[发明专利]服务器性能测试时间的预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种服务器性能测试时间的预测方法，其特征在于，包括：

获取服务器性能测试任务中的测试变量的类型；所述测试变量的类型包括自变量和测试时间；

采集所述测试变量的历史数据；

根据所述历史数据建立所述服务器性能测试任务的测试时间预测模型；

接收所述服务器测试任务中各所述自变量的变量值；

将所述变量值输入所述测试时间预测模型，得到所述服务器性能测试任务的测试时间预测结果。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在所述根据所述历史数据建立所述服务器性能测试任务的测试时间预测模型之前，还包括：

根据所述历史数据计算各所述自变量与所述测试时间的相关度；

删除所述相关度小于预设阈值的自变量的历史数据。

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述根据所述历史数据建立所述服务器性能测试任务的测试时间预测模型，具体包括：

基于所述历史数据建立训练样本和测试样本；

利用所述训练样本训练预设的神经网络模型，得到初始测试时间预测模型；

利用所述测试样本测试所述初始测试时间预测模型的预测误差；

利用所述预测误差调整所述初始测试时间预测模型，得到所述测试时间预测模型。

4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述预设的神经网络模型具体为BP神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在所述得到所述服务器性能测试任务的测试时间预测结果之后，还包括：

在根据所述服务器性能测试任务的多个变量值组得到的测试时间预测结果中，确定最小的测试时间预测结果对应的变量值组；

输出所述最小的测试时间预测结果对应的变量值组；

其中，一个所述变量值组为在一次所述服务器性能测试任务中各所述自变量的变量值的组合。

6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，还包括：

在得到所述服务器性能测试任务的测试时间真实值后，利用所述测试时间真实值更新所述测试时间预测模型。

7.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，当所述服务器性能测试任务为采用SPEC CPU对CPU进行的性能测试时，所述自变量具体包括：

服务器机型、CPU型号、CPU核数、CPU物理颗数、单颗CPU核心数、CPU基频、CPU最大频率、内存数量、内存工作频率、内存厂商、单条内存容量、运行SPEC CPU脚本的硬盘4K随机读写IPOS和硬盘1024K顺序读写带宽。

8.一种服务器性能测试时间的预测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取服务器性能测试任务中的测试变量的类型；所述测试变量的类型包括自变量和测试时间；

采集单元，用于采集所述测试变量的历史数据；

建模单元，用于根据所述历史数据建立所述服务器性能测试任务的测试时间预测模型；

接收单元，用于接收所述服务器测试任务中各所述自变量的变量值；

计算单元，用于将所述变量值输入所述测试时间预测模型，得到所述服务器性能测试任务的测试时间预测结果。

9.一种服务器性能测试时间的预测设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储指令，所述指令包括权利要求1至7任意一项所述服务器性能测试时间的预测方法的步骤；

处理器，用于执行所述指令。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述服务器性能测试时间的预测方法的步骤。