公有云数据处理方法和设备技术

本申请的目的是提供一种公有云数据处理方法和设备；用户终端基于用户的同一身份验证信息匹配对应的多个公有云账号识别信息，分别向多台网络设备发送多个观测参数请求，并接收所述多台网络设备分别基于所述观测参数请求而发送的时序上的多个观测参数；对所述观测参数建立ARIMA模型，并基于所述ARIMA模型确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息；基于所述预测负载信息确定预测资源需求信息；生成关于所述预测资源需求信息的公有云资源配置信息。本申请能够提高资源利用率、降低企业的公有云支出。

Public cloud data processing methods and devices

【技术实现步骤摘要】
公有云数据处理方法和设备
本申请涉及计算机信息管理领域，尤其涉及一种公有云数据处理技术。
技术介绍
云计算经历了多年的发展，目前正处于高速发展期，多云是云计算发展的必经阶段。由于企业的敏捷化和数字化，大量公有云被使用。由于每家公司的公有云都有自己的特色，大多数企业以多云的形式在使用。随着企业公有云的大规模使用，公有云资源的支出逐年递增。公有云具有即时使用、即时计费的特征，企业的信息管理人员可以在必要时根据实际需求执行相应的操作，来管控公有云的使用，从而控制成本。
技术实现思路
本申请的一个目的是提供一种公有云数据处理方法和设备。根据本申请的一个方面，本申请提供了一种公有云数据处理方法，应用于一用户终端。所述方法包括以下步骤：基于用户的同一身份验证信息匹配对应的多个公有云账号识别信息；分别向多台网络设备发送多个观测参数请求，并接收所述多台网络设备分别基于所述观测参数请求而发送的时序上的多个观测参数，其中每个观测参数请求包括一公有云账号识别信息，每个观测参数包括相应的历史负载信息，所述公有云账号识别信息用于确定用户对相应公有云账号的访问权限；对所述观测参数建立ARIMA模型，并基于所述ARIMA模型确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息；基于所述预测负载信息确定预测资源需求信息；以及生成关于所述预测资源需求信息的公有云资源配置信息。根据本申请的另一个方面，本申请提供了一种用于对目标数据执行目标操作的设备，其中，该设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述方法的操作。根据本申请的另一方面，本申请提供了一种存储指令的计算机可读介质，所述指令在被计算机执行时使得所述计算机执行上述方法的操作。与现有技术相比，本申请基于公有云账号的相关观测参数以及相应的ARIMA模型确定预测负载，并根据预测负载提供对资源需求的预测，以生成相应的公有云资源配置信息，从而便于企业相关人员及时有效地对所用资源进行调整，以提高资源利用率、降低企业的公有云支出。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出本申请一个实施例的一种系统架构；图2示出本申请一个实施例的一种公有云数据处理方法的流程；图3是本申请一个实施例中任务队列的示意；图4是图3中任务队列中当前任务的示意；图5是本申请一个实施例的任务执行状态的转换示意图；图6是本申请一个实施例中队列任务执行的流程示意图；图7是本申请一个实施例中监控公有云资源的流程示意图；图8示出一种公有云资源配置信息提示界面；图9示出可用于本申请各实施例的一种示例性系统的功能模块。附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。具体实施方式下面结合附图对本申请作进一步详细描述。在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(例如，中央处理器(CentralProcessingUnit,CPU))、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RandomAccessMemory,RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ReadOnlyMemory,ROM)或闪存(FlashMemory)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(Phase-ChangeMemory,PCM)、可编程随机存取存储器(ProgrammableRandomAccessMemory,PRAM)、静态随机存取存储器(StaticRandom-AccessMemory,SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRandomAccessMemory,DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RandomAccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically-ErasableProgrammableRead-OnlyMemory,EEPROM)、快闪记忆体(FlashMemory)或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CompactDiscRead-OnlyMemory,CD-ROM)、数字多功能光盘(DigitalVersatileDisc,DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。本申请所指设备包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的移动电子产品，例如智能手机、平板电脑等，所述移动电子产品可以采用任意操作系统，如Android操作系统、iOS操作系统等。其中，所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)、可编程逻辑器件(ProgrammableLogicDevice,PLD)、现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,FPGA)、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor,DSP)、嵌入式设备等。所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云；在此，云由基于云计算(CloudComputing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(AdHocNetwork)等。优选地，所述设备还可以是运行于所述用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备、网络设备、触摸终端或网络设备与触摸终端通过网络相集成所构成的设备上的程序。当然，本领域技术人员应能理解上述设备仅为举例，其他现有的或今后可能出现的设备如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或者更多，除非另有明确具体的限定。本申请首先提供了一种用于对公有云数据执行目标操作的系统架构。如图1，该系统采用B/S模式和微服务架构，总体分为用户层、中间层、数据层和云层。其中：-用户层：用户通过PC电脑或第三方系统访问本系统。-中间层：考虑系统的可扩展性进行前后端分离设计，可快速进行分布式部署，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种公有云数据处理方法，应用于一用户终端，其中，所述方法包括：/n基于用户的同一身份验证信息匹配对应的多个公有云账号识别信息；/n分别向多台网络设备发送多个观测参数请求，并接收所述多台网络设备分别基于所述观测参数请求而发送的时序上的多个观测参数，其中每个观测参数请求包括一公有云账号识别信息，每个观测参数包括相应的历史负载信息，所述公有云账号识别信息用于确定用户对相应公有云账号的访问权限；/n对所述观测参数建立ARIMA模型，并基于所述ARIMA模型确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息；/n基于所述预测负载信息确定预测资源需求信息；/n生成关于所述预测资源需求信息的公有云资源配置信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种公有云数据处理方法，应用于一用户终端，其中，所述方法包括：
基于用户的同一身份验证信息匹配对应的多个公有云账号识别信息；
分别向多台网络设备发送多个观测参数请求，并接收所述多台网络设备分别基于所述观测参数请求而发送的时序上的多个观测参数，其中每个观测参数请求包括一公有云账号识别信息，每个观测参数包括相应的历史负载信息，所述公有云账号识别信息用于确定用户对相应公有云账号的访问权限；
对所述观测参数建立ARIMA模型，并基于所述ARIMA模型确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息；
基于所述预测负载信息确定预测资源需求信息；
生成关于所述预测资源需求信息的公有云资源配置信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分别向多台网络设备发送多个观测参数请求的步骤，包括：
基于预设的时间间隔分别向多台网络设备发送多个观测参数请求。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述观测参数建立ARIMA模型，并基于所述ARIMA模型确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息的步骤，包括：
对所述观测参数建立ARIMA模型，并检测所述时序上的多个观测参数所对应的参数序列是否满足平稳序列条件；
若所述参数序列满足所述平稳序列条件，基于所述ARIMA模型确定所述参数序列所对应的预测序列；
基于所述预测序列确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
若所述参数序列未满足所述平稳序列条件，对所述参数序列执行差分操作以获取对应的平稳序列，基于所述ARIMA模型确定所述平稳序列所对应的预测序列。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：高海峰，赵平，元鹏，章富刚，
申请(专利权)人：上海联蔚信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31