[发明专利]一种存储设备的性能数据预测方法、设备以及存储介质

说明书

本发明公开了一种存储设备的性能数据预测方法，包括步骤：一种存储设备的性能数据预测方法，包括步骤：获取存储设备的多组历史性能数据以及对应的时间点；基于最小二乘理论利用所述多组历史性能数据以及对应的时间点计算初始预测函数的最小二乘系数，并将最小二乘系数带入初始预测函数以得到实际预测函数；根据预测时间点以及所述实际预测函数得到存储设备的预测性能数据；其中，所述初始预测函数Fun为：其中，A₁‑A₉为最小二乘系数。本发明还公开了一种计算机设备以及可读存储介质。本发明公开的预测存储设备IOPS性能数据选用的cos(A₂x+A₃)函数、函数以及A₆x³+A₇x²+A₈x+A₉三种基本函数组合而成的Fun函数可以更快的实现算法迭代计算收敛速度，且得到更完美的拟合曲线函数。

技术领域

本发明涉及性能预测领域，具体涉及一种存储设备的性能数据预测方法、设备以及存储介质。

背景技术

随着科学计算和各种网络应用的快速发展，人类产生的信息量越来越多，这使的数据的存储越来越被人们所关注，从而使得存储部件在整个计算机体系中所处的地位越来越重要，存储已经由单一的磁盘、磁带转向磁盘阵列，进而发展到当前流行的存储网络，如NAS(Network Storage Technologies，网络存储技术),SAN(Storage Area Network，存储区域网络)和iscsi(Internet Small Computer System Interface，互联网小型计算机系统接口)等。大规模的数据应用需求不断涌现，海量数据及其应用也成为一个新的发展方向，数据存储已经对人们的工作和生活产生了巨大的影响，而其中对于存储设备的各项性能数据预测分析也自然越来越重要。

实际情况下，存储设备IOPS统计数据都是一组波动的值，不容易判断出未来的统计数据大小和趋势。

因此，急需一种新的预测存储设备的性能数据的方法。

发明内容

有鉴于此，为了克服上述问题的至少一个方面，本发明实施例的提出一种存储设备的性能数据预测方法，包括步骤：

获取存储设备的多组历史性能数据以及对应的时间点；

基于最小二乘理论利用所述多组历史性能数据以及对应的时间点计算初始预测函数的最小二乘系数，并将所述最小二乘系数带入所述初始预测函数以得到实际预测函数；

根据预测时间点以及所述实际预测函数得到存储设备的预测性能数据；

其中，所述初始预测函数Fun为：

其中，A₁-A₉为最小二乘系数。

在一些实施例中，还包括：

将所述预测性能数据以及对应的预测时间点在web页面进行图形化展示。

在一些实施例中，还包括：

获取预测时间点的实际性能数据，并图形化展示在所述web页面上。

在一些实施例中，获取存储设备的多组历史性能数据以及对应的时间点，进一步包括：

收集预设时间段内所述存储设备的性能数据；

将所述性能数据以及对应的时间点保存到数据库；

从数据库中获取在所述预设时间段内的多组所述性能数据以及对应的时间点。

在一些实施例中，收集预设时间段内所述存储设备的性能数据，进一步包括：