【技术实现步骤摘要】
一种多租户服务资源需求智能预测系统及方法
本专利技术涉及计算机技术
，尤其涉及一种多租户服务资源需求智能预测系统及方法。
技术介绍
随着信息技术的进步与发展，人类日常生活、工作、学习、科研等相关活动提供越来越多的数据积累。大数据与人工智能的一个典型驱动力，即是从历史数据中挖掘并发现有价值信息，从而发挥数据中蕴含的能量，为人类生产生活提供更便捷、更精准、更有效的服务。另一方面，每天不停产生的海量数据，给个人或小型企业带来疲于应对的存储、计算压力。而云技术及多类别云平台的出现，为这一问题的解决提供了一种有效途径。根据为用户提供服务的方式不同，当前的云技术划分为基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)三类。无论云平台将哪类资源视为服务，享受服务的用户均理所应当的为服务提供者支付相关费用。因此，云平台用户又称为“租户”。有必要说明的是，云平台的服务资源仍然有限，且随着规模增长，相应资源的扩展需要耗费更大的人力、财力。满足所有租户服务需求前提下，尽可能压缩服务资源成本是当前云平台服务提供者必须考...
【技术保护点】
1.一种多租户服务资源需求智能预测系统，其特征在于：包括服务资源清洗与规范化处理模块、租户服务资源历史需求数据库、服务资源实时预测模块、服务资源监控与调度模块、服务资源预测误差反馈模块、系统日志登记与回滚模块；所述服务资源清洗与规范化处理模块，用于将云平台服务资源使用情况按租户进行分类清洗；所述多租户服务资源历史需求数据库，用于记录各租户规范化的服务需求记录；所述服务资源实时预测模块，用于根据多租户服务资源历史需求数据库中的规范化数据构建预测模型，实时预测各租户下一阶段服务资源需求情况；所述服务资源监控与调度模块，用于周期性的收集云平台服务资源负载信息，实现各租户需求服务资...
【技术特征摘要】
1.一种多租户服务资源需求智能预测系统，其特征在于：包括服务资源清洗与规范化处理模块、租户服务资源历史需求数据库、服务资源实时预测模块、服务资源监控与调度模块、服务资源预测误差反馈模块、系统日志登记与回滚模块；所述服务资源清洗与规范化处理模块，用于将云平台服务资源使用情况按租户进行分类清洗；所述多租户服务资源历史需求数据库，用于记录各租户规范化的服务需求记录；所述服务资源实时预测模块，用于根据多租户服务资源历史需求数据库中的规范化数据构建预测模型，实时预测各租户下一阶段服务资源需求情况；所述服务资源监控与调度模块，用于周期性的收集云平台服务资源负载信息，实现各租户需求服务资源预留与回收控制；所述服务资源预测误差反馈模块，用于比对各租户实际服务需求与服务资源实时预测模块输出结果的偏差，并将其作为预测偏差反馈给服务资源实时预测模块，以调整后期预测准确度；所述系统日志登记与回滚模块，用于在云平台运行过程中，实时记录多租户服务资源需求智能预测系统运行状态到日志记录文件，以及当不可拒外力引起系统崩溃时，根据日志记录文件重启系统并回滚崩溃前的租户任务。
2.根据权利要求1所述的一种多租户服务资源需求智能预测系统，其特征在于：所述多租户服务资源需求智能预测系统初次启动时，多租户服务资源历史需求数据库为空；服务资源清洗与规范化处理模块从云平台系统已有数据库中抽取各租户的服务资源需求记录，并将抽取到的多租户服务资源需求记录，进行清洗与规范化处理后存入所述多租户服务资源历史需求数据库；同时，所述服务资源清洗与规范化处理模块负责多租户服务资源历史需求数据库的更新与维护。
3.根据权利要求2所述的一种多租户服务资源需求智能预测系统，其特征在于：所述服务资源实时预测模块对各类服务资源单独处理或将各类服务资源进行联合处理；若某一时段类型的租户服务资源历史需求数据个数有所增加，则进一步强化训练构建的预测模型。
4.根据权利要求3所述的一种多租户服务资源需求智能预测系统，其特征在于：所述服务资源监控与调度模块的收集周期为预设值，并与租户服务资源需求历史数据最小时段保持一致；若各租户新增服务需求数据时段长度满足某一时段划分标准，则对应时段类型的租户服务资源历史需求数据个数增加；若云平台服务资源池余量大于服务资源实时预测模块输出结果，则所述服务资源监控与调度模块为该租户预留服务资源，并核减服务资源池余量；若租户结束对相应服务资源的需求，则所述服务资源监控与调度模块回收该租户服务资源，将其放回资源池，并修正资源池余量。
5.根据权利要求4所述的一种多租户服务资源需求智能预...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯朝路，李东修，陈帅征，黄明旭，屈靖祎，栗伟，赵大哲，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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