[发明专利]一种云资源容量预测方法及装置

说明书

本申请涉及云平台管理技术领域，特别涉及一种云资源容量预测方法及装置。该方法包括：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。

技术领域

本申请涉及云平台管理技术领域，特别涉及一种云资源容量预测方法及装置。

背景技术

随着云计算的快速发展，OpenStack云平台的实施规模和用户群体逐渐增大。OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，支持几乎所有类型的云环境，能够提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。

对于企业客户使用自建的OpenStack商业化私有云平台而言，云资源(包括云存储容量、CPU资源、内存资源)的使用趋势是一大关注点，客户应用系统都会对底层软、硬件造成负荷，显著影响应用系统性能，底层任何一种资源负载过大，都可能会引起应用系统性能下降甚至瘫痪。所以及时了解当前云平台存储容量、CPU和内存等云资源的使用情况数据和未来趋势，避免应用系统因出现云资源容量耗尽的情况而导致应用系统负载率过高，最终引发应用系统故障。

发明内容

本申请提供一种云资源容量预测方法及装置，用以解决现有技术中存在的无法监控云平台资源容量使用情况而导致平台负载率过高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种云资源容量预测方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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，