预测负载指标的方法、装置、存储介质以及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种预测负载指标的方法、装置、存储介质以及电子设备。其中，该方法包括：获取处理器的第一预测数据，获取内存的第二预测数据；根据第一预测数据与第二预测数据判断处理器与内存是否处于异常区间，得到判断结果；获取判断结果以及历史时段内预定数量的历史判断结果，得到判断集合；根据判断集合中各元素处于异常区间的次数确定异常率。本申请解决了由于相关技术未考虑到处理器以及内存等因素造成的负载预测不准确的技术问题。因素造成的负载预测不准确的技术问题。因素造成的负载预测不准确的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
预测负载指标的方法、装置、存储介质以及电子设备


[0001]本申请涉及智能运维领域，具体而言，涉及一种预测负载指标的方法、装置、存储介质以及电子设备。

技术介绍

[0002]智能运维就是搭建优质数据能力，即以数据中台、大数据据平台、数据湖等形式存在的数据底座。在实施智能运维之前，要对负载指标进行预测，提高数据迁移的效率，但相关技术未考虑到处理器以及内存等因素，造成了负载预测不准确的问题。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种预测负载指标的方法、装置、存储介质以及电子设备，以至少解决由于相关技术未考虑到处理器以及内存等因素造成的负载预测不准确的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种预测负载指标的方法，包括：获取处理器的第一预测数据，获取内存的第二预测数据；根据第一预测数据与第二预测数据判断处理器与内存是否处于异常区间，得到判断结果；获取判断结果以及历史时段内预定数量的历史判断结果，得到判断集合；根据判断集合中各元素处于异常区间的次数确定异常率。
[0006]可选地，根据第一预测数据与第二预测数据判断处理器与内存是否处于异常区间，得到判断结果，包括：获取处理器的温度与内存的温度之间的第一差值、处理器的利用率与内存的利用率之间的第二差值，以及处理器的温度与内存的利用率之间的第三差值；在第一差值、第二差值以及第三差值为预设值的情况下，确定判断结果为处理器与内存处于异常区间。
[0007]可选地，根据判断集合中各元素处于异常区间的次数确定异常率，包括：确定判断集合中各个元素处于异常区间的次数；确定判断集合所包括的元素的总量；确定次数与总量的比值为异常率。
[0008]可选地，方法还包括：获取处理器的利用率、温度以及使用年限对应的第一分数，确定第一分数的和值为处理器的第一预测评分；获取内存的利用率、温度以及使用年限对应的第二分数，确定第二分数的和值为内存的第二预测评分；通过分类预测模型确定第一预测数据属于云模型分类的第一概率，并确定第二预测数据属于云模型分类的第二概率；根据第一预测评分、第二预测评分、第一概率以及第二概率确定预测准确度。
[0009]可选地，根据第一预测评分、第二预测评分、第一概率以及第二概率确定预测准确度，包括：确定第一预测评分中的第一最大值，以及第二预测评分中的第二最大值；确定第一预测评分与第一最大值的第一比值，并确定第二预测评分与第二最大值的第二比值；确定第一比值与第一概率的平均值为第一预测数据的预测准确度；确定第二比值与第二概率的平均值为第二预测数据的预测准确度。
[0010]可选地，方法还包括：判断处理器的利用率是否大于第一预设值以及处理器的温度是否大于第二预设值；在处理器的利用率大于第一预设值，且处理器的温度大于第二预设值的情况下，根据处理器的使用年限确定处理器的损耗率。
[0011]可选地，根据处理器的使用年限确定处理器的损耗率，包括：在使用年限小于第一使用年限的情况下，确定损耗值为第一损耗值；在使用年限大于第一使用年限且使用年限小于第二使用年限的情况下，确定损耗值为第二损耗值；在使用年限大于第二使用年限且使用年限小于第三使用年限的情况下，确定损耗值为第三损耗值，其中，第一损耗值小于第二损耗值、第二损耗值小于第三损耗值。
[0012]可选地，方法还包括：判断内存的利用率是否大于第一预设值以及温度是否大于第二预设值；在内存的利用率大于第一预设值以及温度大于第二预设值的情况下，根据内存的使用年限确定内存的损耗率。
[0013]可选地，根据内存的使用年限确定处理器的损耗率，包括：在使用年限小于第一使用年限的情况下，确定损耗值为第一损耗值；在使用年限大于第一使用年限且使用年限小于第二使用年限的情况下，确定损耗值为第二损耗值；在使用年限大于第二使用年限且使用年限小于第三使用年限的情况下，确定损耗值为第三损耗值，其中，其中，第一损耗值小于第二损耗值、第二损耗值小于第三损耗值。
[0014]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种预测负载指标的装置，包括：第一获取模块，用于获取处理器的第一预测数据，获取内存的第二预测数据；判断模块，用于根据第一预测数据与第二预测数据判断处理器与内存是否处于异常区间，得到判断结果；第二获取模块，用于获取判断结果以及历史时段内预定数量的历史判断结果，得到判断集合；确定模块，用于根据判断集合中各元素处于异常区间的次数确定异常率。
[0015]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，包括：存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一项预测负载指标的方法。
[0016]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现任意一项预测负载指标的方法。
[0017]在本申请实施例中，采用判断处理器与内存是否异常的方式，通过获取处理器的第一预测数据，获取内存的第二预测数据；根据第一预测数据与第二预测数据判断处理器与内存是否处于异常区间，得到判断结果；获取判断结果以及历史时段内预定数量的历史判断结果，得到判断集合；根据判断集合中各元素处于异常区间的次数确定异常率，达到了提高负载预测的准确度的目的，从而实现了确定负载预测中的异常值的技术效果，进而解决了由于相关技术未考虑到处理器以及内存等因素造成的负载预测不准确技术问题。
附图说明
[0018]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0019]图1是根据本申请实施例的一种预测负载指标的方法的流程示意图；
[0020]图2是根据本申请实施例的一种确定预测准确度方法的流程示意图；
[0021]图3是根据本申请实施例的一种预测负载指标的装置结构示意图；
[0022]图4是根据本申请实施例的一种示例电子设备400的示意性框图。
具体实施方式
[0023]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0024]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测负载指标的方法，其特征在于，包括：获取处理器的第一预测数据，获取内存的第二预测数据；根据所述第一预测数据与所述第二预测数据判断所述处理器与所述内存是否处于异常区间，得到判断结果；获取所述判断结果以及历史时段内预定数量的历史判断结果，得到判断集合；根据所述判断集合中各元素处于所述异常区间的次数确定异常率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一预测数据与所述第二预测数据判断所述处理器与所述内存是否处于异常区间，得到判断结果，包括：获取所述处理器的温度与所述内存的温度之间的第一差值、所述处理器的利用率与所述内存的利用率之间的第二差值，以及所述处理器的温度与所述内存的利用率之间的第三差值；在所述第一差值、所述第二差值以及所述第三差值为预设值的情况下，确定所述判断结果为所述处理器与所述内存处于异常区间。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述判断集合中各元素处于所述异常区间的次数确定异常率，包括：确定所述判断集合中各个元素处于所述异常区间的次数；确定所述判断集合所包括的元素的总量；确定所述次数与所述总量的比值为所述异常率。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：获取所述处理器的利用率、温度以及使用年限对应的第一分数，确定所述第一分数的和值为所述处理器的第一预测评分；获取所述内存的利用率、温度以及使用年限对应的第二分数，确定所述第二分数的和值为所述内存的第二预测评分；通过分类预测模型确定所述第一预测数据属于云模型分类的第一概率，并确定所述第二预测数据属于云模型分类的第二概率；根据所述第一预测评分、所述第二预测评分、第一概率以及第二概率确定预测准确度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一预测评分、所述第二预测评分、第一概率以及第二概率确定预测准确度，包括：确定所述第一预测评分中的第一最大值，以及所述第二预测评分中的第二最大值；确定所述第一预测评分与所述第一最大值的第一比值，并确定所述第二预测评分与所述第二最大值的第二比值；确定所述第一比值与所述第一概率的平均值为所述第一预测数据的预测准确度；确定所述第二比值与所述第二概率的平均值为所述第二预测数据的预测准确度。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：判断所述处理器的利用率是否大于第一预设值以及所述处理器的温度是否大于第二预设值；在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊金芬，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：