存储卷弹性扩容方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了存储卷弹性扩容方法、装置、设备及介质，涉及存储卷扩容技术领域，包括：获取经过数据预处理后的目标存储卷的实时状态向量；将实时状态向量输入至目标存储卷容量需求预测模型，以通过目标存储卷容量需求预测模型基于实时状态向量对未来目标长期时间内的容量需求进行预测，以得到目标长期容量需求趋势预测值；其中，目标存储卷容量需求预测模型为学习了存储卷基础指标、时间序列模式、业务关联特征与未来容量需求之间映射关系的模型；根据目标长期容量需求趋势预测值、预设扩容策略参数、目标短期容量需求趋势判定目标存储卷是否执行扩容操作。在容量耗尽前自动触发弹性扩容，保障业务稳定运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及存储卷扩容，特别是涉及存储卷弹性扩容方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、在云原生时代，kubernetes（k8s，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用）成为容器编排的事实标准，企业广泛将应用容器化后部署于其中，并借助持久化存储卷存储数据。但传统做法是预先在云存储申请特定大小存储卷并挂载，由于应用对存储卷容量需求难精准预估，挂载大卷易致资源浪费，挂载小卷又因容量不足需频繁停机扩容，影响业务稳定，kubernetes本身的存储资源管理策略主要依赖于运维人员的经验与实时监控进行手动扩容和基于固定阈值的自动扩容方式，面对大规模集群和复杂业务场景时，不仅效率低下，而且容易因响应不及时导致存储容量不足，影响业务连续性；基于固定阈值的自动扩容方式，由于无法适应存储需求的复杂动态变化，常出现过早扩容造成资源浪费，或过晚扩容引发服务故障等问题。且手动扩容无法提前感知容量问题，用户只能在存储卷容量告罄、影响业务正常运转后才着手处理，无法前瞻性地预判容量危机，难以契合业务瞬息万变的存储需求。与此同时，人工智能技术在数据分析预测方面成果显著，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种存储卷弹性扩容方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的存储卷弹性扩容方法，其特征在于，所述获取经过数据预处理后的目标存储卷的实时状态向量，包括：

3.根据权利要求1所述的存储卷弹性扩容方法，其特征在于，所述将所述实时状态向量输入至目标存储卷容量需求预测模型之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的存储卷弹性扩容方法，其特征在于，所述初始模型包括输入层、LSTM隐藏层、Dropout层、输出层；

5.根据权利要求1所述的存储卷弹性扩容方法，其特征在于，所述根据所述目标长期容量需求趋势预测值、预设扩容策略参数、目标短期容量需求趋...

【技术特征摘要】

1.一种存储卷弹性扩容方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的存储卷弹性扩容方法，其特征在于，所述获取经过数据预处理后的目标存储卷的实时状态向量，包括：

3.根据权利要求1所述的存储卷弹性扩容方法，其特征在于，所述将所述实时状态向量输入至目标存储卷容量需求预测模型之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的存储卷弹性扩容方法，其特征在于，所述初始模型包括输入层、lstm隐藏层、dropout层、输出层；

5.根据权利要求1所述的存储卷弹性扩容方法，其特征在于，所述根据所述目标长期容量需求趋势预测值、预设扩容策...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立鹏，杨乐乐，赵秋霞，李凤娟，
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：