一种预测资源使用量的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种预测资源使用量的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一个具体实施方式包括：在多个时间周期内采集样本数据，所述样本数据包括一个或多个业务的业务量和与所述业务量对应的资源使用总量；根据所述业务量与所述资源使用总量建立资源规划模型；使用所述资源规划模型，根据预测的未来业务量，预测未来资源使用总量。该实施方式可预测未来资源使用量，为资源使用的规划提供决策依据。

A method and device for predicting resource usage

【技术实现步骤摘要】
一种预测资源使用量的方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种预测资源使用量的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
一个由硬件资源组成的系统服务于其运行的多种业务，硬件资源的资源使用量的高低与业务量的大小存在明显的相关关系，即资源使用量随着业务量的增加而升高，随着业务量的减少而降低。随着业务类别的不断丰富，系统的业务组成部分新增或变更时需要对所需硬件资源进行规划，合理的资源规划有利于充分提高现有系统硬件资源利用率，节省系统总成本。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的系统资源规划主要是依靠经验来估算系统规模与业务的对应关系，缺乏有效的规划调控机制，容易造成资源浪费，或者由于规划不合理在业务量激增时拖慢整个系统的运行速度，甚至造成系统瘫痪。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种资源规划方法和装置，能够通过对现有资源使用量的监控，对为满足系统变化功能和性能需求所需硬件资源进行计算和预测；为未来建设的业务系统设备选型提供依据，可用于解决虚拟化、云计算等资源分配问题，最终根据预测的资源使用情况进行硬件配置的决策。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种预测资源使用量的方法，包括：在多个时间周期内采集样本数据，所述样本数据包括一个或多个业务的业务量和与所述业务量对应的资源使用总量；根据所述业务量与所述资源使用总量建立资源规划模型；使用所述资源规划模型，根据预测的未来业务量，预测未来资源使用总量。<br>可选地，使用以下公式建立所述资源规划模型：其中，n表示所述多个时间周期的数目，m表示所述一个或多个业务的数目，aj表示第j个业务Sj的资源规划因子，a0表示常数项，Si,j表示业务Sj在第i个时间周期的业务量，Ri表示在第i个时间周期的资源使用总量。可选地，在采集所述样本数据之后，所述方法还包括：确定所述业务之间是否存在调用关系，在存在所述调用关系的情况下，在建立所述资源规划模型时仅使用存在所述调用关系的业务中的一个业务的业务量。可选地，在采集所述样本数据之后，所述方法还包括：滤除相关度Cj小于第一阈值的业务；使用以下公式计算业务与所述资源使用总量之间的相关度Cj：其中，n表示所述多个时间周期的数目，Si,j表示业务Sj在第i个时间周期的业务量，Ri表示在第i个时间周期的资源使用总量，表示所述业务Sj在所述多个时间周期的平均业务量，表示所述多个时间周期的平均资源使用总量。可选地，在采集所述样本数据之后，所述方法还包括：滤除资源使用总量小于或大于的样本数据，其中所述表示所述多个时间周期的平均资源使用总量，所述X表示第二阈值。可选地，所述第二阈值为所述多个时间周期的资源使用总量的均方差的2倍。可选地，在建立所述资源规划模型之后，所述方法还包括：使用以下公式计算所述资源规划模型的精确度β，其中，n表示所述多个时间周期的数目，表示根据所采集的第i个时间周期的所述一个或多个业务的业务量，通过所述资源规划模型计算得到的第i个时间周期的资源使用总量，Ri表示所采集的在第i个时间周期的资源使用总量。可选地，通过指数平滑法或时间序列分析法预测未来业务量。可选地，所述方法还包括：在所预测的未来资源使用总量高于第三阈值的情况下，按照所述资源规划模型为所述业务扩容资源；在所预测的未来资源使用总量低于第四阈值的情况下，按照所述资源规划模型对所述业务回收资源。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种预测资源使用量的装置，其特征在于，包括：采集模块，用于在多个时间周期内采集样本数据，所述样本数据包括一个或多个业务的业务量和与所述业务量对应的资源使用总量；建模模块，用于根据所述业务量与所述资源使用总量建立资源规划模型；预测模块，用于使用所述资源规划模型，根据预测的未来业务量，预测未来资源使用总量。可选地，所述建模模块使用以下公式建立所述资源规划模型：其中，n表示所述多个时间周期的数目，m表示所述一个或多个业务的数目，aj表示第j个业务Sj的资源规划因子，a0表示常数项，Si,j表示业务Sj在第i个时间周期的业务量，Ri表示在第i个时间周期的资源使用总量。可选地，所述采集模块还用于，确定所述业务之间是否存在调用关系，在存在所述调用关系的情况下，在建立所述资源规划模型时仅使用存在所述调用关系的业务中的一个业务的业务量。可选地，所述采集模块还用于，滤除相关度Cj小于第一阈值的业务；使用以下公式计算业务与所述资源使用总量之间的相关度Cj：其中，n表示所述多个时间周期的数目，Si,j表示业务Sj在第i个时间周期的业务量，Ri表示在第i个时间周期的资源使用总量，表示所述业务Sj在所述多个时间周期的平均业务量，表示所述多个时间周期的平均资源使用总量。可选地，所述采集模块还用于滤除资源使用总量小于或大于的样本数据，其中所述表示所述多个时间周期的平均资源使用总量，所述X表示第二阈值。可选地，所述第二阈值为所述多个时间周期的资源使用总量的均方差的2倍。可选地，所述建模模块还用于，在建立所述资源规划模型之后，使用以下公式计算所述资源规划模型的精确度β，其中，n表示所述多个时间周期的数目，表示根据所采集的第i个时间周期的所述一个或多个业务的业务量，通过所述资源规划模型计算得到的第i个时间周期的资源使用总量，Ri表示所采集的在第i个时间周期的资源使用总量。可选地，所述预测模块还用于通过指数平滑法或时间序列分析法预测未来业务量。可选地，所述装置还包括：调节模块，用于在所预测的未来资源使用总量高于第三阈值的情况下，按照所述资源规划模型为所述业务扩容资源；在所预测的未来资源使用总量低于第四阈值的情况下，按照所述资源规划模型对所述业务回收资源。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的再一个方面，提供了一种电子设备，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，使得所述一个或多个处理器实现一种预测资源使用量的方法中任一所述的方法。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的再一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被一个或多个处理器执行时实现一种预测资源使用量的方法中任一所述的方法。上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用根据样本数据建立的资源规划模型预测未来资源使用总量的技术手段，所以克服了传统方法资源规划不合理的技术问题，进而达到节约系统资源、提高效率的技术效果。上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。附图说明附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：图1是根据本专利技术实施例的一种预测资源使用量的方法的主要步骤的示意图；图2是根据本专利技术实施例的一个优选实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测资源使用量的方法，其特征在于，包括：/n在多个时间周期内采集样本数据，所述样本数据包括一个或多个业务的业务量和与所述业务量对应的资源使用总量；/n根据所述业务量与所述资源使用总量建立资源规划模型；/n使用所述资源规划模型，根据预测的未来业务量，预测未来资源使用总量。/n

【技术特征摘要】
1.一种预测资源使用量的方法，其特征在于，包括：
在多个时间周期内采集样本数据，所述样本数据包括一个或多个业务的业务量和与所述业务量对应的资源使用总量；
根据所述业务量与所述资源使用总量建立资源规划模型；
使用所述资源规划模型，根据预测的未来业务量，预测未来资源使用总量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用以下公式建立所述资源规划模型：



其中，n表示所述多个时间周期的数目，m表示所述一个或多个业务的数目，aj表示第j个业务Sj的资源规划因子，a0表示常数项，Si,j表示业务Sj在第i个时间周期的业务量，Ri表示在第i个时间周期的资源使用总量。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在采集所述样本数据之后，所述方法还包括：
确定所述业务之间是否存在调用关系，在存在所述调用关系的情况下，在建立所述资源规划模型时仅使用存在所述调用关系的业务中的一个业务的业务量。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在采集所述样本数据之后，所述方法还包括：
滤除相关度Cj小于第一阈值的业务；
使用以下公式计算业务与所述资源使用总量之间的相关度Cj：



其中，n表示所述多个时间周期的数目，Si,j表示业务Sj在第i个时间周期的业务量，Ri表示在第i个时间周期的资源使用总量，表示所述业务Sj在所述多个时间周期的平均业务量，表示所述多个时间周期的平均资源使用总量。


5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在采集所述样本数据之后，所述方法还包括：
滤除资源使用总量小于或大于的样本数据，其中所述表示所述多个时间周期的平均资源使用总量，所述X表示第二阈值。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二阈值为所述多个时间周期的资源使用总量的均方差的2倍。


7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在建立所述资源规划模型之后，所述方法还包括：
使用以下公式计算所述资源规划模型的精确度β，



其中，n表示所述多个时间周期的数目，表示根据所采集的第i个时间周期的所述一个或多个业务的业务量，通过所述资源规划模型计算得到的第i个时间周期的资源使用总量，Ri表示所采集的在第i个时间周期的资源使用总量。


8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过指数平滑法或时间序列分析法预测未来业务量。


9.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所预测的未来资源使用总量高于第三阈值的情况下，按照所述资源规划模型为所述业务扩容资源；
在所预测的未来资源使用总量低于第四阈值的情况下，按照所述资源规划模型对所述业务回收资源。


10.一种预测资源使用量的装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于在多个时间周期内采集样本数据，所述样本数据包括一个或多个业务的业务量和与所述业务量对应的资源使用总量；
建模模块，用于根据所述业务量...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨军，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11