[发明专利]基于回归方程的服务器扩容计算方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于回归方程的服务器扩容计算方法及装置，所述方法包括，从服务器上收集历史访问量数据以及对应的服务器CPU使用率数据；对历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据进行预处理；将预处理后的历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据输入一元多项方程训练模型进行训练；训练完成后，得到一元多项式方程待预测模型；加载一元多项式方程待预测模型；将待预测的访问量数据输入一元多项式方程待预测模型；输出一元多项式方程待预测模型计算得到的容量预测结果。本技术方案通过将历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据输入回归方程训练出一个预测模型，能够提高服务器扩容计算的准确性。

技术领域

本发明涉及一种服务器扩容计算方法及装置，尤其是指一种基于回归方程的服务器扩容计算方法及装置。

背景技术

企业中的系统运维工作都会涉及服务器扩容，因为随着业务的发展，原有的服务器资源可能会不足以继续支撑起用户的访问，这时就会涉及到服务器扩容工作。在传统的运维概念中，并没有办法对服务器进行一个科学的扩容计算方法，而仅仅只是通过大致估算得到一个扩容结果，这样意味着评估的准确性基本靠经验，只有丰富经验的系统维护人员才能给出较准确的预估。

有鉴于此，为了能改善系统运维中服务器扩容的准确性，有必要提供一个能科学量化扩容需求的方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：一种基于回归方程的服务器扩容计算方法及装置。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于回归方程的服务器扩容计算方法，包括训练流程及预测流程，所述预测流程包括步骤，

S10、从服务器上收集历史访问量数据以及对应的服务器CPU使用率数据；

S20、对历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据进行预处理；

S30、将预处理后的历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据输入一元多项方程训练模型进行训练；

S40、训练完成后，得到一元多项式方程待预测模型；

所述预测流程包括步骤，

S50、加载一元多项式方程待预测模型；

S60、将待预测的访问量数据输入一元多项式方程待预测模型；

S70、输出一元多项式方程待预测模型计算得到的容量预测结果。

优选地，所述步骤S30具体包括，

S31、将预处理后的历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据通过一元三阶多项式方程进行回归分析；

S32、将预处理后的历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据使用最小二乘法优化。

优选地，所述步骤S20具体包括，对历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据进行去噪音、补充数据缺失值以及规范化数据格式。

优选地，所述步骤S10具体包括，

S11、以一固定的采样时间对历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据进行采样；

S12、按时间顺序对历史访问量数据及对应的服务器CPU使用率数据进行排序。

优选地，步骤S11中的采样时间为30秒或1分钟。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：一种基于回归方程的服务器扩容计算装置，包括训练子装置及预测子装置，所述预测子装置包括，

数据收集模块，用于从服务器上收集历史访问量数据以及对应的服务器CPU使用率数据；