[发明专利]基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法

权利要求书

1.一种基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法，其特征在于，包括步骤：

(1)建立存储磁盘容量使用情况的数据库，监测存储系统的运行，提供预测所需的数据；

(2)读取数据库，获取历史数据，进行数据处理，构造基于时间序列模型的预测模型，进行预测；

(3)根据容量预测结果与剩余容量作对比，评估判断是否符合预定阈值，并判断是否发出预警，提醒运维人员对磁盘系统进行维护。

2.根据权利要求1所述的基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：

(2.1)以属性的标识号与采集指标的时间为条件，对性能数据进行抽取，获取过去一段时间磁盘使用情况数据；

(2.2)进行数据分析与处理；

(2.3)利用处理后的数据进行建模，并进行模型检验与修改；

(2.4)利用通过检验的模型进行数据预测。

3.根据权利要求2所述的基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法，其特征在于，还包括步骤(2.5)，采用3个统计量指标：平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差，衡量模型预测精度。

4.根据权利要求2所述的基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法，其特征在于，所述步骤(2.2)包括：

(2.2.1)进行周期性分析，探索数据的平稳性；

(2.2.2)数据清洗，剔除磁盘容量的重复数据，并且将所有服务器的磁盘容量作为一个固定值；

(2.2.3)进行属性重构，将NAME、TARGET_ID、ENTITY三个属性值合并，构造新的属性。

5.根据权利要求2所述的基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法，其特征在于，所述步骤(2.3)包括：

(2.3.1)通过对数据作自相关和偏相关图判定数据平稳性，并确定所用模型；

(2.3.2)如果自相关是拖尾，偏相关截尾，则用AR算法；如果自相关截尾，偏相关拖尾，则用MA算法；如果自相关和偏相关都是拖尾，则用ARMA算法；

(2.3.3)采用极大似然法进行模型的参数估计，估计各个参数的值；

(2.3.4)针对各个不同模型，采用BIC信息准则对模型进行定阶，确定p，q参数，从而选择最优模型。