CN114153685A

CN114153685A - 服务器带内系统信息预估方法、系统、装置及存储介质

Info

Publication number: CN114153685A
Application number: CN202111278719.8A
Authority: CN
Inventors: 荆亚; 段谊海
Original assignee: Jinan Inspur Data Technology Co Ltd
Current assignee: Jinan Inspur Data Technology Co Ltd
Priority date: 2021-10-31
Filing date: 2021-10-31
Publication date: 2022-03-08

Abstract

本申请公开了一种服务器带内系统信息预估方法、系统、装置及计算机可读存储介质，包括：获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息；利用预设的预测模型分析带内系统信息，得到下一周期的预测带内系统信息；按照预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，得到评估结果。本申请主动获取服务器上一周期的带内系统信息，并利用预先训练好的预测模型分析上一周期的带内系统信息，预测出下一周期的预测带内系统信息，再利用预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，得到与各个带内系统信息对应的评估结果，方便后续服务器方能够主动或及时的相应用户的升级需求，也能够帮助用户得知服务器运行状态，制定升级计划，提升了用户体验。

Description

服务器带内系统信息预估方法、系统、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别涉及一种服务器带内系统信息预估方法、系统、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的深入发展以及云平台技术的发展，各企业的大量业务均需要服务器予以支持，对于云平台方的服务器，需要满足各个用户的独立需求，为每个用户提供所需的服务器组。

现有技术中，在为每个用户的服务器组进行升级与配置时虽然可以批量进行操作，但是均需要由人工发现与设置，同时，用户在使用中会不断升级其业务或对服务器有新的需求，会不时提出对服务器的升级要求，此时只能被动根据用户需求进行升级，有时会难以及时响应用户的升级需求，且在升级时需要停止服务器的运行，中断用户业务，升级时间只能与用户协商，二用户也不一定能够提供最佳时间，造成升级时间难以敲定，维护方、处于被动响应状态，难以提升用户体验，同时，用户方也无法有效掌握自身业务服务器性能的需求，所申请的服务器组可能存在性能过剩，也可能性能紧张，只能由服务器提供方，定时人工审查才能够掌握情况，信息滞后，难以提升用户体验。

为此，需要一种能够预测服务器状态为用户提供服务器性能评估以便后续升级的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种服务器带内系统信息预估方法、系统、装置及计算机可读存储介质，能够预测服务器状态为用户提供服务器性能评估以便后续升级。其具体方案如下：

一种服务器带内系统信息预估方法，包括：

获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息；

利用预设的预测模型分析所述带内系统信息，得到下一周期的预测带内系统信息；

按照预设的评估规则对所述预测带内系统信息进行评估，得到评估结果；

其中，所述预测模型为预先利用历史带内系统信息进行预测训练得到的模型。

可选的，所述获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息的过程，包括：

获取上一周期内被监测的目标服务器的原始带内系统信息；

从所述原始带内系统信息内依序提取间隔固定时间段的所述带内系统信息；

所述利用预设的预测模型分析所述带内系统信息，得到下一周期的预测带内系统信息的过程，包括：

以所述带内系统信息中的带内系统信息类别数为M，以所述带内系统信息中的每种类别信息的数量为N，构建[M][N]矩阵数据集；

将所述[M][N]矩阵数据集代入所述预测模型，对下一周期的目标服务器的带内系统信息进行预测分析，得到下一周期的所述预测带内系统信息；

其中，所述预测模型为预先基于LSTM算法利用历史带内系统信息进行预测训练得到的模型。

可选的，还包括：

利用所述评估结果，制定升级建议。

可选的，还包括：

利用所述评估结果中的空闲时间评估结果，生成建议升级时间。

本发明还公开了一种服务器带内系统信息预估系统，包括：

信息获取模块，用于获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息；

预测模块，用于利用预设的预测模型分析所述带内系统信息，得到下一周期的预测带内系统信息；

评估模块，用于按照预设的评估规则对所述预测带内系统信息进行评估，得到评估结果；

可选的，所述信息获取模块，包括：

原始信息获取单元，用于获取上一周期内被监测的目标服务器的原始带内系统信息；

信息提取单元，用于从所述原始带内系统信息内依序提取间隔固定时间段的所述带内系统信息；

所述预测模块，包括：

矩阵生成单元，用于以所述带内系统信息中的带内系统信息类别数为M，以所述带内系统信息中的每种类别信息的数量为N，构建[M][N]矩阵数据集；

预测单元，用于将所述[M][N]矩阵数据集代入所述预测模型，对下一周期的目标服务器的带内系统信息进行预测分析，得到下一周期的所述预测带内系统信息；

可选的，还包括：

升级建议模块，用于利用所述评估结果，制定升级建议。

可选的，还包括：

升级时间建议模块，用于利用所述评估结果中的空闲时间评估结果，生成建议升级时间。

本发明还公开了一种服务器带内系统信息预估装置，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现如前述的服务器带内系统信息预估方法。

本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的服务器带内系统信息预估方法。

本发明中，服务器带内系统信息预估方法，包括：获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息；利用预设的预测模型分析带内系统信息，得到下一周期的预测带内系统信息；按照预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，得到评估结果；其中，预测模型为预先利用历史带内系统信息进行预测训练得到的模型。

本发明主动获取服务器上一周期的带内系统信息，并利用预先训练好的预测模型分析上一周期的带内系统信息，预测出下一周期的预测带内系统信息，再利用预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，得到与各个带内系统信息对应的评估结果，方便后续服务器方能够主动或及时的相应用户的升级需求，也能够帮助用户得知服务器运行状态，制定升级计划，提升了用户体验。

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为本发明实施例公开的一种服务器带内系统信息预估方法流程示意图；

图2为本发明实施例公开的另一种服务器带内系统信息预估方法流程示意图；

图3为本发明实施例公开的一种服务器带内系统信息预估系统结构示意图。

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。

本发明实施例公开了一种服务器带内系统信息预估方法，参见图1所示，该方法包括：

S11：获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息。

具体的，预测具备时效性，因此，以一个周期为单位进行预测时，需要知道前一个周期的数据才能够预测下一个周期的数据，因此，在预测下一个周期前先获取上一个周期内的数据，为此，获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息，以便后续预测使用，可以设置1天24小时为一个周期，当然，根据实际应用需要，可以缩短或延长，在此不做具体限定。

其中，带内系统信息可以包括目标服务器的CPU使用率、内存使用率、硬盘使用总量、硬盘使用率和系统负载等信息。

S12：利用预设的预测模型分析带内系统信息，得到下一周期的预测带内系统信息。

具体的，预先利用历史带内系统信息进行预测训练得到预测模型，通过预测模型对上一周期的带内系统信息进行分析预测，可以得到能够反映下一周期带内系统信息走势的预测带内系统信息，从而实现对带内系统信息的预测，例如，通过对上一周期的不同时间段的CPU使用率，预测下一周期相应时间段的CPU使用率，如上一周期，16点CPU使用率为5％，17点CPU使用率为10％，18点CPU使用率为20％，19点CPU使用率为30％，18点CPU使用率为80％，19点CPU使用率为85％，20点CPU使用率为80％，可以预测出下一周期内，16点CPU使用率低，服务器较为空闲，可以预测CPU使用率同样在5％左右，此时段适合停机更新，18点至20点为使用高峰，CPU使用率不低于80，预计在85％左右，并且考虑用户增长或休息日等因素，预测值可以更高，为了满足该时段的峰值，可以考虑升级服务器CPU数量，降低服务器CPU峰值负载，确保业务稳定运行。

可以理解的是，预测模型可以基于深度学习网络创建，具体使用何种算法可以根据实际应用需求选择。

S13：按照预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，得到评估结果。

具体的，通过按照预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，可以得到评估结果，评估结果中可以包括对空闲时间段的预测，以便建议用户升级时间，也可以预测出服务器的那些硬件性能处于极限，需要升级等内容，例如，在评估空闲状态时，预设的评估规则可以为(当前cpu使用率-cpu使用率最小值)<＝(cpu使用率最小值*5％)，又或对硬盘容量评估时的评估规则可以为硬盘使用率达到95％且持续满1小时，则认为硬盘使用率过高。

具体的，通过对预测的预测带内系统信息按照预设的评估规则，可以得到与各个带内系统信息对应的评估结果，通过评估结果可以对服务器下一周期的运行状态有一个综合的预测评价，以便后续服务器方能够主动或及时的相应用户的升级需求。

可见，本发明实施例主动获取服务器上一周期的带内系统信息，并利用预先训练好的预测模型分析上一周期的带内系统信息，预测出下一周期的预测带内系统信息，再利用预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，得到与各个带内系统信息对应的评估结果，方便后续服务器方能够主动或及时的相应用户的升级需求，也能够帮助用户得知服务器运行状态，制定升级计划，提升了用户体验。

本发明实施例公开了一种具体的服务器带内系统信息预估方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。参见图2所示，具体的：

S21：获取上一周期内被监测的目标服务器的原始带内系统信息；

S22：从原始带内系统信息内依序提取间隔固定时间段的带内系统信息。

具体的，由于信息是按照周期获取，因此不用实时获取，所以可以先慢慢获取上一周期内全部的原始带内系统信息，然后再从原始带内系统信息内提取所需信息，本发明实施例中，后续使用的预测模型为基于LSTM算法制作而成，对数据具备时序要求，因此，从原始带内系统信息内依序提取间隔固定时间段的带内系统信息，例如，从获取第一个原始带内系统信息后，每间隔10分钟获取下一个原始带内系统信息，即提取的相邻的原始带内系统信息前后相差10分钟。

S23：以带内系统信息中的带内系统信息类别数为M，以带内系统信息中的每种类别信息的数量为N，构建[M][N]矩阵数据集。

具体的，带内系统信息中不同类别的信息类型数量设置为M，例如，若带内系统信息中包括CPU使用率、硬盘使用率和内存使用率，则带内系统信息类别数为3，M为3，即包括三种系统信息，而每种信息的总提取数量为N，例如，在S22中，每间隔固定时间段，总共提取了50次数据，那么每种类别信息的数据也都提取了50次，N便为50，则可以构建一个[3][50]矩阵数据集。

S24：将[M][N]矩阵数据集代入预测模型，对下一周期的目标服务器的带内系统信息进行预测分析，得到下一周期的预测带内系统信息。

具体的，通过将[M][N]矩阵数据集代入预先基于LSTM算法利用历史带内系统信息进行预测训练得到的预测模型，便可以得到下一周期的预测带内系统信息。

S25：按照预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，得到评估结果；

S26：利用评估结果，制定升级建议。

例如，评估结果中包括硬盘容量的评估结果，存在硬盘使用率达到95％且持续满1小时的现象，因此，评估结果中记录有硬盘容量报警提示，为此，可以生成硬盘扩容的升级建议，同理，CPU、系统负载和内存等，都可以生成相应的提示。

S27：利用评估结果中的空闲时间评估结果，生成建议升级时间。

具体的，通过空闲时间评估结果评估出空闲时间段，可以在空闲时段提供给用户在此时间对服务器进行升级的建议，例如，对带内系统管理软件(ISPIM)的升级或者硬件升级，在空闲时段升级能够对用户的业务造成最小影响，便于用户参考。

相应的，本发明实施例还公开了一种服务器带内系统信息预估系统，参见图3所示，该系统包括：

信息获取模块11，用于获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息；

预测模块12，用于利用预设的预测模型分析带内系统信息，得到下一周期的预测带内系统信息；

评估模块13，用于按照预设的评估规则对预测带内系统信息进行评估，得到评估结果；

其中，预测模型为预先利用历史带内系统信息进行预测训练得到的模型。

具体的，上述信息获取模块11，可以包括原始信息获取单元和信息提取单元；其中，

信息提取单元，用于从原始带内系统信息内依序提取间隔固定时间段的带内系统信息；

上述预测模块12，可以包括矩阵生成单元和预测单元；其中，

矩阵生成单元，用于以带内系统信息中的带内系统信息类别数为M，以带内系统信息中的每种类别信息的数量为N，构建[M][N]矩阵数据集；

预测单元，用于将[M][N]矩阵数据集代入预测模型，对下一周期的目标服务器的带内系统信息进行预测分析，得到下一周期的预测带内系统信息；

其中，预测模型为预先基于LSTM算法利用历史带内系统信息进行预测训练得到的模型。

具体的，还可以包括升级建议模块，用于利用评估结果，制定升级建议。

具体的，还可以包括升级时间建议模块，用于利用评估结果中的空闲时间评估结果，生成建议升级时间。

此外，本发明实施例还公开了一种服务器带内系统信息预估装置，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行计算机程序以实现如前述的服务器带内系统信息预估方法。

另外，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述的服务器带内系统信息预估方法。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

以上对本发明所提供的技术内容进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

1.一种服务器带内系统信息预估方法，其特征在于，包括：

获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息；

2.根据权利要求1所述的服务器带内系统信息预估方法，其特征在于，所述获取上一周期内被监测的目标服务器的带内系统信息的过程，包括：

获取上一周期内被监测的目标服务器的原始带内系统信息；

3.根据权利要求1或2所述的服务器带内系统信息预估方法，其特征在于，还包括：

利用所述评估结果，制定升级建议。

4.根据权利要求3所述的服务器带内系统信息预估方法，其特征在于，还包括：

5.一种服务器带内系统信息预估系统，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的服务器带内系统信息预估系统，其特征在于，所述信息获取模块，包括：

所述预测模块，包括：

7.根据权利要求5或6所述的服务器带内系统信息预估系统，其特征在于，还包括：

升级建议模块，用于利用所述评估结果，制定升级建议。

8.根据权利要求3所述的服务器带内系统信息预估系统，其特征在于，还包括：

9.一种服务器带内系统信息预估装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至4任一项所述的服务器带内系统信息预估方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的服务器带内系统信息预估方法。