【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于运维管理领域，尤其是涉及一种运维数据的预测方法、装置、设备以及产品。
技术介绍
1、在企业数字智能化日常运行维护中，运维目标监控可以包括：硬件监控、系统监控、应用监控以及网络性能监控等，其中，大多数监控数据均以时间序列的形式进行采集。在现有技术条件下，运维人员一般通过监测重要时间序列指标的当前状态，结合历史数据的变化规律，人工经验判断的目标监控对象性能指标的未来状态，存在着人工消耗大、难以保证长时间连续判断、预测速度慢以及判断准确率低的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术旨在克服现有技术中的缺陷，提出一种运维数据的预测方法、装置、设备以及产品。
2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本专利技术公开了一种运维数据的预测方法，包括：获取目标监控对象的历史运维时序数据，其中，历史运维时序数据是目标监控对象性能指标的历史时序数据；
4、将历史运维时序数据划分成周期性时序数据和不规律性时序数据，其中，周期性时...
【技术保护点】
1.一种运维数据的预测方法，其特征在于，包括：获取目标监控对象的历史运维时序数据，其中，所述历史运维时序数据是所述目标监控对象性能指标的历史时序数据；
2.根据权利要求1所述的一种运维数据的预测方法，其特征在于，所述将所述历史运维时序数据划分成周期性时序数据和不规律性时序数据，包括：对所述历史运维时序数据进行傅里叶变换，识别所述历史运维时序数据中的所述周期性时序数据和所述不规律性时序数据。
3.根据权利要求1所述的一种运维数据的预测方法，其特征在于，所述将所述历史运维时序数据划分成周期性时序数据和不规律性时序数据，包括：对所述历史运维时序数据进...
【技术特征摘要】
1.一种运维数据的预测方法，其特征在于，包括：获取目标监控对象的历史运维时序数据，其中，所述历史运维时序数据是所述目标监控对象性能指标的历史时序数据；
2.根据权利要求1所述的一种运维数据的预测方法，其特征在于，所述将所述历史运维时序数据划分成周期性时序数据和不规律性时序数据，包括：对所述历史运维时序数据进行傅里叶变换，识别所述历史运维时序数据中的所述周期性时序数据和所述不规律性时序数据。
3.根据权利要求1所述的一种运维数据的预测方法，其特征在于，所述将所述历史运维时序数据划分成周期性时序数据和不规律性时序数据，包括：对所述历史运维时序数据进行多粒度可视化处理，呈现重复性波形的时序数据，划分成所述周期性时序数据；不呈现重复性波形的时序数据，划分成所述不规律性时序数据。
4.根据权利要求1所述的一种运维数据的预测方法，其特征在于，所述将所述历史运维时序数据划分成周期性时序数据和不规律性时序数据之前，还包括：对所述历史运维时序数据进行平滑去噪处理。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：吕晓钢，封晨，付军伟，范凯，付尧，王鹏飞，陈安海，
申请(专利权)人：天津光电通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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