【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于云计算中的智能监管领域，尤其涉及一种基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法。
技术介绍
1、随着大数据、云计算等新型技术的兴起，云平台技术作为一个新的科技领域，在管理方面存在较大缺失，人为控制不及时，智能化水平较低。建设智能化云管理平台，增强云资源运行的稳定性，提高云服务管理的智能性，已成为云计算高质量发展的重要方向。
2、通常，一个云平台包含着众多云服务器，存在云服务器监控难，单靠人工监测存在资源配置不及时等诸多问题，无法保障云服务的稳定运行。同时，由于当前云服务器指标预测模型大都采用自回归综合移动平均模型(arima)进行指标预测，然而在云资源指标预测当中存在大量非线性影响因素，预测准确度无法保证，且无法满足自适应修正预测模型的要求。为了解决上述云资源监管过程中的重大难题，迫切需要一种基于自适应预测云服务器指标的云资源配置预警方法，以提高云服务器运行的稳定性。
技术实现思路
1、为了克服现有云服务器指标预测模型存在预测准确度低及无法满足自适应修正需求的缺陷...
【技术保护点】
1.一种基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法，其特征在于，所述建立基于FOA-LSSVM的云服务器预测模型的步骤是：
3.根据权利要求2所述的基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法，其特征在于，所述云服务器的预测输出量与云服务器采集到输出值偏差过大的判定步骤如下：
4.根据权利要求2所述的基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法，其特征在于，所述核函数为线性核函数，所述线性核函数为：
5.根据权利要求2所述的基于自...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法，其特征在于，所述建立基于foa-lssvm的云服务器预测模型的步骤是：
3.根据权利要求2所述的基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法，其特征在于，所述云服务器的预测输出量与云服务器采集到输出值偏差过大的判定步骤如下：
4.根据权利要求2所述的基于自适应预测云服务器指标的云资源配置方法，其特征在于，所述核函数为线性核函数，所述线性核函数为：
5.根据权利要求2所述的基于自适应预测云服务器指标的云...
【专利技术属性】
技术研发人员：李华，马兆慧，郭靖伟，原钰佳，胡灏渊，李琼，张旭东，杨浩，王志辉，
申请(专利权)人：山西云时代政务云技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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