[发明专利]用于预测计算工作负载的时间序列分析

说明书

公开了用于预测计算工作负载的时间序列分析技术。资源管理系统监控计算系统并从计算系统获取度量数据。度量数据被存储为数据集的历史数据点集。该历史数据点集的第一部分包括不对应于与该历史数据点集的第二部分相关联的季节性模式的离群值。资源管理系统测试并入对应于第一外生因素的第一外生变量的第一时间序列模型以确定第一时间序列模型在误差阈值内与历史数据点集的第一部分和历史数据点集的第二部分两者拟合。然后资源管理系统选择第一时间序列模型来预估数据集的未来数据点。

技术领域

本公开涉及分析时间序列数据。特别地，本公开涉及用于执行用于预测计算工作负载的时间序列分析的技术。

权益要求；相关申请；通过引用的并入

本申请的主题与题为“用于检测和表征季节的系统(System for Detecting andCharacterizing Seasons)”的序列号为15/057,065并且提交日期为2016年2月29日的共同未决的非临时申请中的主题相关，该非临时申请通过引用并入本文。

本申请的主题与题为“用于分类季节性模式的有监督方法(Supervised Methodfor Classifying Seasonal Patterns)”的序列号为15/057,060并且提交日期为2016年2月29日的共同未决的非临时申请中的主题相关，该非临时申请通过引用并入本文。

本申请的主题与题为“用于分类季节性模式的无监督方法(Unsupervised Methodfor Classifying Seasonal Patterns)”的序列号为15/057,062并且提交日期为2016年2月29日的共同未决的非临时申请中的主题相关，该非临时申请通过引用并入本文。

本申请要求2019年11月23日提交的第62/939,603号美国临时专利申请的权益，该美国临时专利申请通过引用并入本文。

本申请要求2019年9月16日提交的第62/901,088号美国临时专利申请的权益，该美国临时专利申请通过引用并入本文。

申请人在此撤销对(一个或多个)母案申请或其审查历史中权利要求范围的任何弃权声明，并告知美国专利商标局(USPTO)本申请中的权利要求可能比(一个或多个)母案申请中的任何权利要求更广泛。

背景技术

应用和数据越来越多地从本地系统迁移到基于云的软件即服务(SaaS)系统。在这样的基于云的系统中，诸如处理器、存储器、存储装置、网络和/或盘输入/输出(I/O)之类的计算资源可以被诸如物理机、虚拟机、应用、应用服务器、数据库、数据库服务器、服务和/或事务之类的实体和/或组件消耗。

另一方面，云服务提供商必须确保基于云的系统具有足够的资源来满足客户的需求和要求。例如，云服务提供商可以执行涉及估计运行客户的应用、数据库、服务和/或服务器所需的资源的容量规划。云服务提供商还可以监控客户系统的执行以发现性能下降、错误和/或其他问题。然而，由于这样的监控技术是被动的，因此在补救措施被采取来纠正或缓解问题之前，系统上可能发生错误、故障和/或中断。

本部分中描述的方法是可以施行的方法，但不一定是先前已经设想或施行的方法。因此，除非另有说明，否则不应假定本部分中描述的任何方法仅因其包括在本部分中而作为现有技术。

附图说明

在附图的图中通过示例而非限制的方式示出了实施例。应当注意，本公开中对“一(a)”或“一个(one)”实施例的引用不一定指相同实施例，它们意味着至少一个。在附图中：

图1图示了根据一个或多个实施例的系统；

图2图示了根据一个或多个实施例的资源管理系统；

图3图示了根据一个或多个实施例的执行时间序列分析以预测计算工作负载的流程图；