【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种服务器性能指标预测方法、装置、电子设备。
技术介绍
1、目前，服务器应用于各种大型运算场景，服务器的性能指标将直接影响服务器的可靠性，因此为避免服务器出现超负荷运行等情况，常常对服务器的性能指标进行预测，以根据预测结果进行服务器维护。
2、在相关技术中，通常是基于服务器的时序数据，采用三次指数平滑、自回归综合移动平均线算法或长短期记忆网络等主流算法，对时序数据进行拟合，以训练服务器的性能指标预测模型。
3、但是，服务器的时序数据一般存在突变点，突变点将直接影响算法的拟合结果，降低了模型训练结果的可靠性，不利于保证服务器性能指标预测结果的准确性。
技术实现思路
1、本申请提供一种服务器性能指标预测方法、装置、电子设备，以解决相关技术降低了模型训练结果的可靠性，不利于保证服务器性能指标预测结果的准确性等缺陷。
2、本申请第一个方面提供一种服务器性能指标预测方法，包括：
3、获取服务器的性能时序数据，并将所述性能时序数
【技术保护点】
1.一种服务器性能指标预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述训练数据进行划分，得到基础训练集和若干个验证集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取服务器的性能时序数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据表征的服务器性能指标变化情况，对所述训练数据进行突变点分析，得到所述训练数据的突变点分析结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据表征的服务器性能指标变化情况，构建所述训练数据对应的正秩序列
【技术特征摘要】
1.一种服务器性能指标预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述训练数据进行划分，得到基础训练集和若干个验证集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取服务器的性能时序数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据表征的服务器性能指标变化情况，对所述训练数据进行突变点分析，得到所述训练数据的突变点分析结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据表征的服务器性能指标变化情况，构建所述训练数据对应的正秩序列，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据表征的服务器性能指标变化情况，构建所述训练数据对应的反秩序列，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述正秩序列和反秩序列，确定所述训练数据的突变点分析指标，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述正秩序列，确定所述训练数据的第一突变点统计量，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述反秩序列，确定所述训练数据的第二突变点统计量，包括：
10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据的突变点分析指标，确定所述训练数据的突变点分析结...
【专利技术属性】
技术研发人员：荆亚，段谊海，
申请(专利权)人：济南浪潮数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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