[发明专利]应用所需机器数的确定方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种应用所需机器数的确定方法，包括：

获取历史监测数据，所述历史监测数据中包括应用的性能数据和流量数据；

根据所述应用的性能数据，生成所述应用的目标CPU水位；以及根据所述应用的流量数据，预测所述应用在当前时刻之后预定时间区间内的流量；

根据所述应用的目标CPU水位和所述预定时间区间内的流量，利用预先建立的流量与CPU关联模型确定所述应用所需的目标机器数，其中，所述目标机器数使所述应用的CPU水位与所述CPU目标水位之间的差值小于或等于预定阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述应用的目标CPU水位和所述预定时间区间内的流量，利用预先建立的流量与CPU关联模型确定所述应用所需的目标机器数之后，还包括：

根据所述目标机器数与所述应用当前使用的机器数，获得所述应用扩缩容的机器数。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述应用的性能数据，生成所述应用的目标CPU水位包括：

根据所述应用的性能数据，获得所述应用的CPU水位；

根据所述应用的CPU水位和预定的最大CPU水位，确定所述应用的目标CPU水位；其中，所述目标CPU水位小于或等于所述预定的最大CPU水位。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述应用的CPU水位和预定的最大CPU水位，确定所述应用的目标CPU水位之后，还包括：

如果所述应用当前的CPU水位大于所述目标CPU水位，则根据所述当前的CPU水位和所述预定的最大CPU水位，提高所述目标CPU水位，提高后的目标CPU水位小于或等于所述预定的最大CPU水位。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述应用的流量数据，预测所述应用在当前时刻之后预定时间区间内的流量包括：

对所述应用的流量数据进行周期趋势判别，确定所述应用的流量数据所属的流量类型；

如果所述应用的流量数据属于第一流量类型，则通过预先建立的时序预测模型，预测所述应用在当前时刻之后预定时间区间内属于第一流量类型的流量；其中，所述第一流量类型为具有周期性或趋势性的流量类型；

如果所述应用的流量数据属于第二流量类型，则通过预先建立的时间点之间的依赖关系，预测所述应用在当前时刻之后预定时间区间内属于第二流量类型的流量；其中，所述第二流量类型为不属于第一流量类型的流量类型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述应用的目标CPU水位和所述预定时间区间内的流量，利用预先建立的流量与CPU关联模型确定所述应用所需的目标机器数之前，还包括：

根据所述应用的性能数据，获得所述应用的CPU水位的真实值；

根据所述应用的CPU水位的真实值和所述应用的流量数据，进行单独建模，获得所述应用的CPU水位与流量之间的单一关联模型，并获得所述单一关联模型输出的所述应用的CPU水位的预测值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述获得所述单一关联模型输出的所述应用的CPU水位的预测值之后，还包括：

根据全局每个应用的名称、每个应用所在机房的名称、每个应用的流量数据和对应的时间信息、每个应用的CPU水位的预测值和每个应用的CPU水位的真实值，进行统一建模，获得所述流量与CPU关联模型。

8.一种应用所需机器数的确定装置，包括：

获取模块，用于获取历史监测数据，所述历史监测数据中包括应用的性能数据和流量数据；

生成模块，用于根据所述应用的性能数据，生成所述应用的目标CPU水位；

预测模块，用于根据所述应用的流量数据，预测所述应用在当前时刻之后预定时间区间内的流量；

确定模块，用于根据所述应用的目标CPU水位和所述预定时间区间内的流量，利用预先建立的流量与CPU关联模型确定所述应用所需的目标机器数，其中，所述目标机器数使所述应用的CPU水位与所述CPU目标水位之间的差值小于或等于预定阈值。