次接收到的)状态信息，并将该状态信息作为所述第一状态信息。
80.又例如，在另一种可以替代的示例中，所述业务服务器可以基于心跳机制(每间隔预设时长)向所述管理服务器上报当前的状态信息，该管理服务器可以存储业务服务器最近一次上报的状态信息，即采用状态信息更新机制。
81.基于此，在需要获得所述第一状态信息时，所述管理服务器可以直接将存在的状态信息作为所述第一状态信息。
82.可以理解的是，步骤s110与步骤s120之间的具体执行顺序不受也不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。
83.例如，在一种可以替代的示例中，可以先执行步骤s110，再执行步骤s120。也就是说，所述管理服务器可以先获得所述业务服务器的第一状态信息，再获得所述业务服务器的第二状态信息。
84.又例如，在另一种可以替代的示例中，也可以先执行步骤s120，再执行步骤s110。也就是帅哦，所述管理服务器也可以先获得所述业务服务器的第二状态信息，再获得所述业务服务器的第一状态信息。
85.再例如，在另一种可以替代的示例中，也可以同时执行步骤s110和步骤s120。也就是说，所述管理服务器在需要得到所述业务服务器在当前时刻的状态信息时，可以同步对所述第一状态信息和所述第二状态信息进行获得操作，如同时开启两个并行的线程，分别去获得第一状态信息和第二状态信息。
86.第二方面，对于步骤s120需要说明的是，获得所述第二状态信息的具体方式也不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。
87.其中，基于对所述当前时刻关联的至少一个时刻的设置不同，获得第二状态信息的具体方式也会不同。
88.在本实施例中，为了使得所述第二状态信息可以有效地反映所述业务服务器在当前时刻的状态信息，本技术的发明人经过长期的研究发现，所述业务服务器的状态信息在随着时间变化时，一般或者说在较大程度上会保持一种较为稳定的趋势，如此，可以基于时间的相邻性来表征当前时刻与其它时刻之间的关联性。
89.例如，在一种可以替代的示例中，所述管理服务器可以基于所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第一预设时段内，每一个时刻的状态信息，得到所述第二状态信息。
90.详细地，在一种具体的应用示例中，若当前时刻为2020年5月11日16时00分00秒，如此，可以先获得2020年5月11日00时00分00秒-16时00分00秒之间的每一个时刻所述业务服务器的状态信息，然后，在基于得到的该状态信息，得到该业务服务器的第二状态信息。
91.又例如，在另一种可以替代的示例中，所述管理服务器可以基于所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第二预设时段内，与该当前时刻相同的每一个时刻的状态信息，得
到所述第二历史状态信息。
92.详细地，在一种具体的应用示例中，若当前时刻为2020年5月11日16时00分00秒，如此，可以先获得2020年5月1日-10日之间(包括1日和10日)，每一日的16时00分00秒所述业务服务器的状态信息，然后，在基于得到的该状态信息，得到该业务服务器的第二状态信息。
93.再例如，在另一种可以替代的示例中，为了充分保证得到的第二状态信息可以在较大程度上反映业务服务器在所述当前时刻的真实状态信息，使得得到的状态信息具有更高的准确度，结合图4，步骤s120可以包括步骤s121、步骤s122和步骤s123，具体内容如下所述。
94.步骤s121，基于所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第一预设时段内，每一个时刻的状态信息，得到第一历史状态信息。
95.在本实施例中，在确定当前时刻之后，可以基于预先设置的第一时长，以该当前时刻为终点先确定第一预设时段，其次，获取该第一预设时段内的每一个时刻的状态信息，然后，基于该状态信息得到第一历史状态信息。
96.步骤s122，基于所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第二预设时段内，与该当前时刻相同的每一个时刻的状态信息，得到第二历史状态信息。
97.在本实施例中，在确定当前时刻之后，可以基于预先设置的第二时长，以该当前时刻为终点先确定第二预设时段，其次，获取该第二预设时段内与该当前时刻相同的每一个时刻的状态信息，然后，基于该状态信息得到第二历史状态信息。
98.其中，所述第二预设时段不同于所述第一预设时段(即所述第二时长不同于所述第一时长)，且该第二预设时段包含该第一预设时段(即所述第二时长大于所述第一时长)。
99.步骤s123，基于所述第一历史状态信息和所述第二历史状态信息，得到所述业务服务器的第二状态信息。
100.在本实施例中，在基于步骤s121和步骤s122得到所述第一历史状态信息和所述第二历史状态信息之后，可以基于该第一历史状态信息和该第二历史状态信息，得到所述业务服务器的第二状态信息，即该业务服务器在与所述当前时刻相关联的至少一个时刻所述业务服务器的状态信息。
101.可选地，执行步骤s121得到所述第一历史状态信息的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。
102.例如，在一种可以替代的示例中，可以在获得所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第一预设时段内，每一个时刻的状态信息之后，可以基于该状态信息中的最大值、最小值、中间值或平均值，得到所述第一历史状态信息。
103.又例如，在另一种可以替代的示例中，由于所述业务服务器不同时刻的状态信息与当前时刻的真实状态信息之间的关联程度不同，为了使得得到的第一历史状态信息能够更为精确的反映当前时刻的真实状态信息，结合图5，步骤s121可以包括步骤s121a和步骤s121b，具体内容如下所述。
104.步骤s121a，获得所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第一预设时段内，每一个时刻的状态信息。
105.在本实施例中，所述管理服务器可以先基于预设的第一时长，以当前时刻为终点
确定第一预设时段，然后，再获得所述业务服务器在该第一预设时段内，每一个时刻的状态信息。
106.其中，所述第一时长的具体长度不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。例如，在一种可以替代的示例中，可以为12小时。又例如，在另一种可以替代的示例中，可以为24小时。
107.步骤s121b，基于所述第一预设时段对应的每一个时刻的状态信息和预先针对该时刻配置的第一状态系数，加权得到第一历史状态信息。
108.在本实施例中，在基于步骤s121a得到第一预设时段内每一个时刻的状态信息之后，可以先获得每一个时刻的第一状态系数，然后，再基于获得每一个时刻的状态信息和第一状态系数，加权计算得到加权均值，并将该加权均值作为所述第一历史状态信息。
109.其中，进行加权计算的具体方式可以如下所示：
110.l1＝m1*l
t1
m2*l
t2
m3*l
t3
...m
x
*l
tx
...；
111.在上述公式中，l1为所述第一历史状态信息，l
tx
为tx时刻的状态信息，m
x
为tx时刻的状态信息对应的第一状态系数。
112.并且，配置所述第一状态系数的具体方式也不受限制，也可以根据实际应用需求进行选择。
113.例如，在一种可以替代的示例中，可以通过所述管理服务器对所述业务服务器进行数据的写入模拟操作(此时，该业务服务器可以用于进行数据备份)，如此，可以通过对该业务服务器的状态信息进行实时检测，以得到一系列的状态信息，从而计算出在所述第一预设时段内不同时刻的第一状态系数。
114.其中，在所述第一预设时段内，沿靠近所述当前时刻的方向，每一个时刻对应的第一状态系数依次递增。也就是说，在所述第一预设时段内，越靠近所述当前时刻的一个时刻，该时刻与该当前时刻之间基于状态信息的相关度形成的关联程度就越高。
115.例如，若当前时刻为2020年5月11日16时00分00秒，第一预设时段可以为2020年5月11日00时00分00秒-16时00分00秒，那么，2020年5月11日00时00分00秒对应的第一状态系数，应该小于2020年5月11日15时00分00秒对应的第一状态系数。
116.可选地，执行步骤s122得到所述第二历史状态信息的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。
117.例如，在一种可以替代的示例中，可以在获得所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第二预设时段内，与该当前时刻相同的每一个时刻的状态信息之后，可以基于该状态信息中的最大值、最小值、中间值或平均值，得到所述第二历史状态信息。
118.又例如，在另一种可以替代的示例中，由于所述业务服务器不同时刻的状态信息与当前时刻的真实状态信息之间的关联程度不同，为了使得得到的第二历史状态信息能够更为精确的反映当前时刻的真实状态信息，结合图6，步骤s122可以包括步骤s122a和步骤s122b，具体内容如下所述。
119.步骤s122a，获得所述业务服务器在所述当前时刻相邻的第二预设时段内，与该当前时刻相同的每一个时刻的状态信息。
120.在本实施例中，所述管理服务器可以先基于预设的第二时长，以当前时刻为终点确定第二预设时段，然后，再获得所述业务服务器在该第二预设时段内，与该当前时刻相同
的每一个时刻的状态信息。
121.其中，所述第二时长的具体长度不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。例如，在一种可以替代的示例中，可以为5。又例如，在另一种可以替代的示例中，可以为10日。再例如，在另一种可以替代的示例中，还可以为30日。
122.步骤s122b，基于所述第二预设时段对应的每一个时刻的状态信息和预设针对该时刻配置的第二状态系数，加权得到第二历史状态信息。
123.在本实施例中，在基于步骤s122a得到第二预设时段内与当前时刻相同的每一个时刻的状态信息之后，可以先获得每一个时刻的第二状态系数，然后，再基于获得每一个时刻的状态信息和第二状态系数，加权计算得到加权均值，并将该加权均值作为所述第二历史状态信息。
124.其中，进行加权计算的具体方式可以如下所示：
125.l2＝n1*l
τ1
n2*l
τ2
n3*l
τ3
...n
x
*l
τx
...；
126.在上述公式中，l2为所述第二历史状态信息，l
τx
为τx时刻的状态信息，n
x
为τx时刻的状态信息对应的第二状态系数。
127.并且，配置所述第二状态系数的具体方式也不受限制，也可以根据实际应用需求进行选择。
128.例如，在一种可以替代的示例中，可以通过所述管理服务器对所述业务服务器进行数据的写入模拟操作(此时，该业务服务器可以用于进行数据备份)，如此，可以通过对该业务服务器的状态信息进行实时检测，以得到一系列的状态信息，从而计算出在所述第二预设时段内不同时刻的第二状态系数。
129.其中，在所述第二预设时段内，沿靠近所述当前时刻的方向，每一个时刻对应的第二状态系数依次递增。也就是说，在所述第二预设时段内，越靠近所述当前时刻的一个时刻，该时刻与该当前时刻之间基于状态信息的相关度形成的关联程度就越高。
130.例如，若当前时刻为2020年5月11日16时00分00秒，第二预设时段可以为2020年5月1日-10日之间(包括1日和10日)，那么，2020年5月1日16时00分00秒对应的第二状态系数，应该小于2020年5月10日16时00分00秒对应的第二状态系数。
131.可选地，执行步骤s123得到所述第二状态信息的具体方式也不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。
132.例如，在一种可以替代的示例中，在基于步骤s121和步骤s122分别得到所述第一历史状态信息和所述第二历史状态信息之后，可以将两个历史状态信息之后的较小值、较大值或平均值，作为所述第二状态信息。
133.又例如，在另一种可以替代的示例中，基于上述两种方式得到的第一历史状态信息和第二历史状态信息，实际上与业务服务器在当前时刻的真实状态信息之间的关联程度是不同的，因而，为了使得得到的第二状态信息可以更为准确的反应该真实状态信息，结合图7，步骤s123可以包括步骤s123a和步骤s123b，具体内容如下所述。
134.步骤s123a，获得预设针对所述第一历史状态信息和所述第二历史状态信息，分别配置的第一时间系数和第二时间系数。
135.在本实施例中，所述管理服务器可以先获得针对所述第一历史状态信息预先配置的第一时间系数、针对所述第二历史状态信息预先配置的第二时间系数。
136.其中，所述第一时间系数与所述第二时间系数的相对大小，用于表征所述第一历史状态信息与所述第二历史状态信息对所述当前时刻的状态信息的相关性大小。也就是说，若所述第一历史状态信息与所述当前时刻的状态信息之间的相关性更高，所述第一时间系数可以大于所述第二时间系数；若所述第二历史状态信息与所述当前时刻的状态信息之间的相关性更高，所述第二时间系数可以大于所述第一时间系数。
137.步骤s123b，基于所述第一历史状态信息、所述第二历史状态信息、所述第一时间系数和所述第二时间系数，得到所述业务服务器的第二状态信息。
138.在本实施例中，在基于步骤s123a得到所述第一时间系数和所述第二时间系数之后，可以基于该第一时间系数和该第二时间系数，结合所述第一历史状态信息和所述第二历史状态信息，加权计算得到加权均值，并将该加权均值作为所述第二状态信息。
139.其中，加权计算所述第二状态信息的具体方式可以如下：
140.l
c
＝k1*l1 k2*l2；
141.在上述公式中，l
c
可以为所述第二状态信息，k1可以为第一时间系数，k2可以为第二时间系数，l1可以为第一历史状态信息，l2可以为第二历史状态信息。
142.并且，配置所述第一时间系数和所述第二时间系数的具体方式也不受限制，也可以根据实际应用需求进行选择。
143.例如，在一种可以替代的示例中，可以通过所述管理服务器对所述业务服务器进行数据的写入模拟操作(此时，该业务服务器可以用于进行数据备份)，如此，可以通过对该业务服务器的状态信息进行实时检测，以得到一系列的状态信息，从而计算出所述第一时间系数和所述第二时间系数。
144.可以理解的是，在上述示例中，时刻是以秒为单位，在其它示例中，时刻也可以是以毫秒等为单位，根据具体的应用精度需求进行配置即可。
145.并且，在上述示例中，步骤s121和步骤s122之间的执行顺序也不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。
146.也就是说，根据实际应用需求不同，步骤s121和步骤s122既可以同步执行，也可以先后分别执行，如先执行步骤s121以获取第一历史状态信息、再执行步骤s122以获取第二历史状态信息，或，先执行步骤s122以获取第二历史状态信息、再执行步骤s121以获取第一历史状态信息。
147.第三方面，对于步骤s130需要说明的是，得到所述业务服务器在当前时刻的状态信息的具体方式也不受限制，可以根据实际应用需求。
148.例如，在一种可以替代的示例中，可以直接将所述第一状态信息和所述第二状态信息的平均值作为所述业务服务器在当前时刻的状态信息。
149.又例如，在另一种可以替代的示例中，经本技术的发明人研究发现，所述第一状态信息和所述第二状态信息与所述业务服务器在当前时刻的状态信息之间，实际上存在不同大小的关联程度。如此，为了使得得到的状态信息能够更为接近真实的状态信息，结合图8，步骤s130可以包括步骤s131和步骤s132，具体内容如下所述。
150.步骤s131，获得预先针对所述第一状态信息和所述第二状态信息，分别配置的第一误差系数和第二误差系数。
151.在本实施例中，可以分别获得预先针对所述第一状态信息配置的第一误差系数、
针对所述第二状态信息配置的第二误差系数。
152.其中，所述第一误差系数和所述第二误差系数，分别基于所述第一状态信息和所述第二状态信息，对所述业务服务器的真实状态信息的关联程度进行配置而成。
153.步骤s132，基于所述第一状态信息、所述第二状态信息、所述第一误差系数和所述第二误差系数，加权得到所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息。
154.在本实施例中，在基于步骤s131获得所述第一误差系数和所述第二误差系数之后，可以基于该第一误差系数和该第二误差系数，对所述第一状态信息和所述第二状态信息进行加权计算，得到加权值，并将该加权值作为所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息。
155.其中，进行加权计算的具体方式可以为：
156.l
pumper
＝λ1*l
now
λ2*l
c
；
157.在上述公式中，l
pumper
可以为所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息，λ1可以为所述第一误差系数，λ2可以为所述第二误差系数，l
now
可以为所述第一状态信息。
158.可选地，执行步骤s131获得的第一误差系数和第二误差系数的具体配置方式，也不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。
159.例如，也可以通过所述管理服务器对所述业务服务器进行数据的写入模拟操作(此时，该业务服务器可以用于进行数据备份)，如此，可以通过对该业务服务器的状态信息进行实时检测，以得到一系列的状态信息，从而计算出所述第一误差系数和所述第二误差系数。
160.并且，针对上述第一误差系数和第二误差系数，在实际应用中，由于误差的累积，会使得得到的状态信息与真实的状态信息之间的误差越来越大等情形，因而，根据实际应用需求，还可以对该第一误差系数和该第二误差系数进行有效地调整。
161.基于此，在本实施例中，为了使得能够对所述第一误差系数和所述第二误差系数进行及时有效地调整，结合图9，所述状态信息处理方法还可以包括步骤s140和步骤s150，具体内容如下所述。
162.步骤s140，判断所述当前时刻的状态信息与所述第一状态信息之间的方差或标准差，是否大于预设值。
163.在本实施例中，可以在每一次执行步骤s130之后，或者按照一定的时间间隔，在执行步骤s130之后，基于在所述当前时刻得到的状态信息与所述第一状态信息，计算对应的方差或标准差，然后，判断该方差或标准差是否大于预设值。
164.其中，若所述方差或标准差大于所述预设值，可以执行步骤s150。
165.步骤s150，对所述第一误差系数和所述第二误差系数进行调整。
166.在本实施例中，在基于步骤s140判定所述方差或标准差大于所述预设值时，可以认为由于所述第一误差系数和所述第二误差系数的不准确而导致计算得到的状态信息与真实状态信息之间存在不可忽视的误差了，因而可以对该第一误差系数和该第二误差系数进行调整。
167.其中，具体的调整方式可以为：
168.所述第一误差系数与所述方差或标准差之间具有负相关关系，所述第二误差系数与该方差或标准差之间具有正相关关系。
169.也就是说，所述方差或标准差越大，说明应该要降低该方差或标准差，如此，就需要增加所述第一误差系数、降低所述第二误差系数。
170.结合图10，本技术实施例还提供一种状态信息处理装置100，可应用于上述的管理服务器。其中，所述状态信息处理装置100可以包括第一信息获得模块110、第二信息获得模块120和当前信息获得模块130。
171.所述第一信息获得模块110，用于获得所述业务服务器的第一状态信息，其中，该第一状态信息为，基于当前时刻所述业务服务器最近一次发送的状态信息。在本实施例中，所述第一信息获得模块110可用于执行图3所示的步骤s110，关于所述第一信息获得模块110的相关内容可以参照前文对步骤s110的描述。
172.所述第二信息获得模块120，用于获得所述业务服务器的第二状态信息，其中，该第二状态信息为，与所述当前时刻相关联的至少一个时刻所述业务服务器的状态信息。在本实施例中，所述第二信息获得模块120可用于执行图3所示的步骤s120，关于所述第二信息获得模块120的相关内容可以参照前文对步骤s120的描述。
173.所述当前信息获得模块130，用于基于所述第一状态信息和所述第二状态信息，得到所述业务服务器在所述当前时刻的状态信息。在本实施例中，所述当前信息获得模块130可用于执行图3所示的步骤s130，关于所述当前信息获得模块130的相关内容可以参照前文对步骤s130的描述。
174.在本技术实施例中，对应于上述的状态信息处理方法，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序运行时执行上述状态信息处理方法的各个步骤。
175.其中，前述计算机程序运行时执行的各步骤，在此不再一一赘述，可参考前文对所述状态信息处理方法的解释说明。
176.综上所述，本技术提供的状态信息处理方法和装置、管理服务器及存储介质，通过在基于当前时刻业务服务器最近一次发送的状态信息的基础上，结合与当前时刻相关联的其它时刻业务服务器的状态信息，作为得到当前时刻业务服务器的状态信息的依据，以推测得到当前时刻业务服务器的状态信息。如此，相较于直接将最近一次发送的状态信息作为业务服务器当前时刻的状态信息的技术方案，可以使得推测得到的状态信息与业务服务器真实的状态信息之间的误差更小，从而改善现有的服务器管理技术中得到的业务服务器的当前状态信息存在准确度较低的问题，使得在基于该状态信息对业务服务器进行管理时，管理动作可以更为合理，使得实用价值更高。
177.在本技术实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、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，所述模块、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方式中，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，两个连续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动
作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
178.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
179.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
180.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。