[发明专利]云资源规划方法、装置以及存储介质

权利要求书

1.一种云资源规划方法，包括：

获取预测目标网络中的云资源当前需求信息；

使用机器学习模型并基于所述云资源当前需求信息，确定预设规划期内的云资源需求预测量；

使用所述云资源需求预测量生成与所述预测目标网络相对应的云资源需求热力图；

获取所述预测目标网络中的云资源当前配置信息；

基于所述云资源当前配置信息，生成与所述预测目标网络相对应的云资源分区信息；

将所述云资源需求热力图与所述资源分区域信息进行比对处理，用以确定云资源扩容量。

2.如权利要求1所述的方法，所述获取预测目标网络中的云资源当前需求信息包括：

从网络运营数据库中获取与所述预测目标网络中的数据中心相对应的云资源当前需求信息；

其中，所述云资源当前需求信息包括：网络设备、带宽、存储设备的当前需求信息。

3.如权利要求2所述的方法，所述使用机器学习模型并基于所述云资源当前需求信息，确定预设规划期内的云资源需求预测量包括：

使用所述机器学习模型并基于所述网络设备、带宽、存储设备的当前需求信息和所述数据中心信息，确定与所述数据中心信息相对应的云资源需求预测量；

其中，所述机器学习模型包括：LSTM模型。

4.如权利要求3所述的方法，所述使用所述云资源需求预测量生成与所述预测目标网络相对应的云资源需求热力图包括：

生成与所述数据中心相对应的热力区域；

基于与所述数据中心相对应的云资源需求预测量，生成与所述热力区域相对应的渲染色彩；

基于所述热力区域和对应的渲染色彩生成所述云资源需求热力图。

5.如权利要求4所述的方法，所述获取所述预测目标网络中的云资源当前配置信息包括：

从网络运营数据库中获取与所述预测目标网络中的数据中心相对应的云资源当前配置信息；

其中，所述云资源当前配置信息包括：网络设备、带宽、存储设备的当前配置信息。

6.如权利要求5所述的方法，所述基于所述云资源当前配置信息，生成与所述预测目标网络相对应的云资源分区信息包括：

使用图形绘制法生成以所述数据中心的坐标值为顶点的多边形，并基于所述数据中心对应的所述网络设备、带宽、存储设备的当前配置信息填充所述多边形，用以生成云资源分区图；

其中，所述图形绘制法包括：Voronoi图绘制法；所述云资源分区图包括：Voronoi图。

7.如权利要求6所述的方法，所述将所述云资源需求热力图与所述资源分区域信息进行比对处理，用以确定云资源扩容量包括：

基于所述云资源需求热力图和所述云资源分区图，获取与所述数据中心相对应的云资源需求预测量与云资源当前配置量，用以确定与所述数据中心相对应的云资源扩容量。

8.如权利要求2至7任一项所述的方法，其中，

所述预测目标网络包括：IDC网络；所述网络设备包括：路由器、网关、交换机；所述存储设备包括：硬盘、服务器。

9.一种云资源规划装置，包括：

数据获取模块，用于获取预测目标网络中的云资源当前需求信息；

资源预测模块，用于使用机器学习模型并基于所述云资源当前需求信息，确定预设规划期内的云资源需求预测量；

热力图生成模块，用于使用所述云资源需求预测量生成与所述预测目标网络相对应的云资源需求热力图；

所述数据获取模块，还用于获取所述预测目标网络中的云资源当前配置信息；

资源分区模块，用于基于所述云资源当前配置信息，生成与所述预测目标网络相对应的云资源分区信息；

扩容确定模块，用于将所述云资源需求热力图与所述资源分区域信息进行比对处理，用以确定云资源扩容量。