[发明专利]系统容量分析预测方法及装置

权利要求书

1.一种系统容量分析预测方法，其特征在于，包括：

获取系统运行数据；每条系统运行数据包括系统状态数据、业务状态数据和异常故障数据，所述系统状态数据、业务状态数据和异常故障数据均可根据时间区间、硬件资源、业务应用进行分类；

根据系统运行数据，建立容量回归模型；

根据系统运行数据，获取第一设定时间区间的历史系统运行数据；

根据第一设定时间区间的历史系统运行数据，利用容量回归模型，计算第一设定时间区间内各硬件资源的历史容量使用数据；

根据第一设定时间区间内各硬件资源的历史容量使用数据，对第二设定时间区间内各硬件资源的容量使用情况进行预测，得到第二设定时间区间内各硬件资源的预测容量使用数据；

根据第一设定时间区间的历史系统运行数据，利用容量回归模型，对第二设定时间区间内各硬件资源的性能情况进行检测和评估，获取第二设定时间区间的系统性能数据；

根据第二设定时间区间内各硬件资源的预测容量使用数据、第二设定时间区间的系统性能数据，利用容量回归模型，对第二设定时间区间之后的系统容量使用状态进行预测，得到预测系统容量使用状态；所述预测系统容量使用状态包括风险等级和风险发生概率。

2.根据权利要求1所述的系统容量分析预测方法，其特征在于，还包括：

根据风险等级，向用户发送预警信息。

3.根据权利要求1或2所述的系统容量分析预测方法，其特征在于，所述根据第一设定时间区间的历史系统运行数据，利用容量回归模型，对第二设定时间区间内各硬件资源的性能情况进行检测和评估，获取第二设定时间区间的系统性能数据的步骤，具体为：

根据第一设定时间区间的历史系统运行数据，利用容量回归模型，获取第一设定时间区间内各硬件资源的性能指标及其指标值；

根据第一设定时间区间内各硬件资源的性能指标及其指标值，计算第二设定时间区间内各硬件资源的性能指标的权重值；

根据第二设定时间区间内各硬件资源的性能指标的权重值，获取第二设定时间区间的系统性能数据。

4.根据权利要求3所述的系统容量分析预测方法，其特征在于，所述系统性能数据中，各硬件资源的性能指标根据权重值大小进行排序。

5.根据权利要求4所述的系统容量分析预测方法，其特征在于，所述硬件资源的性能指标包括CPU指标、内存指标、磁盘指标、网络模块指标中的一种或多种。

6.一种系统容量分析预测装置，其特征在于，包括：

模型建立模块，用于：

获取系统运行数据；每条系统运行数据包括系统状态数据、业务状态数据和异常故障数据，所述系统状态数据、业务状态数据和异常故障数据均可根据时间区间、硬件资源、业务应用进行分类；

根据系统运行数据，建立容量回归模型；

容量分析模块，用于：

根据系统运行数据，获取第一设定时间区间的历史系统运行数据；

根据第一设定时间区间的历史系统运行数据，利用容量回归模型，计算第一设定时间区间内各硬件资源的历史容量使用数据；

根据第一设定时间区间内各硬件资源的历史容量使用数据，对第二设定时间区间内各硬件资源的容量使用情况进行预测，得到第二设定时间区间内各硬件资源的预测容量使用数据；

性能分析模块，用于：

根据第一设定时间区间的历史系统运行数据，利用容量回归模型，对第二设定时间区间内各硬件资源的性能情况进行检测和评估，获取第二设定时间区间的系统性能数据；

状态预测模块，用于：

根据第二设定时间区间内各硬件资源的预测容量使用数据、第二设定时间区间的系统性能数据，利用容量回归模型，对第二设定时间区间之后的系统容量使用状态进行预测，得到预测系统容量使用状态；所述预测系统容量使用状态包括风险等级和风险发生概率。

7.根据权利要求6所述的系统容量分析预测装置，其特征在于，还包括：

预警模块，用于：

根据风险等级，向用户发送预警信息。