[发明专利]一种数据存储空间可使用时间的预测方法

说明书

本发明公开了一种数据存储空间可使用时间的预测方法及装置，包括：获取数据存储空间的剩余可用存储空间，然后确定剩余可用存储空间是否大于第一阈值，若是，则获取预测天数，再将预测天数输入到预测模型中，得到预测日增长量，其中，预测模型是对训练样本进行训练学习得到的，然后判断预测日增长量是否大于第二阈值，若大于第二阈值，则将剩余可用存储空间和预测日增长量之间的比值确定为剩余可用存储空间的可使用天数，以此实现根据历史数据增长量确定出预测日增长量，进而得到数据存储空间可使用时间，并提高预测的数据增长情况的准确性和灵敏度。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)领域，尤其涉及一种数据存储空间可使用时间的预测方法。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术(例如：分布式、云计算或大数据)应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技转变，大数据技术也不例外，但由于金融、支付行业的安全性、实时性要求，也对大数据技术提出的更高的要求。

在大数据领域中，通过需要利用集群存储数据，集群剩余存储空间预计支持时长是指预测集群存储空间自然增长情况下，剩余可用存储空间可以支撑多长时间，对集群是否需要扩容、集群正常可支撑使用时间提供一个量化的指引。

现有技术对集群剩余存储空间预计支持时长的预算，需要依靠集群的运营经验给出来一个置信区间，不能按照集群历史一段时间实际的增长情况给出来一个准确值，并且按照集群的运营经验给出来的置信区间是一个静态的结果，不能灵敏感知到集群的存储使用变化，导致集群存储空间的预测结果不够准确。

发明内容

本发明实施例提供一种数据存储空间可使用时间的预测方法，用于根据历史数据增长情况，得到预测的数据增长情况，进而得到数据存储空间可使用时间，并提高预测的数据增长情况的准确性和灵敏度。

第一方面，本发明实施例提供，包括：获取数据存储空间的剩余可用存储空间；

确定所述剩余可用存储空间是否大于第一阈值，若是，则获取预测天数；将所述预测天数输入到预测模型中，得到预测日增长量；其中，预测模型是对训练样本进行训练学习得到的；

判断所述预测日增长量是否大于第二阈值，若大于所述第二阈值，则将所述剩余可用存储空间和所述预测日增长量之间的比值确定为所述剩余可用存储空间的可使用天数。

上述技术方案中，根据预设天数，得到预设天数对应的预测日增长量，然后再根据剩余可用存储空间得到剩余可用存储空间的可使用天数，以此实现根据历史数据增长量确定出预测日增长量，进而得到数据存储空间可使用时间，并提高预测的数据增长情况的准确性和灵敏度。

可选的，所述获取数据存储空间的剩余可用存储空间，包括：

将所述数据存储空间与所述安全阈值的乘积确定为安全存储空间；

将所述数据存储空间与所述安全存储空间的差值确定为隐患存储空间；

将所述数据存储空间的剩余存储空间与所述隐患存储空间的差值确定为所述剩余可用存储空间。

上述技术方案中，通过设置安全阈值的方式得到安全存储空间，进而得到在安全存储空间中，得到剩余可用存储空间，保证了数据存储空间安全性。

可选的，所述对训练样本进行训练学习得到所述预测模型，包括：

获取所述训练样本的数据集；

将所述训练样本的数据集中的历史日增长量为负数的样本进行删减，得到剩余的数据集；

根据所述剩余的数据集的均值和标准差进行异常值检测，将所述异常值进行删减，确定出所述预设数量的训练样本；

将所述训练样本进行数据变换，得到模型特征，将所述模型特征输入到预设模型中进行训练学习，得到所述预测模型。