[发明专利]服务器容量的处理方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及计算机技术领域，提供了一种服务器容量的处理方法、服务器容量的处理装置、计算机存储介质、电子设备，其中，服务器容量的处理方法包括：获取所述服务器在预设时间点的实时负载值；将所述实时负载值输入预测模型中，根据所述预测模型的输出得到所述服务器在目标时间点的预测负载值，其中，所述预测模型为根据历史负载值训练机器学习模型得到；若所述预测负载值大于第一预设阈值，则对所述服务器容量进行扩容处理；若所述预测负载值小于第二预设阈值，则对所述服务器容量进行缩容处理；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值。本公开中的服务器容量的处理方法不仅能够提高处理的智能化程度，而且能够提高处理效率。

背景技术

随着互联网技术的迅速发展与进步，网民数量剧增，因而，经常会遇到服务器请求负载量超出额定上限负载的情况，出现服务器拥挤甚至崩溃的现象，例如：双十一狂欢购物时，相关购物网站进不去；或者某一考试信息网在公布考试成绩时发生崩溃，无法进入等。因而，给相关用户造成不便。

目前，一般是通过人为的观察服务器的负载变化情况或者是通过监控系统告警(服务器发生网络拥塞)之后，手动对服务器容量进行处理，因而，容易导致误操作，智能化程度较低。

因此，现有技术中的服务器容量处理方法的智能化程度有待提高。

需要说明的是，上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

发明内容

本公开的目的在于提供一种服务器容量的处理方法、服务器容量的处理装置、计算机存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上避免了现有技术中的服务器容量处理方法的智能化程度较低的缺陷。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种服务器容量的处理方法，包括：获取所述服务器在预设时间点的实时负载值；将所述实时负载值输入预测模型中，根据所述预测模型的输出得到所述服务器在目标时间点的预测负载值，其中，所述预测模型为根据历史负载值训练机器学习模型得到；若所述预测负载值大于第一预设阈值，则对所述服务器容量进行扩容处理；若所述预测负载值小于第二预设阈值，则对所述服务器容量进行缩容处理；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值。

在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：根据所述预测负载值与所述第一预设阈值，设置扩容系数；根据所述预测负载值与所述第二预设阈值，设置缩容系数。

在本公开的示例性实施例中，所述若所述预测负载值大于第一预设阈值，则对所述服务器进行扩容处理，包括：若所述预测负载值大于所述第一预设阈值，则获取所述服务器容量与所述扩容系数的乘积值；根据所述乘积值，对所述服务器容量进行扩容处理。

在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：若所述预测负载值小于所述第二预设阈值，则获取所述服务器容量与所述缩容系数的比值；根据所述比值，对所述服务器容量进行缩容处理。

在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：在预设时间段内，获取所述服务器在多个时间点的历史负载值；根据所述历史负载值更新所述第一预设阈值与所述第二预设阈值。

在本公开的示例性实施例中，所述根据所述历史负载值更新所述第一预设阈值与所述第二预设阈值，包括：在所述预设时间段内，获取所述历史负载值中大于所述第一预设阈值的超出负载值，并获取所述超出负载值对应的第一次数；若所述第一次数大于等于预设次数，则根据所述超出负载值更新所述第一预设阈值。

在本公开的示例性实施例中，所述根据所述历史负载值更新所述第一预设阈值与所述第二预设阈值，包括：在所述预设时间段之内，获取所述历史负载值中小于所述第二预设阈值的不足负载值，并获取所述不足负载值对应的第二次数；若所述第二次数大于等于所述预设次数，则根据所述不足负载值更新所述第二预设阈值。