[发明专利]存储容量预测模型生成方法、存储容量预测方法

权利要求书

1.一种存储容量预测模型生成方法，其特征在于，包括：

获取历史存储容量数据基于时间变化的原始序列；

对所述原始序列进行分解，得到所述原始序列对应的季节周期成分；

基于所述原始序列中的原始跳变点进行变点预测，得到跳变序列；

根据所述原始序列计算短期增长率和长期增长率，结合所述短期增长率和所述长期增长率得到线性主序列；

对所述季节周期成分、所述线性主序列和所述跳变序列进行叠加处理，生成存储容量预测模型，所述存储容量预测模型用于容量管理操作。

2.根据权利要求1所述的存储容量预测模型生成方法，其特征在于，所述基于所述原始序列中的原始跳变点进行变点预测，得到跳变序列，包括：

确定所述原始序列中的原始跳变点，并判断所述原始跳变点的分布是否符合泊松过程；

若符合泊松过程，则基于所述原始跳变点，利用泊松过程的强度参数生成跳变序列。

3.根据权利要求2所述的存储容量预测模型生成方法，其特征在于，所述确定所述原始序列中的原始跳变点，包括：

计算所述原始序列对应的第一类一阶差分序列，并取所述第一类一阶差分序列的绝对值得到处理后序列；

选取所述处理后序列中超过预设变点阈值的目标点，将所述目标点确定为所述原始跳变点。

4.根据权利要求1所述的存储容量预测模型生成方法，其特征在于，所述根据所述原始序列计算短期增长率和长期增长率，包括：

基于所述原始跳变点，对所述原始序列进行切分，得到目标子序列；

利用线性模型对所述目标子序列进行拟合，得到各个目标子序列对应的斜率；

通过加权平均的方式对各个目标子序列对应的斜率进行计算，得到所述短期增长率；

将预测窗口作为步长，计算所述原始序列对应的第二类一阶差分序列，得到所述长期增长率。

5.根据权利要求4所述的存储容量预测模型生成方法，其特征在于，所述通过加权平均的方式对各个目标子序列对应的斜率进行计算，得到所述短期增长率，包括：

利用预设输入接口获取实时输入的衰减系数；

基于所述衰减系数，利用指数衰减函数计算各个目标子序列对应的权重；

根据计算得到的权重，对各个目标子序列对应的斜率进行加权平均计算，得到所述短期增长率。

6.根据权利要求1至5任一项所述的存储容量预测模型生成方法，其特征在于，所述对所述原始序列进行分解，得到所述原始序列对应的季节周期成分之后，还包括：

确定所述季节周期成分对应的占比，并判断所述占比是否大于预设比例阈值；

若所述占比小于所述预设比例阈值，则禁止对所述季节周期成分、所述线性主序列和所述跳变序列进行叠加处理，直接对所述线性主序列和所述跳变序列进行叠加处理生成存储容量预测模型。

7.根据权利要求6所述的存储容量预测模型生成方法，其特征在于，所述对所述季节周期成分、所述线性主序列和所述跳变序列进行叠加处理，生成存储容量预测模型之后，还包括：

获取当前服务器的剩余存储容量；

结合所述存储容量预测模型和所述剩余存储容量，确定当前服务器存储容量耗尽的预测时间节点；

通过可视化界面返回包括所述预测时间节点的预警提示信息。

8.一种存储容量预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测服务器在预设历史时间段内的实际容量使用数据；

将所述实际容量使用数据输入到存储容量预测模型，获得所述待预测服务器预设未来时间段内的存储容量预测结果；其中，所述存储容量预测模型为权利要求1至7任一项所述存储容量预测模型生成方法生成的预测模型。