[发明专利]公有云数据处理方法和设备

权利要求书

1.一种公有云数据处理方法，应用于一用户终端，其中，所述方法包括：

基于用户的同一身份验证信息匹配对应的多个公有云账号识别信息；

分别向多台网络设备发送多个观测参数请求，并接收所述多台网络设备分别基于所述观测参数请求而发送的时序上的多个观测参数，其中每个观测参数请求包括一公有云账号识别信息，每个观测参数包括相应的历史负载信息，所述公有云账号识别信息用于确定用户对相应公有云账号的访问权限；

对所述观测参数建立ARIMA模型，并基于所述ARIMA模型确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息；

基于所述预测负载信息确定预测资源需求信息；

生成关于所述预测资源需求信息的公有云资源配置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分别向多台网络设备发送多个观测参数请求的步骤，包括：

基于预设的时间间隔分别向多台网络设备发送多个观测参数请求。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述观测参数建立ARIMA模型，并基于所述ARIMA模型确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息的步骤，包括：

对所述观测参数建立ARIMA模型，并检测所述时序上的多个观测参数所对应的参数序列是否满足平稳序列条件；

若所述参数序列满足所述平稳序列条件，基于所述ARIMA模型确定所述参数序列所对应的预测序列；

基于所述预测序列确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

若所述参数序列未满足所述平稳序列条件，对所述参数序列执行差分操作以获取对应的平稳序列，基于所述ARIMA模型确定所述平稳序列所对应的预测序列。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述预测序列确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息的步骤，包括：

对所述预测序列执行差分恢复操作，以确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述ARIMA模型包括季节性ARIMA模型。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述参数序列基于负载周期及样本周期数而确定；

所述基于所述预测序列确定所述多个公有云账号所对应的预测负载信息的步骤，包括：

基于所述预测序列确定所述多个公有云账号所对应的、下一预设时间片内的预测负载信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述预测资源需求信息包括以下至少任一项：

资源增加数量信息；

资源减少数量信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

向所述多台网络设备请求相应的当前负载信息，并基于所述当前负载信息更新相应的观测参数。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述当前负载信息包括以下至少任一项：

处理器负载信息；

带宽负载信息；

存储负载信息。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于所述预测负载信息执行关于相应公有云账号所对应的资源调整操作。

12.一种用于对目标数据执行目标操作的设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1至11中任一项所述方法的操作。

13.一种存储指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使得系统执行根据权利要求1至11中任一项所述方法的操作。