[发明专利]根分区的监控方法、装置和监控服务器

权利要求书

1.一种根分区的监控方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述根分区的历史状态数据；

将所述历史状态数据输入至预设的状态预测模型中，得到所述根分区在未来预设时间段内的状态数据；其中，所述状态预测模型通过时间序列预测模型建立；

如果所述状态数据满足预设条件，生成所述根分区的报警信息和/或处理所述根分区中的数据；

将所述历史状态数据输入至预设的状态预测模型中，得到所述根分区在未来预设时间段内的状态数据的步骤，包括：根据所述状态预测模型的训练结果，确定所述状态预测模型的预测时间段；其中，在所述训练结果中，所述预测时间段内的预测准确率高于预设的准确率阈值；将所述历史状态数据输入至预设的状态预测模型中，得到输出结果；从所述输出结果中截取所述预测时间段内的状态数据，将截取的状态数据确定为所述根分区在未来预设时间段内的状态数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：建立所述状态预测模型；

所述建立所述状态预测模型包括：

计算所述历史状态数据的自相关函数结果和偏自相关函数结果；

根据所述自相关函数结果的截尾状态或拖尾状态，以及所述偏自相关函数结果的截尾状态或拖尾状态，确定时间序列预测模型的初始阶数参数；

通过预设的最小化信息量准则或贝叶斯信息准则，调整所述初始阶数参数，得到所述时间序列预测模型的最终阶数参数；

根据所述最终阶数参数确定所述时间序列预测模型的初始模型；

通过所述历史状态数据对所述初始模型进行训练，得到所述状态预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算所述历史状态数据的自相关函数结果和偏自相关函数结果的步骤之前，所述方法还包括：

对所述历史状态数据进行清洗处理；

根据清洗后的所述历史状态数据的期望和方差，确定所述历史状态数据是否平稳；

如果不平稳，对所述历史状态数据进行差分处理，直至所述历史状态数据平稳。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态数据包括所述根分区的空间使用率；

所述预设条件包括：所述根分区的空间使用率高于预设的使用率阈值；

所述如果所述状态数据满足预设条件，处理所述根分区中的数据的步骤，包括：

如果所述根分区的空间使用率高于预设的使用率阈值，对所述根分区中的数据进行压缩或迁移。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述根分区中的数据进行压缩或迁移的步骤，包括：

判断所述根分区中的指定文件的数据量是否大于预设的第一数据量阈值；其中，所述指定文件包括日志和/或目录文件；

如果大于预设的数据量阈值，压缩所述指定文件；

如果小于或等于预设的数据量阈值，扫描所述根分区，得到数据量大于预设的第二数据量阈值的数据，迁移扫描得到的所述数据。

6.一种根分区的监控装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取所述根分区的历史状态数据；

数据预测模块，用于将所述历史状态数据输入至预设的状态预测模型中，得到所述根分区在未来预设时间段内的状态数据；其中，所述状态预测模型通过时间序列预测模型建立；

数据处理模块，用于如果所述状态数据满足预设条件，生成所述根分区的报警信息和/或处理所述根分区中的数据；

所述数据预测模块，用于：根据所述状态预测模型的训练结果，确定所述状态预测模型的预测时间段；其中，在所述训练结果中，所述预测时间段内的预测准确率高于预设的准确率阈值；将所述历史状态数据输入至预设的状态预测模型中，得到输出结果；从所述输出结果中截取所述预测时间段内的状态数据，将截取的状态数据确定为所述根分区在未来预设时间段内的状态数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述状态数据包括所述根分区的空间使用率；所述预设条件包括：所述根分区的空间使用率高于预设的使用率阈值；所述数据处理模块，用于：如果所述根分区的空间使用率高于预设的使用率阈值，对所述根分区中的数据进行压缩或迁移。