CN106469107A - 一种存储资源的容量预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种存储资源的容量预测方法及装置，该方法包括：获取存储资源的历史容量数据，并将历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间；基于多个历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到存储资源的容量预测函数；将容量最高阈值代入容量预测函数，计算得到与容量最高阈值对应的时间，并确定该时间之前的时间为存储资源的容量可用时间。由此，使得工作人员能够依据上述技术方案实现对存储资源的容量可用时间的预测，以在存储资源未出现故障时就采取对应的维护工作，在很大程度上避免了背景技术中出现的在存储资源故障之后再进行相应的维护工作影响业务正常运行的情况发生。

Description

一种存储资源的容量预测方法及装置

技术领域

本发明涉及运维管理技术领域，更具体地说，涉及一种存储资源的容量预测方法及装置。

背景技术

随着科学技术和信息技术的飞速发展，高性能的计算机系统的应用也越来越广泛，对其运行的维护也从人工检测发展到高度自动化的运维方式，其中，对于计算机系统中存储资源的容量监控即为维护项目之一。

对于计算机系统中存储资源的容量监控，通常是通过实时提供存储资源的容量数据，方便运维人员根据目前状态对存储资源进行相应的维护工作；但是，现阶段大型机房所承载的业务都是高实时性以及高并发性业务，当存储资源出现故障时再进行维护势必会影响原有业务的正常运行。

综上所述，现有技术用于对计算机系统中的存储资源进行监控维护的方案存在会因存储资源故障影响业务正常运行的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种存储资源的容量预测方法及装置，以解决现有技术用于对计算机系统中的存储资源进行监控维护的方案存在的会因存储资源故障影响业务正常运行的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种存储资源的容量预测方法，包括：

获取存储资源的历史容量数据，并将所述历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间；

基于多个所述历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到所述存储资源的容量预测函数；

将容量最高阈值代入所述容量预测函数，计算得到与所述容量最高阈值对应的时间，并确定该时间之前的时间为所述存储资源的容量可用时间。

优选的，获取所述存储资源的历史容量数据之后，还包括：

将所述历史容量数据中小于容量最低阈值的历史容量数据去除。

优选的，基于多个所述历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到所述存储资源的容量预测函数，包括：

计算每个所述历史数据区间内全部历史容量数据的均值，得到与每个历史数据区间对应的容量实际值A₁至A_n，并基于A₁至A_n按照下列公式计算对应的B₁至B_n：

B_n＝αA_n-1+(1-α)B_n-1

其中，α为预设权重系数；

基于B₁至B_n按照下列公式计算对应的C₁至C_n:

C_n＝αB_n+(1-α)B_n-1

基于B_n及C_n得到下列容量预测函数：

其中，y表示时刻t对应的资源容量值。

优选的，还包括：

对所述容量可用时间进行显示。

优选的，还包括：

如果所述容量可用时间大于多个所述历史数据区间对应的时间和，则显示资源充足，如果所述容量可用时间小于所述预设时间间隔，则显示资源紧张。

一种存储资源的容量预测装置，包括：

获取模块，用于获取存储资源的历史容量数据，并将所述历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间；

计算模块，用于基于多个所述历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到所述存储资源的容量预测函数；

预测模块，用于将容量最高阈值代入所述容量预测函数，计算得到与所述容量最高阈值对应的时间，并确定该时间之前的时间为所述存储资源的容量可用时间。

优选的，所述获取模块还包括：

去除单元，用于将所述历史容量数据中小于容量最低阈值的历史容量数据去除。

优选的，所述计算模块包括：

计算单元，用于：计算多个所述历史数据区间内全部历史容量数据的均值，得到与每个历史数据区间对应的容量实际值A₁至A_n，并基于A₁至A_n按照下列公式计算对应的B₁至B_n：

B_n＝αA_n-1+(1-α)B_n-1

其中，α为预设权重系数；

基于B₁至B_n按照下列公式计算对应的C₁至C_n:

C_n＝αB_n+(1-α)B_n-1

基于B_n及C_n得到下列容量预测函数：

其中，y表示时刻t对应的资源容量值。

优选的，还包括：

显示模块，用于对所述容量可用时间进行显示。

优选的，所述显示模块还包括：

显示单元，用于：如果所述容量可用时间大于多个所述历史数据区间对应的时间和，则显示资源充足，如果所述容量可用时间小于所述预设时间间隔，则显示资源紧张。

本发明提供了一种存储资源的容量预测方法及装置，该方法包括：获取存储资源的历史容量数据，并将所述历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间；基于多个所述历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到所述存储资源的容量预测函数；将容量最高阈值代入所述容量预测函数，计算得到与所述容量最高阈值对应的时间，并确定该时间之前的时间为所述存储资源的容量可用时间。本申请公开的上述技术特征，通过对存储资源的历史容量数据的处理及计算得到能够预测未来容量占用情况的容量预测函数，进而基于该容量预测函数计算出存储资源的占用资源达到容量最高阈值时对应的时间，以确定出该时间之前的时间均为容量可用时间；从而使得工作人员能够依据上述技术方案实现对存储资源的容量可用时间的预测，以在存储资源未出现故障时就采取对应的维护工作，在很大程度上避免了背景技术中出现的在存储资源故障之后再进行相应的维护工作影响业务正常运行的情况发生。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测方法中具体实现场景的预测示意图；

图3为本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，其示出了本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测方法的流程图，可以包括以下步骤：

S11：获取存储资源的历史容量数据，并将历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间。

其中，存储资源的历史容量数据即为当前时刻之前存储资源已被占用的容量情况，即存储资源的容量占用数据，具体来说，该数据可以是动态选取的，即当时间发生改变时，选取的历史容量数据始终为当前时刻之前距离当前时刻最近的历史容量数据，从而保证选取的数据对于容量预测的有效性及代表性，当然也可以根据实际需要进行其他设置均在本发明的保护范围之内。

预设时间间隔可以根据实际需要进行设定，如几天或者几小时等，将历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间，具体来说，为将历史容量数据对应的时间分成多个预设时间间隔，每个预设时间间隔及在预设时间间隔内存储资源的容量占用数据即为对应的历史数据区间。

S12：基于多个历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到存储资源的容量预测函数。

基于历史数据区间的历史容量数据进行计算，具体可以为采用指数平滑算法依据历史数据区间的历史容量数据得到对应的容量预测函数，以对未来一段时间内容量占用变化趋势进行拟合；利用该函数输入未来任一时间，可以得到该时间对应的容量占用数据，当然也可以利用该函数输入任一容量占用数据，可以得到该容量占用数据对应的时间，从而实现对存储资源未来的容量占用情况的预测。

S13：将容量最高阈值代入容量预测函数，计算得到与容量最高阈值对应的时间，并确定该时间之前的时间为存储资源的容量可用时间。

其中容量最高阈值可以根据实际需要进行设定，如存储资源的百分之九十等，当存储资源的占用容量达到容量最高阈值时，如果再向该存储资源中输入信息，可能会导致存储资源的容量过高最终降低其读写性能甚至导致失效，因此需要控制存储资源的占用容量在容量最高阈值之下。将容量最高阈值代入容量预测函数，可以得到存储资源的占用容量达到容量最高阈值时对应的时间，而在该时间之前当前时刻之后的时间均为存储资源的容量可用时间。

本申请公开的上述技术特征，通过对存储资源的历史容量数据的处理及计算得到能够预测未来容量占用情况的容量预测函数，进而基于该容量预测函数计算出存储资源的占用资源达到容量最高阈值时对应的时间，以确定出该时间之前的时间均为容量可用时间；从而使得工作人员能够依据上述技术方案实现对存储资源的容量可用时间的预测，以在存储资源未出现故障时就采取对应的维护工作，在很大程度上避免了背景技术中出现的在存储资源故障之后再进行相应的维护工作影响业务正常运行的情况发生。

另外，本发明实施例中公开的上述存储资源可以为任意存储资源，包括服务器磁盘容量、数据库表空间等，具有一定的通用性；且通过对存储资源的预先维护减少了运维人员的压力，提高了其对应系统的稳定性。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测方法，获取存储资源的历史容量数据之后，还可以包括：

将历史容量数据中小于容量最低阈值的历史容量数据去除。

其中容量最低阈值可以根据实际需要进行确定，通常设置得比较小；当历史容量数据小于容量最低阈值时很可能是因为对于该时刻的历史容量数据未实现有效的监控进而获取有效的数据，因此将这种历史容量数据去重，能够计算容量预测函数所利用历史容量数据的有效性，保证容量预测函数的准确性。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测方法，基于多个历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到存储资源的容量预测函数，可以包括：

计算每个历史数据区间内全部历史容量数据的均值，得到与每个历史数据区间对应的容量实际值A₁至A_n，并基于A₁至A_n按照下列公式计算对应的B₁至B_n：

B_n＝αA_n-1+(1-α)B_n-1

其中，α为预设权重系数；

基于B₁至B_n按照下列公式计算对应的C₁至C_n:

C_n＝αB_n+(1-α)B_n-1

基于B_n及C_n得到下列容量预测函数：

其中，y表示时刻t对应的资源容量值。

其中预设权重系数可以根据实际需要进行确定，通过上述方式能够对距离当前时刻较近的历史容量数据赋予较大的权重，而对距离当前时刻较远的历史容量数据赋予较小的权重，从而实现对于未来存储资源容量占用情况的准确预测。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测方法，还可以包括：

对容量可用时间进行显示。

通过对容量可用时间进行显示，能够使得工作人员能够及时获知存储资源的容量预测情况，进而做出对应的维护工作。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测方法，还可以包括：

如果容量可用时间大于多个历史数据区间对应的时间和，则显示资源充足，如果容量可用时间小于预设时间间隔，则显示资源紧张。

通过自动判断实现上述信息的输出，无需工作人员自主进行判断，而是可以选取在资源紧张时直接采取对应的维护工作，而在资源充足时暂时不做处理，由此保证了存储资源的正常运行。

下面结合具体实现场景以服务器磁盘容量为例对本发明实施例提供的上述技术方案进行详细说明，当服务器处理的业务趋于平稳正常化时，日志文件以及数据库文件的增长呈线性增加，如图2所示；对本月内服务器磁盘容量进行记录，并通过上述技术方案得到一条与容量预测函数对应的数据增长曲线(即图中的线性拟合)，借此可以对未来磁盘容量进行计算，如可以预测9月29日服务器磁盘容量将达到550G等。

本发明实施例还提供了一种存储资源的容量预测装置，如图3所示，包括：

获取模块11，用于获取存储资源的历史容量数据，并将历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间；

计算模块12，用于基于多个历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到存储资源的容量预测函数；

预测模块13，用于将容量最高阈值代入容量预测函数，计算得到与容量最高阈值对应的时间，并确定该时间之前的时间为存储资源的容量可用时间。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测装置，获取模块还可以包括：

去除单元，用于将历史容量数据中小于容量最低阈值的历史容量数据去除。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测装置，计算模块可以包括：

计算单元，用于：计算多个历史数据区间内全部历史容量数据的均值，得到与每个历史数据区间对应的容量实际值A₁至A_n，并基于A₁至A_n按照下列公式计算对应的B₁至B_n：

B_n＝αA_n-1+(1-α)B_n-1

其中，α为预设权重系数；

基于B₁至B_n按照下列公式计算对应的C₁至C_n:

C_n＝αB_n+(1-α)B_n-1

基于B_n及C_n得到下列容量预测函数：

其中，y表示时刻t对应的资源容量值。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测装置，还可以包括：

显示模块，用于对容量可用时间进行显示。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测装置，显示模块还可以包括：

显示单元，用于：如果容量可用时间大于多个历史数据区间对应的时间和，则显示资源充足，如果容量可用时间小于预设时间间隔，则显示资源紧张。

本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测装置中相关部分的说明请参见本发明实施例提供的一种存储资源的容量预测方法中对应部分的详细说明，在此不再赘述。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种存储资源的容量预测方法，其特征在于，包括：

获取存储资源的历史容量数据，并将所述历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间；

基于多个所述历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到所述存储资源的容量预测函数；

将容量最高阈值代入所述容量预测函数，计算得到与所述容量最高阈值对应的时间，并确定该时间之前的时间为所述存储资源的容量可用时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述存储资源的历史容量数据之后，还包括：

将所述历史容量数据中小于容量最低阈值的历史容量数据去除。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多个所述历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到所述存储资源的容量预测函数，包括：

计算每个所述历史数据区间内全部历史容量数据的均值，得到与每个历史数据区间对应的容量实际值A₁至A_n，并基于A₁至A_n按照下列公式计算对应的B₁至B_n：

B_n＝αA_n-1+(1-α)B_n-1

其中，α为预设权重系数；

基于B₁至B_n按照下列公式计算对应的C₁至C_n:

C_n＝αB_n+(1-α)B_n-1

基于B_n及C_n得到下列容量预测函数：

$y=2B_n-C_n+\frac{\mathrm{\α}}{1-\mathrm{\α}}\×(B_n-C_n)t$

其中，y表示时刻t对应的资源容量值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述容量可用时间进行显示。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

如果所述容量可用时间大于多个所述历史数据区间对应的时间和，则显示资源充足，如果所述容量可用时间小于所述预设时间间隔，则显示资源紧张。

6.一种存储资源的容量预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取存储资源的历史容量数据，并将所述历史容量数据按照预设时间间隔分成多个连续的历史数据区间；

计算模块，用于基于多个所述历史数据区间的历史容量数据进行计算，得到所述存储资源的容量预测函数；

预测模块，用于将容量最高阈值代入所述容量预测函数，计算得到与所述容量最高阈值对应的时间，并确定该时间之前的时间为所述存储资源的容量可用时间。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块还包括：

去除单元，用于将所述历史容量数据中小于容量最低阈值的历史容量数据去除。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：

计算单元，用于：计算多个所述历史数据区间内全部历史容量数据的均值，得到与每个历史数据区间对应的容量实际值A₁至A_n，并基于A₁至A_n按照下列公式计算对应的B₁至B_n：

B_n＝αA_n-1+(1-α)B_n-1

其中，α为预设权重系数；

基于B₁至B_n按照下列公式计算对应的C₁至C_n:

C_n＝αB_n+(1-α)B_n-1

基于B_n及C_n得到下列容量预测函数：

$y=2B_n-C_n+\frac{\mathrm{\α}}{1-\mathrm{\α}}\×(B_n-C_n)t$

其中，y表示时刻t对应的资源容量值。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：

显示模块，用于对所述容量可用时间进行显示。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述显示模块还包括：

显示单元，用于：如果所述容量可用时间大于多个所述历史数据区间对应的时间和，则显示资源充足，如果所述容量可用时间小于所述预设时间间隔，则显示资源紧张。