[发明专利]动态调整系统资源的方法及装置

权利要求书

1.一种动态调整系统资源的方法，其特征在于，应用于系统服务器中，所述方法包括：

建立用于确定所述系统服务器对并发量的承受能力的第一预测模型，以及建立用于确定所述并发量所需系统资源情况的第二预测模型；

基于所述第一预测模型，判断所述系统服务器当前的并发量是否超出所述系统服务器的极限承受能力；

若所述系统服务器当前的并发量超出所述系统服务器的极限承受能力，则基于所述第二预测模型，确定所述系统服务器当前的并发量所需的预测系统资源量；

将所述预测系统资源量与所述系统服务器当前的实际系统资源量进行比较，获得比较结果；

若所述比较结果表明所述预测系统资源量大于所述实际系统资源量，则对所述系统服务器的系统资源进行扩充；若所述比较结果表明所述预测系统资源量小于所述实际系统资源量，则对所述系统服务器的系统资源进行删减。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并发量为所述系统服务器每秒钟接收到的事件处理请求的数量。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统服务器的系统资源包括所述系统服务器的处理器、内存、硬盘和网络带宽中的至少一种。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立用于确定所述系统服务器对并发量的承受能力的第一预测模型，包括：

在所述系统服务器处于正常工作状态下，对所述系统服务器的并发量进行采集，获得第一类并发量数据；以及，在所述系统服务器处于异常工作状态下，对所述系统服务器的并发量进行采集，获得第二类并发量数据；

将所述第一类并发量数据与所述正常工作状态之间的第一对应关系，以及所述第二类并发量数据与所述异常工作状态之间的第二对应关系，作为训练样本，基于卷积神经网络训练方法，训练获得所述第一预测模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立用于确定所述并发量所需系统资源情况的第二预测模型，包括：

分别采集每个并发量下所述系统服务器的系统资源数据；

在所述系统服务器处于正常工作状态下，对所述系统服务器的并发量进行采集，获得第一类并发量数据；以及，在所述系统服务器处于异常工作状态下，对所述系统服务器的并发量进行采集，获得第二类并发量数据；

将所述第一类并发量数据与所述正常工作状态之间的第一对应关系、所述第二类并发量数据与所述异常工作状态之间的第二对应关系，以及每个并发量下所述系统服务器的系统资源数据，作为训练样本，基于卷积神经网络训练方法，训练获得所述第二预测模型。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述系统服务器的系统资源进行扩充，包括：

调用容器化平台接口对所述系统服务器的系统资源进行扩充。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统服务器为微服务系统服务器。

8.一种动态调整系统资源的装置，其特征在于，应用于系统服务器中，所述装置包括：

建立模块，用于建立用于确定所述系统服务器对并发量的承受能力的第一预测模型，以及建立用于确定所述并发量所需系统资源情况的第二预测模型；

判断模块，用于基于所述第一预测模型，判断所述系统服务器当前的并发量是否超出所述系统服务器的极限承受能力；

第一处理模块，用于若所述系统服务器当前的并发量超出所述系统服务器的极限承受能力，则基于所述第二预测模型，确定所述系统服务器当前的并发量所需的预测系统资源量；

比较模块，用于将所述预测系统资源量与所述系统服务器当前的实际系统资源量进行比较，获得比较结果；

第二处理模块，用于若所述比较结果表明所述预测系统资源量大于所述实际系统资源量，则对所述系统服务器的系统资源进行扩充；若所述比较结果表明所述预测系统资源量小于所述实际系统资源量，则对所述系统服务器的系统资源进行删减。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一权利要求所述的方法步骤。

10.一种设备，所述设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1-7中任一项所述的方法步骤。