存储空间使用率预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种存储空间使用率预测方法及装置，该方法包括：基于目标存储组的目标存储组名称，确定所述目标存储组对应的目标线性回归模型，其中，所述目标线性回归模型是基于目标存储组的目标存储组历史信息构建的，所述目标存储组历史信息包括：目标存储组的N个存储空间历史使用率以及每个所述存储空间历史使用率对应的采集时间，N为大于1的正整数；基于预测时间与第一采集时间之间的差值，确定第一时间差值，其中，所述第一采集时间是各个所述采集时间中的最小采集时间；将所述第一时间差值输入所述目标线性回归模型，得到所述目标存储组在所述预测时间的存储空间使用率预测信息。信息。信息。

【技术实现步骤摘要】
存储空间使用率预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种存储空间使用率预测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着技术的不断发展，每天都会有大量的数据产生，对应也需要将大量数据进行存储，因此存储数据的存储空间十分宝贵。
[0003]在日常运维过程中，根据不同产品的真实存储空间使用情况来合理分配存储空间，提高存储空间的有效使用率，相关技术中往往是直接对存储空间进行实时的阈值监控，但是针对不同产品，很难设置合适的阈值，阈值过低会产生大量无效报警，阈值过高又容易出现磁存储空间溢出风险；产品的存储空间使用情况往往是动态改变的，固定的阈值难于动态匹配实际使用情况。
[0004]而如果能够很好的对存储空间的使用率进行有效预测，就能够提前预知存储空间使用风险，保证存储空间分配的合理性，因此如何实现存储空间使用率预测已经成为业界亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种存储空间使用率预测方法及装置，用以解决现有技术中难以有效合理分配存储空间的缺陷。
[0006]本专利技术提供一种存储空间使用率预测方法，包括：
[0007]基于目标存储组的目标存储组名称，确定所述目标存储组对应的目标线性回归模型，其中，所述目标线性回归模型是基于目标存储组的目标存储组历史信息构建的，所述目标存储组历史信息包括：目标存储组的N个存储空间历史使用率以及每个所述存储空间历史使用率对应的采集时间，N为大于1的正整数；
[0008]基于预测时间与第一采集时间之间的差值，确定第一时间差值，其中，所述第一采集时间是各个所述采集时间中的最小采集时间；
[0009]将所述第一时间差值输入所述目标线性回归模型，得到所述目标存储组在所述预测时间的存储空间使用率预测信息。
[0010]根据本专利技术提供的一种存储空间使用率预测方法，所述目标线性回归模型通过如下方式构建：
[0011]获取预设时间段内各个存储组的存储组历史信息，所述存储组历史信息中包括存储组名称；
[0012]基于所述目标存储组名称，从各个存储组历史信息中获取目标存储组的目标存储组历史信息；
[0013]基于各个第二采集时间与所述第一采集时间的差值，得到N
‑
1个第二时间差，其中，所述第二采集时间是各个所述采集时间中除所述第一采集时间之外的其它采集时间；
[0014]基于每个第二采集时间对应的第二时间差和存储空间历史使用率，构建目标线性
回归模型。
[0015]根据本专利技术提供的一种存储空间使用率预测方法，所述获取预设时间段内各个存储组的存储组历史信息，包括：
[0016]获取各个存储组对应的产品的运行状态；
[0017]在所述存储组对应的产品的运行状态处于平稳状态的情况下，获取预设时间段内各个存储组的存储组历史信息。
[0018]根据本专利技术提供的一种存储空间使用率预测方法，在所述构建目标线性回归模型之后，还包括：
[0019]获取目标存储组的目标存储组测试信息；
[0020]基于所述目标存储组测试信息对所述目标线性回归模型进行模型性能测试，得到所述目标线性回归模型的预测准确率；
[0021]在所述预测准确率超过第一预设阈值的情况下，保留所述目标线性回归模型用于存储空间使用率预测。
[0022]根据本专利技术提供的一种存储空间使用率预测方法，在所述得到所述目标线性回归模型的预测准确率之后，还包括：
[0023]在所述预测准确率小于或等于所述第一预设阈值的情况下，删除所述目标线性回归模型，并生成模型性能风险报警信息。
[0024]根据本专利技术提供的一种存储空间使用率预测方法，在所述得到所述目标存储组在所述预测时间的存储空间使用率预测信息之后，还包括：
[0025]在所述目标存储组在所述预测时间的存储空间使用率预测信息大于第二预设阈值的情况下，生成所述目标存储组的存储空间风险信息。
[0026]本专利技术还提供一种存储空间使用率预测装置，包括：
[0027]第一确定模块，用于基于目标存储组的目标存储组名称，确定所述目标存储组对应的目标线性回归模型，其中，所述目标线性回归模型是基于目标存储组的目标存储组历史信息构建的，所述目标存储组历史信息包括：目标存储组的N个存储空间历史使用率以及每个所述存储空间历史使用率对应的采集时间，N为大于1的正整数；
[0028]第二确定模块，用于基于预测时间与第一采集时间之间的差值，确定第一时间差值，其中，所述第一采集时间是各个所述采集时间中的最小采集时间；
[0029]预测模块，用于将所述第一时间差值输入所述目标线性回归模型，得到所述目标存储组在所述预测时间的存储空间使用率预测信息。
[0030]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述存储空间使用率预测方法的步骤。
[0031]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述存储空间使用率预测方法的步骤。
[0032]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述存储空间使用率预测方法的步骤。
[0033]本专利技术提供的一种存储空间使用率预测方法及装置，通过在需要对存储空间使用率进行预测的情况下，基于目标存储组最近的目标存储组历史信息构建目标线性回归模
型，从而根据目标线性回归模型有效预测目标存储组在预设时间的存储空间使用率预测信息，保证存储空间的合理分配。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1为本申请实施例提供的存储空间使用率预测方法流程示意图；
[0036]图2为本申请实施例提供的模型测试结果示意图之一；
[0037]图3为本申请实施例提供的模型测试结果示意图之二；
[0038]图4为本申请实施例提供的预测整体流程图；
[0039]图5为本申请实施例的信息采集流程示意图；
[0040]图6为本申请实施例提供的存储空间使用率预测装置结构示意图；
[0041]图7是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0043]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种存储空间使用率预测方法，其特征在于，包括：基于目标存储组的目标存储组名称，确定所述目标存储组对应的目标线性回归模型，其中，所述目标线性回归模型是基于目标存储组的目标存储组历史信息构建的，所述目标存储组历史信息包括：目标存储组的N个存储空间历史使用率以及每个所述存储空间历史使用率对应的采集时间，N为大于1的正整数；基于预测时间与第一采集时间之间的差值，确定第一时间差值，其中，所述第一采集时间是各个所述采集时间中的最小采集时间；将所述第一时间差值输入所述目标线性回归模型，得到所述目标存储组在所述预测时间的存储空间使用率预测信息。2.根据权利要求1所述的存储空间使用率预测方法，其特征在于，所述目标线性回归模型通过如下方式构建：获取预设时间段内各个存储组的存储组历史信息，所述存储组历史信息中包括存储组名称；基于所述目标存储组名称，从各个存储组历史信息中获取目标存储组的目标存储组历史信息；基于各个第二采集时间与所述第一采集时间的差值，得到N
‑
1个第二时间差，其中，所述第二采集时间是各个所述采集时间中除所述第一采集时间之外的其它采集时间；基于每个第二采集时间对应的第二时间差和存储空间历史使用率，构建目标线性回归模型。3.根据权利要求2所述的存储空间使用率预测方法，其特征在于，所述获取预设时间段内各个存储组的存储组历史信息，包括：获取各个存储组对应的产品的运行状态；在所述存储组对应的产品的运行状态处于平稳状态的情况下，获取预设时间段内各个存储组的存储组历史信息。4.根据权利要求2所述的存储空间使用率预测方法，其特征在于，在所述构建目标线性回归模型之后，还包括：获取目标存储组的目标存储组测试信息；基于所述目标存储组测试信息对所述目标线性回归模型进行模型性能测试，得到所述目标线性回归模型的预测准确率；在所述预测准确率超过第一预设阈值的情况下，保留所述目标线性回归...

【专利技术属性】
技术研发人员：王旭，
申请(专利权)人：中银金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：