[发明专利]一种服务器并发量预测方法及装置在审
| 申请号： | 201810415801.2 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN110445629A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 孟德龙;杜放 | 申请（专利权）人： | 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 蒋雅洁;张颖玲 |
| 地址： | 528311 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种服务器并发量预测方法及装置，其中，所述方法包括：获取第一预设时间段内服务器端的原始数据；对所述原始数据进行抽样，并形成至少一个训练集；采用深度学习算法对所述至少一个训练集进行深度学习与训练，形成第一趋势训练结果集模型；从所述第一趋势训练结果集模型中提取出至少一个趋势训练结果集，通过所述至少一个趋势训练结果集分析预测得出在第二预设时间段内服务器并发量信息，并以预设形式输出所述服务器并发量信息。采用本发明所述技术方案，至少能实现对未来即将发生的请求数据进行预测，并根据预测结果对服务器架构进行调整，以应对突然的高并发情况，从而使用户、企业免于重大经济损失。 | ||
| 搜索关键词： | 训练结果 并发 服务器 预设时间段 预测 内服务器 原始数据 量信息 训练集 重大经济损失 服务器架构 请求数据 形式输出 学习算法 预测结果 预设 抽样 分析 学习 | ||
【主权项】：
1.一种服务器并发量预测方法，应用于服务器端，其特征在于，所述方法包括：获取第一预设时间段内服务器端的原始数据；对所述原始数据进行抽样，并形成至少一个训练集；采用深度学习算法对所述至少一个训练集进行深度学习与训练，形成第一趋势训练结果集模型；从所述第一趋势训练结果集模型中提取出至少一个趋势训练结果集，通过所述至少一个趋势训练结果集分析预测得出在第二预设时间段内服务器并发量信息，并以预设形式输出所述服务器并发量信息。
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