[发明专利]服务器高可用性评估方法、装置、设备和可读存储介质

说明书

本申请涉及一种服务器高可用性评估方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，方法包括：获取高可用服务目录；从所述高可用服务目录中选取目标特征向量作为评估指标；根据所述评估指标为目标用户分配服务器中对应的资源；获取所述目标用户在历史时段内使用所述服务器中资源的历史使用值；根据所述历史使用值，预测所述目标用户在预设时段内使用所述服务器中资源的预测值；获取所述预设时段内所述目标用户使用所述服务器中资源的实际使用值；根据所述实际使用值和所述预测值计算用户满意度；根据所述用户满意度确定所述服务器的可用性。本申请提供的方案可以实现对服务器的高可用性进行评估。

本申请要求于2019年10月16日提交中国专利局，申请号为2019109841043，发明名称为“一种应用SLA的高可用性评估的方法”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种服务器高可用性评估方法、装置、设备和可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，商业和社会机构日常业务的计算机化要求达到了前所未有的程度。为了解决服务器关闭造成的严重价值损失，出现了高可用服务器集群，高可用服务器集群主要是向用户提供尽可能连续不断的服务。传统的高可用评估主要是基于高可用服务集群本身的功能、性能进行评估，评估结果往往不能够有效满足用户对高可用服务质量的要求。

发明内容

基于此，有必要针对传统的高可用性评估不能满足用户对高可用服务质量要求的技术问题，提供一种服务器高可用性评估方法、装置、设备和可读存储介质。

一种服务器高可用性评估方法，包括：

获取高可用服务目录；

从所述高可用服务目录中选取目标特征向量作为评估指标；

根据所述评估指标为目标用户分配服务器中对应的资源；

获取所述目标用户在历史时段内使用所述服务器中资源的历史使用值；

根据所述历史使用值，预测所述目标用户在预设时段内使用所述服务器中资源的预测值；

获取所述预设时段内所述目标用户使用所述服务器中资源的实际使用值；

根据所述实际使用值和所述预测值计算用户满意度；

根据所述用户满意度确定所述服务器的可用性。

在一个实施例中，所述从所述高可用服务目录中选取目标特征向量作为评估指标，包括：

以决策树算法为基础，通过机器学习算法从所述高可用服务目录中选取目标特征向量作为评估指标。

在一个实施例中，所述根据所述评估指标为目标用户分配服务器中对应的资源，包括：

采用α算法的一致性分析对用户数据进行分析，得到用户需求与实际过程的匹配度以及用户需求的适应度；

根据所述评估指标、所述匹配度和所述适应度，为目标用户分配服务器中对应的资源。

在一个实施例中，所述根据所述历史使用值，预测所述目标用户在预设时段内使用所述服务器中资源的预测值，包括：

获取预设时段；

将所述预设时段输入预测模型；所述预测模型是基于所述历史使用值得到的时间序列模型；

通过所述预测模型预测所述目标用户在所述预设时段内使用所述服务器中资源的预测值。

在一个实施例中，所述方法还包括：

判断预设时段内所述目标用户使用所述服务器中资源的实际使用值是否满足所述目标用户的用户需求；