[发明专利]利用率预测方法、装置、计算设备、存储介质及程序产品

权利要求书

1.一种集群资源利用率的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

监控所述集群的资源使用情况；

根据所述资源使用情况，获取多个已执行任务量分别所对应的资源利用率；

根据所述多个已执行任务量及所述多个已执行任务量分别所对应的资源利用率进行回归分析，建立资源利用率的预测模型；

通过所述资源利用率的预测模型，对待执行任务量所需的资源利用率进行预测；

所述已执行任务量包括已执行作业时长，所述待执行任务量包括待执行作业时长；所述根据所述资源使用情况，获取多个已执行任务量分别所对应的资源利用率，包括：

根据所述资源使用情况，获取多个已执行作业时长分别所对应的资源利用率；

所述根据所述多个已执行任务量及所述多个已执行任务量分别所对应的资源利用率进行回归分析，建立资源利用率的预测模型，包括：

根据所述多个已执行作业时长及所述多个已执行作业时长分别所对应的资源利用率进行回归分析，建立所述资源利用率的预测模型；

所述通过所述资源利用率的预测模型，对待执行任务量所需的资源利用率进行预测，包括：

将待执行作业时长输入所述资源利用率的预测模型，对所述待执行任务量所需的资源利用率进行预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源利用率包括CPU利用率和内存利用率；所述根据所述多个已执行作业时长及所述多个已执行作业时长分别所对应的资源利用率进行回归分析，建立所述资源利用率的预测模型，包括：

根据所述多个已执行作业时长及所述多个已执行作业时长分别所对应的CPU利用率进行回归分析，建立所述CPU利用率的预测模型；

根据所述多个已执行作业时长及所述多个已执行作业时长分别所对应的内存利用率进行回归分析，建立所述内存利用率的预测模型；

所述将待执行作业时长输入所述资源利用率的预测模型，对所述待执行任务量所需的资源利用率进行预测，包括：

将待执行作业时长输入所述CPU利用率的预测模型，对所述待执行任务量所需的CPU利用率进行预测；

将待执行作业时长输入所述内存利用率的预测模型，对所述待执行任务量所需的内存利用率进行预测。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源利用率的预测模型采用经验回归方程；所述根据所述多个已执行作业时长及所述多个已执行作业时长分别所对应的资源利用率进行回归分析，建立所述资源利用率的预测模型，包括：

计算所述多个已执行作业时长的平均作业时长；

计算所述多个已执行作业时长分别所对应的资源利用率的平均利用率；

根据所述平均作业时长和所述平均利用率，通过所述资源利用率的联合密度函数确定第一常数的极大似然估计值和第二常数的极大似然估计值；

根据所述第一常数的极大似然估计值和所述第二常数的极大似然估计值确定所述经验回归方程。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述资源利用率的真实值；

根据所述资源利用率的真实值和所述资源利用率的预测值，对所述预测模型的预测精度进行检测。

5.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，所述根据所述资源利用率的真实值和所述资源利用率的预测值，对所述预测模型的预测精度进行检测，包括：

计算所述资源利用率的真实值和所述资源利用率的预测值之间的残差平方和；

根据所述残差平方和对所述预测模型的预测精度进行检测。