[发明专利]运维指标的取值分布的预测方法和装置

说明书

本发明提出一种运维指标的取值分布的预测方法和装置，其中，该方法包括以下步骤：获取运维数据；对运维数据进行概率化处理，得到基于概率数据结构的运维数据；利用预先建立的预测模型，对所述基于概率数据结构的运维数据进行分析，以预测目标指标的当前值的取值分布。本发明的实施例，能够降低系统处理的数据量，提升运维数据的实用性，且使得系统能够针对海量运维数据进行预测，提升系统预测能力以及预测效率。

技术领域

本发明涉及运维技术领域，特别涉及一种运维指标的取值分布的预测方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，互联网中各种计算机系统、设备已经逐渐遍布越来越多的行业及领域。这些计算机系统或设备每天甚至每时每刻都会产生海量的运维数据。计算机系统或者技术人员可根据运维数据对各项运维指标进行预测，以便对计算机系统或设备的运行情况进行监控和管理。然而庞大的数据量给运维数据的分析和预测带来难度，严重影响系统的时效性及实用性。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种运维指标的取值分布的预测方法，能够降低系统处理的数据量，提升运维数据的实用性，提升系统预测能力以及预测效率。

本发明的第二个目的在于提出一种运维指标的取值分布的预测装置。

为达上述目的，根据本发明第一方面实施例提出了一种运维指标的取值分布的预测方法，包括以下步骤：

获取运维数据；

对运维数据进行概率化处理，得到基于概率数据结构的运维数据；

利用预先建立的预测模型，对所述基于概率数据结构的运维数据进行分析，以预测目标指标的当前值的取值分布。

另外，根据本发明的运维指标的取值分布的预测方法还可以具有如下附加技术特征：

在本发明的一个实施例中，所述对运维数据进行概率化处理，得到基于概率结构的运维数据，包括：

按照预设规则对所述运维数据进行聚合，得到多个数据组；

分别对每个数据组进行统计分析，得到所述多个数据组的统计参数，并作为所述基于概率数据结构的运维数据。

在本发明的一个实施例中，所述利用预先建立的预测模型，对所述概率数据结构的运维数据进行分析，以预测目标指标的当前值的取值分布，包括：

从所述基于概率数据结构的运维数据中提取所述目标指标对应的历史运维数据；

利用第一预设模型对所述目标指标对应的历史运维数据进行分析，以预测所述目标指标的当前值的取值分布。

在本发明的一个实施例中，所述第一预设模型为贝叶斯动态线性模型。

在本发明的一个实施例中，所述利用预先建立的预测模型，对所述概率数据结构的运维数据进行分析，以预测目标指标的当前值的取值分布，包括：

根据第二预设模型确定所述运维数据中多个运维指标之间的条件依赖关系，并确定所述目标指标的至少一个关联指标；

从所述基于概率数据结构的运维数据中提取所述至少一个关联指标的当前运维数据；

根据所述第二预设模型对所述确定所述至少一个关联指标的当前运维数据进行分析，以预测所述目标指标的当前值的取值分布。

在本发明的一个实施例中，所述第二预设模型为贝叶斯网络模型。

本发明第二方面实施例提出了一种运维指标的取值分布的预测装置，包括：

获取模块，用于获取运维数据；