[发明专利]一种云资源容量预测方法及装置

权利要求书

1.一种云资源容量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集云平台的云资源使用信息，并基于预设的周期将各周期采集到的云资源使用信息作为历史样本数据，其中，各云资源使用信息均携带其对应的时间戳信息；

在确定采集到历史样本数据的周期数满足预设条件时，基于所述预设的周期对所述历史样本数据进行预处理，得到处理后的历史样本数据；

基于所述处理后的历史样本数据，采用预设的Prophet时间序列模型进行预测处理，得到后续若干周期内云平台的云资源使用信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述云资源使用信息包括：云平台总体存储容量使用量，总体虚拟CPU使用率和总体虚拟内存使用率，以及各租户存储容量使用量，虚拟CPU使用率和虚拟内存使用率。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设的周期对所述历史样本数据进行预处理，得到处理后的历史样本数据的步骤包括：

获取各周期分别对应的历史样本数据，并将该历史样本数据中各维度参数中的零值填充为该维度参数对应的参考值，以及将该历史样本数据中缺失时间的值丢弃。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设的周期对所述历史样本数据进行预处理，得到处理后的历史样本数据的步骤还包括：

在所述云资源使用信息为云平台总体存储容量使用量或各租户存储容量使用量时，将各周期中指定采样点采集到的当前存储容量使用量作为该周期的样本值；

在所述云资源使用信息为云平台总体虚拟CPU使用率或总体虚拟内存使用率，各租户虚拟CPU使用率或虚拟内存使用率时，将各周期中采集到的虚拟CPU使用率或虚拟内存使用率的最大值作为该周期的对应参数的样本值。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在本地展示当前周期预测得到的后续若干周期内云平台总体存储容量，云平台总体虚拟CPU使用率和云平台总体虚拟内存使用率，以及各租户分别对应的存储容量使用量，虚拟CPU使用率和虚拟内存使用率；或者，

在本地展示当前周期预测得到的后续若干周期内云平台总体存储容量，云平台总体虚拟CPU使用率和云平台总体虚拟内存使用率，并将当前周期预测得到的后续若干周期内各租户分别的存储容量使用量，虚拟CPU使用率和虚拟内存使用率发送至分别发送至对应租户，以使得各租户在本地展示预测得到的若干周期内自身对应的存储容量使用量，虚拟CPU使用率和虚拟内存使用率。

6.一种云资源容量预测装置，其特征在于，所述装置包括：

采集单元，用于采集云平台的云资源使用信息，并基于预设的周期将各周期采集到的云资源使用信息作为历史样本数据，其中，各云资源使用信息均携带其对应的时间戳信息；

处理单元，用于在确定采集到历史样本数据的周期数满足预设条件时，基于所述预设的周期对所述历史样本数据进行预处理，得到处理后的历史样本数据；

预测单元，用于基于所述处理后的历史样本数据，采用预设的Prophet时间序列模型进行预测处理，得到后续若干周期内云平台的云资源使用信息。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述云资源使用信息包括：云平台总体存储容量使用量，总体虚拟CPU使用率和总体虚拟内存使用率，以及各租户存储容量使用量，虚拟CPU使用率和虚拟内存使用率。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述基于所述预设的周期对所述历史样本数据进行预处理，得到处理后的历史样本数据时，所述处理单元具体用于：

获取各周期分别对应的历史样本数据，并将该历史样本数据中各维度参数中的零值填充为该维度参数对应的参考值，以及将该历史样本数据中缺失时间的值丢弃。