[发明专利]一种集群监控平台CPU负载预测方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种集群监控平台CPU负载预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于自回归模型得到当前或之前任一选定时刻的第一CPU负载预测量；

基于三次指数平滑模型得到所述时刻的第二CPU负载预测量；

构建基于所述时刻的所述第一CPU负载预测量和第二CPU负载预测量的分配权重的CPU负载组合预测模型，并解得所述第一CPU负载预测量的第一权重和所述第二CPU负载预测量的第二权重；

基于所述第一权重和第二权重得到未来时刻的CPU负载组合预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述时刻的已知CPU负载量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，解得所述第一CPU负载预测量的第一权重和所述第二CPU负载预测量的第二权重包括：

获得CPU负载组合预测模型在该时刻的预测误差，其中，所述预测误差为所述CPU负载组合预测模型在该时刻的值和所述已知CPU负载量的差值；

基于所述预测误差的绝对值的最小值求解所述第一权重和第二权重。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，解得所述第一CPU负载预测量的第一权重和所述第二CPU负载预测量的第二权重还包括：

建立关于所述预测误差的绝对值的最小值的线性规划模型，并基于所述线性规划模型中的约束条件得到所述第一权重和第二权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一权重和第二权重之和为100％。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在运用所述自回归模型过程中，将采集的原始数据经二阶差分后进行数据标准化，再运用所述自回归模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三次指数平滑模型包括平滑系数，所述平滑系数的值在0.10至0.80内。

8.一种集群监控平台CPU负载预测系统，其特征在于，包括：

自回归模型模块，配置用于基于自回归模型得到当前或之前任一选定时刻的第一CPU负载预测量；

三次指数平滑模型模块，配置用于基于三次指数平滑模型得到所述时刻的第二CPU负载预测量；

CPU负载组合预测模型模块，配置用于构建基于所述时刻的所述第一CPU负载预测量和第二CPU负载预测量的分配权重的CPU负载组合预测模型，并解得所述第一CPU负载预测量的第一权重和所述第二CPU负载预测量的第二权重；以及

CPU负载组合预测模块，配置用于基于所述第一权重和第二权重得到未来时刻的CPU负载组合预测模型。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的方法。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。