CN108011764A - 一种预测多云平台存储资源增长量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及多云平台管理技术领域，特别是一种预测多云平台存储资源增长量的方法。本发明首先向统管系统注册多个云平台的每个数据中心名称、存储服务URL地址、区域ID、每个数据中心的存储资源上限；然后采集多云平台存储资源真实增长信息；接着设置存储资源预留比例和周期；再采集最近三个周期的最大增长量、最小增长量、平均增长量；预测多个云平台未来几个周期的增长量，如某个云平台剩余存储资源≤云平台总存储资源×存储资源预留比例，则提前通知。本发明解决了无法避免存储空间满导致虚拟机异常死机、无法统一预测多个云平台下每个数据中心存储资源使用趋势、多云平台存储资源管理复杂、无法统一设置多云平台阈值并提前通知、造成人力资源浪费等问题；可应用于多云平台资源统一管理。

Description

一种预测多云平台存储资源增长量的方法

技术领域

本发明涉及多云平台管理技术领域，特别是一种预测多云平台存储资源增长量的方法。

背景技术

由于云计算快速发展多年，已经涌现一大批成熟的云计算平台；这些云平台都能按需提供独立存储服务或者提供存储服务供给虚拟机使用。许多大型企业或者政府机构，都部署多个不同品牌的云平台；而这些云平台之间的存储资源统计并不共享；这样就存在以下隐患：

一是单个数据中心存储真实已用空间不能超过真实最大空间，否则虚拟机就会出现异常关机情况，需要及时增加存储资源，保证虚拟机能够长时间正常运行。

二是各个云平台提供存储服务大同小异，然而其管理页面、API接口并不一致，无法统一管理，并且无法统一设置阈值并提前通知。

三是每个云平台都需要单独的专业工程师管理，造成人力资源浪费。

四是无法较准确预测未来资源发展趋势，运维工程师等到资源快要耗尽的时候才申请购置新硬件设备资源；而走申请流程通常比较久，无法快捷响应用户的资源使用需要。

发明内容

本发明方法解决的技术问题在于提供一种预测多云平台存储资源增长量的方法，解决了无法避免存储空间满导致虚拟机异常死机、无法统一预测多个云平台下每个数据中心存储资源使用趋势、多云平台存储资源管理复杂、无法统一设置多云平台阈值并提前通知、造成人力资源浪费等问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案是，

所述的方法是首先向统管系统注册多个云平台的每个数据中心名称、存储服务URL地址、区域ID、每个数据中心的存储资源上限；然后采集多云平台存储资源真实增长信息；接着设置存储资源预留比例和周期；再采集最近三个周期的最大增长量、最小增长量、平均增长量；预测多个云平台未来几个周期的增长量，如某个云平台剩余存储资源≤云平台总存储资源×存储资源预留比例，则提前通知。

所述的云平台，通常包含一个或者多个数据中心；

所述的统管系统，是统一管理多个云平台基础设施的系统；

所述的数据中心，是能够单独提供存储资源的服务中心；

所述的区域ID，是指区分不同数据中心的关键字。

所述的采集多云平台存储资源真实增长信息，是从统管系统采集每个云平台下多个数据中心的存储资源真实已用空间增长时间点以及增长量。

所述的周期，是采集间隔，通常是每天、每周、每月或者每季度，也可以是固定的天数。

所述的预测多云平台增长量，根据周期的不同，动态调整预测个数，若是周期≤7天则预测未来30天；若是周期为一周，则预测未来12周；若是周期为1个月，则预测未来12个月；

下个周期的增长量＝(最近三个周期最大增长量+最近三个周期平均增长量×4+最近三个周期最小增长量)/6。

本发明的有益效果如下：

1、本发明方法提供一种预测多云平台存储资源增长量的方法，避免存储空间满导致虚拟机异常死，解决多云平台存储资源管理复杂、造成人力资源浪费的问题；本发明方法，通过考虑估算中的不确定性和风险，可以提高预测增长量估算的准确性，区别于一般的线性回归、标准差方差等预测方法；统一管理下，能有效降低人力资源投入，区别于一般手工管理的或不支持预测多云平台存储资源增长量的方法。

2、本发明提供统管系统，是注册多个云平台的存储资源上限，区别于一般注册多个云平台的系统；本发明方法预测每云平台下多个数据中心存储资源使用趋势，不但能预测单个数据中心下个周期的趋势，还能预测何时能达到阈值，区别于一般多云平台存储资源预测的方法；预测多云平台存储资源使用趋势，并能提前通知，区别于一般多云平台存储资源预测的方法。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明：

图1为流程图；

具体实施方式

本发明的实施方式有多种，这里以对采集多云平台存储资源真实增长信息、设定预留存储资源比例及预测周期、采集最近三个周期存储资源的增长量、预测多云平台增长量、预测多云平台达到阈值的时间核心接口来说明实现方法，流程图如图1所示，具体实施过程如下：

1、注册多云平台存储服务代码如下：

2、采集多云平台存储资源真实增长信息代码如下：

3、设定预留存储资源比例及预测周期代码如下：

4、采集最近三个周期存储资源的增长量代码如下：

5、预测多云平台增长量，其公式如下：

指未来第i周期的增长量＝(max([第i-1周期的增长量，第i-2周期的增长量，第i-3周期的增长量])+avg(第i-1周期的增长量，第i-2周期的增长量，第i-3周期的增长量)×4+min([第i-1周期的增长量，第i-2周期的增长量，第i-3周期的增长量]))/6，其中max()函数表示取三个周期增长量的最大值，avg()函数表示取三个周期增长量的平均值，min()函数表示取三个周期增长量的最小值；

其代码如下：

6、预测多云平台达到阈值的时间代码如下：

整个流程结束。

Claims (7)

1.一种预测多云平台存储资源增长量的方法，其特征在于：所述的方法是首先向统管系统注册多个云平台的每个数据中心名称、存储服务URL地址、区域ID、每个数据中心的存储资源上限；然后采集多云平台存储资源真实增长信息；接着设置存储资源预留比例和周期；再采集最近三个周期的最大增长量、最小增长量、平均增长量；预测多个云平台未来几个周期的增长量，如某个云平台剩余存储资源≤云平台总存储资源×存储资源预留比例，则提前通知。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述的云平台，通常包含一个或者多个数据中心；

所述的统管系统，是统一管理多个云平台基础设施的系统；

所述的数据中心，是能够单独提供存储资源的服务中心；

所述的区域ID，是指区分不同数据中心的关键字。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述的采集多云平台存储资源真实增长信息，是从统管系统采集每个云平台下多个数据中心的存储资源真实已用空间增长时间点以及增长量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述的采集多云平台存储资源真实增长信息，是从统管系统采集每个云平台下多个数据中心的存储资源真实已用空间增长时间点以及增长量。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，

所述的周期，是采集间隔，通常是每天、每周、每月或者每季度，也可以是固定的天数。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述的预测多云平台增长量，根据周期的不同，动态调整预测个数，若是周期≤7天则预测未来30天；若是周期为一周，则预测未来12周；若是周期为1个月，则预测未来12个月；

下个周期的增长量＝(最近三个周期最大增长量+最近三个周期平均增长量×4+最近三个周期最小增长量)/6。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的预测多云平台增长量，根据周期的不同，动态调整预测个数，若是周期≤7天则预测未来30天；若是周期为一周，则预测未来12周；若是周期为1个月，则预测未来12个月；

下个周期的增长量＝(最近三个周期最大增长量+最近三个周期平均增长量×4+最近三个周期最小增长量)/6。