[发明专利]一种云主机性能预测方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种云主机性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

对云主机进行性能测试，获得性能数据；

将所获得性能数据构建测试集和训练集；

基于测试集和训练集，采用神经网络算法进行训练，建立云主机性能预测模型；

实时采集云主机性能数据，利用云主机性能预测模型对云主机性能进行预测。

2.根据权利要求1所述的云主机性能预测方法，其特征在于，对云主机进行性能测试，获得性能数据，具体包括：

对云主机的CPU进行测试，获得CPU的浮点计算能力值和整型事务计算能力值；

对云主机的内存进行测试，获得内存带宽和可持续运行带宽；

对云主机的网络进行测试，获得物理网络运行带宽和时延，以及虚拟网络运行带宽和时延；

对云主机的磁盘进行测试，获得磁盘的IOPS值。

3.根据权利要求2所述的云主机性能预测方法，其特征在于，云主机性能预测模型的输出数据为云主机的服务响应时间。

4.根据权利要求3所述的云主机性能预测方法，其特征在于，采用神经网络算法进行训练时，设置4个隐层节点数。

5.一种云主机性能预测装置，其特征在于，包括，

测试模块：对云主机进行性能测试，获得性能数据；

数据集构建模块：将所获得性能数据构建测试集和训练集；

模型训练模块：基于测试集和训练集，采用神经网络算法进行训练，建立云主机性能预测模型；

性能预测模块：实时采集云主机性能数据，利用云主机性能预测模型对云主机性能进行预测。

6.根据权利要求5所述的云主机性能预测装置，其特征在于，测试模块对云主机进行性能测试，获得性能数据，具体包括：

对云主机的CPU进行测试，获得CPU的浮点计算能力值和整型事务计算能力值；

对云主机的内存进行测试，获得内存带宽和可持续运行带宽；

对云主机的网络进行测试，获得物理网络运行带宽和时延，以及虚拟网络运行带宽和时延；

对云主机的磁盘进行测试，获得磁盘的IOPS值。

7.根据权利要求6所述的云主机性能预测装置，其特征在于，云主机性能预测模型的输出数据为云主机的服务响应时间。

8.根据权利要求7所述的云主机性能预测装置，其特征在于，采用神经网络算法进行训练时，设置4个隐层节点数。

9.一种终端，其特征在于，包括：

存储器，用于存储云主机性能预测程序；

处理器，用于执行所述云主机性能预测程序时实现如权利要求1-4任一项所述云主机性能预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有云主机性能预测程序，所述云主机性能预测程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述云主机性能预测方法的步骤。