本申请公开了一种系统容量预估方法以及装置，该方法包括：在获取目标集群的应用实例的历史运行指标数据和历史应用指标数据之后，获得应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的对应关系，基于该对应关系，获得目标集群中应用实例的预设运行指标峰值对应的单位应用指标峰值，并根据该单位应用指标峰值和目标集群在目标时间对应的预估流量数据，获得目标集群在目标时间对应的目标实例副本数量。由于该过程无需借助人工获取压测数据，简化了容量评估流程，降低容量评估过程的复杂度，提升容量评估效率；并且该方法可提升容量评估的准确性。确性。确性。
【技术实现步骤摘要】
一种系统容量预估方法以及装置
[0001]本申请涉及云计算领域，具体涉及一种系统容量预估方法。本申请同时涉及一种系统容量预估装置、一种电子设备以及一种计算机可读取存储介质。
技术介绍
[0002]互联网行业在流量高峰或促销活动前，需要针对服务进行流量预估，结合服务压测数据输出系统容量评估结果，最终根据评估结果扩容宿主机和应用实例。但受时间和人力限制，无法对每个服务进行压测；不同版本的服务压测数据可能有较大误差；流量的预估可能和实际流量有较大误差，导致宿主机、应用实例资源浪费或资源不足。因此在保障服务稳定的前提下，如何提高系统容量评估的准确性和降低容量评估过程的复杂度是需要解决的问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供一种系统容量预估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中的容量评估过程复杂度较高以及容量评估结果准确性得不到保障的问题。
[0004]本申请实施例提供一种系统容量预估方法，该方法包括：
[0005]获取目标集群的应用实例的历史运行指标数据，以及获取与所述历史运行指标数据相对应的历史应用指标数据；
[0006]根据所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据，获得应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的对应关系；
[0007]基于所述对应关系，获得所述目标集群中应用实例的预设运行指标峰值对应的单位应用指标峰值；
[0008]根据所述单位应用指标峰值和所述目标集群在目标时间对应的预估流量数据，获得所述目标集群在所述目标时间对应的目标实例副本数量。
[0009]可选的，所述根据所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据，获得应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的对应关系，包括：
[0010]对所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据之间的关系进行建模，获得用于表征应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的关系的线性回归模型；
[0011]对应的，所述基于所述对应关系，获得所述目标集群中应用实例的预设运行指标峰值对应的单位应用指标峰值，包括：
[0012]获得所述目标集群中单一应用实例的预设运行指标峰值；
[0013]采用所述预设运行指标峰值和所述线性回归模型，预测获得与所述预设运行指标峰值相对应的单位应用指标峰值。
[0014]可选的，所述方法还包括：基于所述目标实例副本数量对所述目标集群的应用实例进行弹性伸缩处理。
[0015]可选的，所述方法还包括：基于所述目标集群的历史流量数据，预估获得所述目标集群在目标时间对应的所述预估流量数据。
[0016]可选的，所述根据所述单位应用指标峰值和所述预估流量数据，获得所述目标集群在所述目标时间对应的目标实例副本数量，包括：将所述预估流量数据与所述单位应用指标峰值的比值确定为所述目标实例副本数量。
[0017]可选的，所述方法还包括：基于所述目标集群的历史运营数据获得所述目标集群对应的容量冗余因子，所述容量冗余因子用于表征所述目标集群的可扩展服务上限；
[0018]所述根据所述单位应用指标峰值和所述预估流量数据，获得所述目标集群在所述目标时间对应的目标应用实例副本数量，包括：获得所述预估流量数据与所述单位应用指标峰值的比值，将所述比值乘以所述容量冗余因子，获得所述目标集群在所述目标时间所需的目标实例副本数量。
[0019]可选的，所述获取目标集群的应用实例的历史运行指标数据，包括：从时序数据库中，获取所述目标集群所运行的多个应用实例、在历史时间段内的多个预设时间点的运行指标数据；
[0020]所述获取与所述历史运行指标数据相对应的历史应用指标数据，包括：从所述时序数据库中获得与所述运行指标数据相对应的应用指标数据，所述历史时间段为距当前时间点相近的预定时间段。
[0021]可选的，所述方法还包括：
[0022]对所述多个应用实例的运行状况和其对应的应用状况进行监测，并按所述预设时间点将监测到的运行指标数据和其对应的应用指标数据关联存储至所述时序数据库中。
[0023]可选的，所述历史运行指标数据包括：所述目标集群所运行的多个应用实例、在历史时间段内的多个预设时间点的CPU使用率，所述历史时间段为距当前时间点相近的预定时间段；
[0024]所述历史应用指标数据包括：所述多个应用实例对应于所述CPU使用率的多个流量数据；
[0025]所述预设运行指标峰值包括：针对所述目标集群中单个应用实例所预设的CPU使用率的峰值；
[0026]所述预设运行指标峰值对应的单位应用指标峰值包括：在所述单个应用实例的CPU使用率达到峰值时、所述单个应用实例对应的流量数据。
[0027]本申请实施例还提供一种系统容量预估装置，该装置包括：
[0028]指标数据获取单元，用于获取目标集群的应用实例的历史运行指标数据，以及获取与所述历史运行指标数据相对应的历史应用指标数据；
[0029]对应关系获得单元，用于根据所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据，获得应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的对应关系；
[0030]单位应用指标峰值获得单元，用于基于所述对应关系，获得所述目标集群中应用实例的预设运行指标峰值对应的单位应用指标峰值；
[0031]实例副本数量获得单元，用于根据所述单位应用指标峰值和所述目标集群在目标时间对应的预估流量数据，获得所述目标集群在所述目标时间对应的目标实例副本数量。
[0032]可选的，所述根据所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据，获得应用实
例的运行指标数据与应用指标数据之间的对应关系，包括：
[0033]对所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据之间的关系进行建模，获得用于表征应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的关系的线性回归模型；
[0034]对应的，所述基于所述对应关系，获得所述目标集群中应用实例的预设运行指标峰值对应的单位应用指标峰值，包括：
[0035]获得所述目标集群中单一应用实例的预设运行指标峰值；
[0036]采用所述预设运行指标峰值和所述线性回归模型，预测获得与所述预设运行指标峰值相对应的单位应用指标峰值。
[0037]可选的，所述装置还包括：弹性伸缩处理单元，用于基于所述目标实例副本数量对所述目标集群的应用实例进行弹性伸缩处理。
[0038]可选的，所述装置还包括：预估流量数据获得单元，用于基于所述目标集群的历史流量数据，预估获得所述目标集群在目标时间对应的所述预估流量数据。
[0039]可选的，所述根据所述单位应用指标峰值和所述预估流量数据，获得所述目标集群在所述目标时间对应的目标实例副本数量，包括：将所述预估流量数据与所述单位应用指标峰值的比值确定为所述目标实例副本数量。
[0040]可选的，上述装置还包括：容量冗余因子获得单元，用于基于所述目标集群的历史运营数据获得所述目标集群对应的容量冗余因子，所述容量冗余因本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种系统容量预估方法，其特征在于，包括：获取目标集群的应用实例的历史运行指标数据，以及获取与所述历史运行指标数据相对应的历史应用指标数据；根据所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据，获得应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的对应关系；基于所述对应关系，获得所述目标集群中应用实例的预设运行指标峰值对应的单位应用指标峰值；根据所述单位应用指标峰值和所述目标集群在目标时间对应的预估流量数据，获得所述目标集群在所述目标时间对应的目标实例副本数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据，获得应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的对应关系，包括：对所述历史运行指标数据和所述历史应用指标数据之间的关系进行建模，获得用于表征应用实例的运行指标数据与应用指标数据之间的关系的线性回归模型；对应的，所述基于所述对应关系，获得所述目标集群中应用实例的预设运行指标峰值对应的单位应用指标峰值，包括：获得所述目标集群中单一应用实例的预设运行指标峰值；采用所述预设运行指标峰值和所述线性回归模型，预测获得与所述预设运行指标峰值相对应的单位应用指标峰值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述目标实例副本数量对所述目标集群的应用实例进行弹性伸缩处理。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述目标集群的历史流量数据，预估获得所述目标集群在目标时间对应的所述预估流量数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述单位应用指标峰值和所述预估流量数据，获得所述目标集群在所述目标时间对应的目标实例副本数量，包括：将所述预估流量数据与所述单位应用指标峰值的比值确定为所述目标实例副本数量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述目标集群的历史运营数据获得所述目标集群对应的容量冗余...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，
申请(专利权)人：时时同云科技成都有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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