[发明专利]一种基于大数据的主机性能容量预估方法

摘要

本申请公开了一种基于大数据的主机性能容量预估方法，所述方法包括：首先获取主机各样本性能数据，其中，所述各样本性能数据为影响主机容量预估的数据；然后通过周期性7阶差置信区间的方法对主机各性能数据即影响因子的异常数据进行删除，所述删除异常数据的方法能够结合实际交易行为，避免容量预估受到异常数据的影响；再对删除异常数据的各性能数据与目标变量进行相关性分析，根据分析结果，结合时间序列建立所述目标变量的预估模型。本发明的技术方案充分考虑到各影响因素的影响，充分结合实际业务情况，使得主机容量预估的准确性得到提高。

主权项

1.一种基于大数据的主机性能容量预估方法，其特征在于，该方法包括:获取主机各样本性能数据，其中，所述各样本性能数据为影响主机容量预估的样本数据；利用周期性7阶差置信区间的方法删除所述各样本性能数据的异常数据，以获得删除异常数据的各样本性能数据；计算所述删除异常数据的各样本性能数据与目标变量的相关性系数；根据所述相关性系数获取最大相关性系数对应的样本性能数据；根据所述最大相关性系数对应的样本性能数据，结合时间序列建立所述目标变量的预估模型；其中，利用周期性7阶差置信区间的方法删除所述各样本性能数据的异常数据，以获得删除异常数据的各性能样本数据，包括：计算所述各样本性能数据中每一天的性能数据对比7天前后的变化差值；利用频率直方图论证所述变化差值是否符合正太分布；若各样本性能数据中存在对应的变化差值符合正太分布的样本性能数据，根据符合正太分布的变化差值的样本均值和标准差计算所述符合正太分布的变化差值的置信区间；根据所述置信区间定位所述符合正太分布的异常的变化差值所对应的时间点；删除所述符合正太分布异常的变化差值所对应的时间点的各性能数据。