[发明专利]基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法

说明书

本发明公开了一种基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法，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。本发明的磁盘容量智能预测技术，根据历史数据特征选择不同的时间序列模型，避免了单一方法预测结果的局限性，实现对不同磁盘系统的存储预测需求，具有很强的适应性和广泛性。本发明在实际测试中能够比较准确的预测磁盘容量，减少系统运维的人力和财力成本。

技术领域

本发明涉及磁盘监控和磁盘容量预测技术，尤其涉及一种基于时间序列模型的磁盘 存储容量预测方法。

背景技术

随着互联网大数据的飞速发展，大规模的数据中心越来越成为国网公司发展的需要。 这就为数据中心中的磁盘管理造成巨大挑战，一个拥有PB级存储的数据中心的磁盘管理难度已经非常大，更何况目前的发展趋势是更大的数据中心在逐步产生。例如，一个 具有1000PB存储的数据中心的监控，用传统的磁盘监控方式已经无法满足，即使传统 的监控方式能够监控到磁盘的状态，也无法保证对磁盘容量的充分高效利用，往往造成 某些磁盘长时间空闲、而另一些磁盘资源耗费殆尽，也进一步使磁盘的成本拉高，即造 成资源的浪费，使存储无法真正达到最充分、合理的使用。在信息系统中，存储系统作 为一项基础性的组成部分，其容量、速度、安全性等各项系统参数的优劣以及系统管理 的方便程度，对于系统其他部分能否良好运行有着决定性的影响。构建一个好用的存储 系统的重要前提，是对于当前和未来的使用者的存储需求的正确把握。

在过去，在用户数目较少，存储规模较小以及存储系统结构比较简单的条件下，人工分析用户的需求仍然是一件可以达成的任务，而到了如今，面对已经如此庞大复杂且 将要变得更加庞大复杂的存储系统和用户群，则不得不借助高度自动化且足够智能的技 术来对存储需求进行分析与预测。

在过去，基于历史监测数据的磁盘容量预测方法，根据磁盘历史监测数据可序列化 的特点，采用磁盘轮询监测和序列化磁盘容量数据存储，以及磁盘历史监测数据分析处理和依据数据分析结果进行磁盘容量预测，实现磁盘监测模块进行高性能轮询数据采集，磁盘监测数据分析模块按时间段对磁盘监测序列化数据进行分析处理，磁盘容量预测模块根据数据分析结果可选择的完成未来一段时间后的磁盘容量预测，从而解决磁盘容量将要耗尽时的预警，避免了因磁盘容量故障造成的服务器停机和业务应用间断等问题， 进而使磁盘的利用率最大化，降低因磁盘容量不够带来的风险和资源浪费。

使用基于历史监测数据的磁盘容量预测方法时，由于磁盘容量不仅仅取决于历史状 态，更重要的是当前系统运行状态，同时由于没有对历史数据进行清洗重构，都会使其预测结果可能出现较大偏差。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于时间序列模型的磁盘存储容量预测 方法，对未来系统可能面临的存储需求变化进行预测，从而实现对整个存储环境的监督和预警。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于时间序列模型的磁盘存储容量预测方法，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。

进一步地，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；