[发明专利]数据处理方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质，数据处理方法包括：获取在M个时间点的指标数据，M为大于1的整数；基于周期确定模型，对所述M个时间点的指标数据进行处理，得到目标变化周期，所述周期确定模型为用于确定指标数据的变化周期的模型；根据所述目标变化周期，计算目标数据，所述目标数据表示所述M个时间点中的任意两个相邻时间点的指标数据之间的关联关系；根据所述目标数据以及所述M个时间点的指标数据，确定指标数据预测模型。根据本发明实施例，能够对指标数据进行准确、高效地预测。

技术领域

本发明属于计算机领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及介质。

背景技术

由于大数据技术逐步普及，企业分布式云化架构下的大数据集群规模在急剧扩充，与之伴随着大数据集群的指标数据的运维工作量也在面临着严峻挑战。其中，大数据集群的指标数据的运维工作包括预测指标数据，从而对指标数据进行更好地优化。

目前，依靠工作人员分析已产生的历史指标数据的变化趋势，以预测未来的指标数据。但是，历史指标数据的数量非常庞大，单纯依靠工作人员已经无法准确、高效地进行指标数据的预测。

发明内容

本发明实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及介质，能够无法准确、高效地预测指标数据的问题。

一方面，本发明实施例提供一种数据处理方法，包括：

获取在M个时间点的指标数据，M为大于1的整数；

基于周期确定模型，对所述M个时间点的指标数据进行处理，得到目标变化周期，所述周期确定模型为用于确定指标数据的变化周期的模型；

根据所述目标变化周期，计算目标数据，所述目标数据表示所述M个时间点中的任意两个相邻时间点的指标数据之间的关联关系；

根据所述目标数据以及所述M个时间点的指标数据，确定指标数据预测模型。

另一方面，本发明实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：

指标数据获取模块，用于获取在M个时间点的指标数据，M为大于1的整数；

周期确定模块，用于基于周期确定模型，对所述M个时间点的指标数据进行处理，得到目标变化周期，所述周期确定模型为用于确定指标数据的变化周期的模型；

关联数据计算模块，用于根据所述目标变化周期，计算目标数据，所述目标数据表示所述M个时间点中的任意两个相邻时间点的指标数据之间的关联关系；

预测模型确定模块，用于根据所述目标数据以及所述M个时间点的指标数据，确定指标数据预测模型。

再一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现所述的数据处理方法。

再一方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现所述的数据处理方法。

本发明实施例的数据处理方法、装置、设备及介质，能够通过模型确定指标数据的目标变化周期，无需工作人员判断指标数据的目标变化周期即可准确地确定指标数据预测模型。从而建立起一套自适应地机器学习指标数据的系统，能够对指标数据进行准确、高效地预测，对大数据集群的故障预测准确性、系统优化决策、以及降低人工维护成本起到根本性作用，解放人力的同时能够全面精细化管控大数据集群。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。