CN116048910A - 一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法 - Google Patents

一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法 Download PDF

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CN116048910A CN202211574534.6A CN202211574534A CN116048910A CN 116048910 A CN116048910 A CN 116048910A CN 202211574534 A CN202211574534 A CN 202211574534A CN 116048910 A CN116048910 A CN 116048910A
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郭岳
朱兆宇
李德识
胡耀东
柯旺松
李想
梁源
黄超
周正
廖荣涛
袁慧
贺亮
冯伟东
王婕
王逸兮
罗弦
姚渭菁
胡欢君
李磊
邱爽
朱国威
代荡荡
詹伟
周蕾
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Wuhan University WHU
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State Grid Hubei Transmission And Transformation Engineering Co ltd
Wuhan University WHU
Information and Telecommunication Branch of State Grid Hubei Electric Power Co Ltd
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Abstract

本申请涉及一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法，包括如下步骤：设读入数据中心设备运行所产生的时间序列数据；得到大尺度波动序列和小尺度波动序列；在大尺度波动序列中，为了降低计算复杂度，预测设备状态长期变化趋势，将大尺度波动序列中的各个时刻数据进行合并形成各个时段即大尺度设备运行状态序列，预测大尺度设备运行状态序列以时段为尺度；使用滑动窗口k近邻预测方法和预匹配方式进行大尺度预测；使用AR预测模型进行小尺度预测；基于大尺度预测值和小尺度预测值得到下一个时刻的设备运行数据。本申请降低计算复杂度，预测设备状态长期变化趋势，实现在保持预测性能的同时降低预测算法的开销。

Description

一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法
技术领域
本申请涉及数据预测领域，涉及一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法。
背景技术
由于计算机技术、物联网技术和人工智能的迅猛发展，每天都会产生大量的信息数据，这些数据都需要由数据中心中的设备进行处理。对设备的运行数据进行精准预测有助于分析设备的未来工作状态，从而保障数据中心业务的稳定运行。
为保障数据中心各设备的稳定运行，需要对设备的运行数据进行预测，然而实现这一目标面临如下挑战：第一，基于设备运行数据的突变性，单一时刻的数据突变并不能作为有效参考，因此需要预测较长时间的数据变化，但如何从设备运行数据中提取出长期变化是一个问题。第二，预测长期的数据变化会增加预测误差，而小尺度波动序列反映了数据高频的复杂波动，能够提高短期数据预测的准确度，因此在大尺度预测之后，将预测小尺度波动序列，并将两者结合形成对设备运行数据的预测结果。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法，降低计算复杂度，预测设备状态长期变化趋势，实现在保持预测性能的同时降低预测算法的开销。
为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
本申请实施例提供一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法，包括如下步骤：
步骤1：设备的运行数据在一段时间T内为一个时间序列，读入数据中心设备运行所产生的时间序列数据，记为h(t)；
步骤2：依据经验模态分解，设计一种不完全分解策略，得到最优的分解次数，进而得到大尺度波动序列和小尺度波动序列；
步骤3：在大尺度波动序列中，为了降低计算复杂度，预测设备状态长期变化趋势，将大尺度波动序列中的各个时刻数据进行合并形成各个时段即大尺度设备运行状态序列，预测大尺度设备运行状态序列以时段为尺度；
步骤4：使用滑动窗口k近邻预测方法和预匹配方式进行大尺度预测；
步骤5：使用AR预测模型进行小尺度预测；
步骤6：基于大尺度预测值和小尺度预测值得到下一个时刻的设备运行数据。
所述步骤2中为了获得设备运行数据的大尺度波动序列和小尺度波动序列，设计了一种不完全分解策略：
对于设备运行数据h(t),进行经验模态分解为：
Figure BDA0003989331670000021
其中，Ne是分解次数，yi(t)是第i次分解得到的固有模态函数，r(t)是残余序列，
每个子序列仅反映特定时间尺度变化，并且对所有子序列预测会导致计算复杂度过大，为了获得大尺度和小尺度的设备运行数据变化，将子序列合并成两部分，
第a次分解后剩余的低频序列为：
Figure BDA0003989331670000022
za(t)既需要反应大尺度变化、有一定的平滑性，又与原序列相似，因此构建目标函数：
argmaxαa
αa＝Sa(fm)*R(za(t)，h(t))
其中，R(za(t)，h(t))是za(t)与原序列h(t)的皮尔逊相关系数，反映za(t)与原序列的相似性，Sa(fm)表示将za(t)的频谱等分后，低频部分能量所占的比例，反应序列za(t)的平滑性。找到使αa最大的分解次数am作为不完全分解次数，
皮尔逊相关系数R(za(t)，h(t))：
Figure BDA0003989331670000031
其中，
Figure BDA0003989331670000032
是za(t)的平均值，
Figure BDA0003989331670000033
是h(t)的平均值。
Sa(fm)计算如下：
Figure BDA0003989331670000034
Figure BDA0003989331670000035
选取第am次分解后剩余的低频序列作为大尺度波动序列：
Figure BDA0003989331670000036
小尺度波动序列：
Figure BDA0003989331670000037
所述步骤3中为了降低计算复杂度，预测设备运行数据长期变化趋势，将大尺度波动序列中的各个时刻数据进行合并的方法：
大尺度波动序列经过时隙τ的平均运行数据变化为：
Figure BDA0003989331670000041
其中，Ss是取样数目。
计算平均运行数据变化小于阈值Dt所需的时隙数目为Nlarge,将其作为大尺度时段的长度。Nlarge满足：
Figure BDA0003989331670000042
大尺度设备运行状态序列
Figure BDA0003989331670000043
所述步骤4中基于滑动窗口k近邻和预匹配机制的大尺度预测方法为：
存储的大尺度设备运行状态历史序列为：
Figure BDA0003989331670000044
其中u代表当前时间为第u个大尺度时间段，
Figure BDA0003989331670000045
表示第i时段中大尺度设备运行状态。
训练向量及其标签为：
Figure BDA0003989331670000046
其中，n表示滑动窗口的长度，通过此滑动窗口对HL进行截取获得训练向量。经过截取后，得到训练集Y＝[Sn,Sn+1,…,Su-v]
测试向量为:
Figure BDA0003989331670000047
先进行预匹配筛除与测试向量差距较大的训练向量：
求得训练向量和测试向量第n个元素的差距，若差距大于阈值Dh，则过滤掉此训练向量。
Figure BDA0003989331670000048
计算预匹配后剩余的训练向量Si和Su间的距离：
Figure BDA0003989331670000049
从其中选择k个最近邻训练向量[c1,c2,…,ck],其标签
Figure BDA00039893316700000410
对所选择的训练向量cj，权重计算为：
Figure BDA0003989331670000051
其中，
Figure BDA0003989331670000052
为训练向量和测试向量的距离，表示为：
Figure BDA0003989331670000053
最后，大尺度预测值为：
Figure BDA0003989331670000054
所述步骤5中基于AR预测模型的小尺度预测方法为：
小尺度波动序列的预测采用AR模型：
Figure BDA0003989331670000055
其中，
Figure BDA0003989331670000056
表示t+1时刻的预测结果，hre(t)表示t时刻小尺度波动序列的值，LAR表示预测模型的阶数，ai表示AR预测模型的第i个系数，bt+1表示噪声项。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
经验模态分解能够将序列分解成反映不同时间尺度波动特征的固有模态函数和剩余项，然而每个子序列仅反映特定时间尺度的变化，并且对所有子序列预测会导致较大计算复杂度。为了获得大尺度和小尺度的波动序列，设计了一种不完全分解策略。
在大尺度预测时，依据大尺度波动序列构建大尺度设备运行状态序列，以此降低计算复杂度，预测设备状态长期变化趋势。采用滑动窗口k近邻算法进行预测时，利用预匹配的方法来降低计算复杂度，以此实现在保持预测性能的同时降低预测算法的开销。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本申请实施例方法的架构图；
图2是本申请实施例方法的具体流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
图1为本发明方法的架构图，图2是本发明方法的具体流程图；
下面结合图1和图，介绍本发明的具体实施方式为一种基于双尺度设备运行状态预测的方法，包括以下具体步骤：
步骤1：设备的运行数据在一段时间T内为一个时间序列，读入数据中心设备运行所产生的时间序列数据，记为h(t)，在此处导入的是设备的CPU利用率；
步骤2：对时间序列h(t)进行Ne次的经验模态分解：
Figure BDA0003989331670000061
其中，Ne是分解次数，yi(t)是第i次分解得到的固有模态函数，r(t)是残余序列；
步骤3：为了获得大尺度和小尺度的设备运行数据变化，求取最佳的分解次数，进而得到大尺度波动序列和小尺度波动序列。
第a次分解后剩余的低频序列为：
Figure BDA0003989331670000071
目标函数：
argmaxαa
αa＝Sa(fm)*R(za(t)，h(t))
其中，R(za(t)，h(t))是za(t)与原序列h(t)的皮尔逊相关系数，反映za(t)与原序列的相似性，Sa(fm)表示将za(t)的频谱等分后，低频部分能量所占的比例，反应序列za(t)的平滑性。
皮尔逊相关系数R(za(t)，h(t))：
Figure BDA0003989331670000072
其中，
Figure BDA0003989331670000073
是za(t)的平均值，
Figure BDA0003989331670000074
是h(t)的平均值。
Sa(fm)计算如下：
Figure BDA0003989331670000075
Figure BDA0003989331670000076
初始化分解次数am＝1，以步长为1进行增加，直到am小于分解次数阈值A，依次计算αa，找到使其最大的分解次数am作为最佳分解次数；
选取第am次分解后剩余的低频序列作为大尺度波动序列：
Figure BDA0003989331670000077
小尺度波动序列：
Figure BDA0003989331670000078
步骤4：将大尺度波动序列中的各个时隙数据进行合并形成各个时段即大尺度设备运行状态序列。
大尺度波动序列经过时隙τ的平均运行数据变化为：
Figure BDA0003989331670000081
其中，Ss是取样数目。
初始化时段所包含的时隙数目Nlarge＝1，以1为步长，依次带入δ(Nlarge)，找到满足δ(Nlarge)≥Dt,δ(Nlarge-1)<Dt的Nlarge作为一个时段的长度；
Dt代表平均运行数据变化的阈值
大尺度设备运行状态序列
Figure BDA0003989331670000082
步骤5：依据大尺度设备运行状态序列构建大尺度预测的训练集和测试集
存储的大尺度设备运行状态历史序列为：
Figure BDA0003989331670000083
其中u代表当前时间为第u个大尺度时间段，
Figure BDA0003989331670000084
表示第i时段中大尺度设备运行状态。
训练向量及其标签为：
Figure BDA0003989331670000085
其中，n表示滑动窗口的长度，通过此滑动窗口对HL进行截取获得训练向量。经过截取后，得到训练集Y＝[Sn,Sn+1,…,Su-v]
测试向量为:
Figure BDA0003989331670000086
步骤6：预匹配筛除与测试向量差距较大的训练向量
求得训练向量和测试向量第n个元素的差距，若差距大于阈值Dh，则过滤掉此训练向量。
Figure BDA0003989331670000087
步骤7：使用滑动窗口k近邻预测方法进行大尺度预测
计算训练向量Si和Su间的距离：
Figure BDA0003989331670000091
从其中选择k个最近邻训练向量[c1,c2,…,ck],其标签
Figure BDA0003989331670000092
对所选择的训练向量cj，权重计算为：
Figure BDA0003989331670000093
其中，
Figure BDA0003989331670000094
为训练向量和测试向量的距离，表示为：
Figure BDA0003989331670000095
最后，大尺度预测值为：
Figure BDA0003989331670000096
步骤8：使用AR预测模型进行小尺度预测
小尺度波动序列的预测采用AR模型：
Figure BDA0003989331670000097
其中，
Figure BDA0003989331670000098
表示t+1时刻的预测结果，hre(t)表示t时刻小尺度波动序列的值，LAR表示预测模型的阶数，ai表示AR预测模型的第i个系数，bt+1表示噪声项。
通过最小二乘法计算AR模型的系数
步骤9：基于大尺度预测值和小尺度预测值计算下一个时刻的设备运行数据。
Figure BDA0003989331670000099
相较于现有技术，本发明提出一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法。本发明通过基于经验模态分解，设计一种不完全分解策略，获得时间序列的大尺度波动序列和小尺度波动序列；在大尺度波动序列中，为了降低计算复杂度，预测设备运行数据长期变化趋势，构建大尺度设备运行状态序列，以时段为尺度对大尺度状态序列进行预测；通过使用滑动窗口k近邻预测方法和预匹配的方式进行大尺度预测；通过使用AR预测模型进行小尺度预测；最后基于大尺度预测值和小尺度预测值得到下一个时刻的设备运行数据。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：设备的运行数据在一段时间T内为一个时间序列，读入数据中心设备运行所产生的时间序列数据，记为h(t)；
步骤2：依据经验模态分解，设计一种不完全分解策略，得到最优的分解次数，进而得到大尺度波动序列和小尺度波动序列；
步骤3：在大尺度波动序列中，为了降低计算复杂度，预测设备状态长期变化趋势，将大尺度波动序列中的各个时刻数据进行合并形成各个时段即大尺度设备运行状态序列，预测大尺度设备运行状态序列以时段为尺度；
步骤4：使用滑动窗口k近邻预测方法和预匹配方式进行大尺度预测；
步骤5：使用AR预测模型进行小尺度预测；
步骤6：基于大尺度预测值和小尺度预测值得到下一个时刻的设备运行数据。
2.根据权利要求1所述的一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法，其特征在于，所述步骤2中为了获得设备运行数据的大尺度波动序列和小尺度波动序列，设计了一种不完全分解策略：
对于设备运行数据h(t),进行经验模态分解为：
Figure FDA0003989331660000011
其中，Ne是分解次数，yi(t)是第i次分解得到的固有模态函数，r(t)是残余序列，
每个子序列仅反映特定时间尺度变化，并且对所有子序列预测会导致计算复杂度过大，为了获得大尺度和小尺度的设备运行数据变化，将子序列合并成两部分，
第a次分解后剩余的低频序列为：
Figure FDA0003989331660000021
za(t)既需要反应大尺度变化、有一定的平滑性，又与原序列相似，因此构建目标函数：
argmaxαa
αa＝Sa(fm)*R(za(t),h(t))
其中，R(za(t),h(t))是za(t)与原序列h(t)的皮尔逊相关系数，反映za(t)与原序列的相似性，Sa(fm)表示将za(t)的频谱等分后，低频部分能量所占的比例，反应序列za(t)的平滑性。找到使αa最大的分解次数am作为不完全分解次数，
皮尔逊相关系数R(za(t),h(t))：
Figure FDA0003989331660000022
其中，
Figure FDA0003989331660000023
是za(t)的平均值，
Figure FDA0003989331660000024
是h(t)的平均值。
Sa(fm)计算如下：
Figure FDA0003989331660000025
Figure FDA0003989331660000026
选取第am次分解后剩余的低频序列作为大尺度波动序列：
Figure FDA0003989331660000027
小尺度波动序列：
Figure FDA0003989331660000028
3.根据权利要求1所述的一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法，其特征在于，所述步骤3中为了降低计算复杂度，预测设备运行数据长期变化趋势，将大尺度波动序列中的各个时刻数据进行合并的方法：
大尺度波动序列经过时隙τ的平均运行数据变化为：
Figure FDA0003989331660000031
其中，Ss是取样数目。
计算平均运行数据变化小于阈值Dt所需的时隙数目为Nlarge,将其作为大尺度时段的长度。Nlarge满足：
δ(Nlarge)≥Dt,δ(Nlarge-1)<Dt
大尺度设备运行状态序列
Figure FDA0003989331660000032
4.根据权利要求1所述的一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法，其特征在于，所述步骤4中基于滑动窗口k近邻和预匹配机制的大尺度预测方法为：
存储的大尺度设备运行状态历史序列为：
Figure FDA0003989331660000033
其中u代表当前时间为第u个大尺度时间段，
Figure FDA0003989331660000034
表示第i时段中大尺度设备运行状态。
训练向量及其标签为：
Figure FDA0003989331660000035
其中，n表示滑动窗口的长度，通过此滑动窗口对HL进行截取获得训练向量。经过截取后，得到训练集Y＝[Sn,Sn+1,…,Su-v]
测试向量为:
Figure FDA0003989331660000036
先进行预匹配筛除与测试向量差距较大的训练向量：
求得训练向量和测试向量第n个元素的差距，若差距大于阈值Dh，则过滤掉此训练向量。
Figure FDA0003989331660000041
计算预匹配后剩余的训练向量Si和Su间的距离：
Figure FDA0003989331660000042
从其中选择k个最近邻训练向量[c1,c2,…,ck],其标签
Figure FDA0003989331660000043
对所选择的训练向量cj，权重计算为：
Figure FDA0003989331660000044
其中，
Figure FDA0003989331660000045
为训练向量和测试向量的距离，表示为：
Figure FDA0003989331660000046
最后，大尺度预测值为：
Figure FDA0003989331660000047
5.根据权利要求1所述的一种数据中心设备运行数据双尺度预测方法，其特征在于，所述步骤5中基于AR预测模型的小尺度预测方法为：
小尺度波动序列的预测采用AR模型：
Figure FDA0003989331660000048
其中，
Figure FDA0003989331660000049
表示t+1时刻的预测结果，hre(t)表示t时刻小尺度波动序列的值，LAR表示预测模型的阶数，ai表示AR预测模型的第i个系数，bt+1表示噪声项。
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