CN117768469A - 一种基于大数据的云服务管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的云服务管理方法及系统，包括步骤：S1：实时收集云平台服务器的使用数据；S2：应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测；S3：将ARIMA模型的预测结果作与使用数据一起构成输入矩阵X；S4：变压器网络模型采用注意力机制；S5：输出云平台服务器的资源需求预测；S6：调整计算资源或网络带宽；本申请通过应用时间序列分析模型ARIMA结合变压器网络模型，同时将时间编码、上下文信息编码纳入注意力机制，高效地处理和分析云平台上的大规模数据来优化资源配置和使用，从而提高服务质量和降低运营成本，大大提升了云数据处理速度和准确度，极大增加用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于大数据的云服务管理方法及系统。
背景技术
随着云计算技术的迅速发展和大数据时代的到来，云服务已成为提供数据存储、处理和分析的关键平台，企业和组织越来越依赖于云平台来处理、存储和分析海量数据，以支撑其业务运营和决策制定，尤其是在处理大数据时，如何高效、准确地管理和调配云资源成为了一个亟待解决的问题。在这一背景下，有效管理云平台资源，以满足动态变化的服务需求，成为了一项挑战性任务。
大数据云服务管理面临的主要挑战包括数据的高维度、动态变化的负载、以及对实时或近实时处理的需求。传统的资源管理策略，往往基于静态规则，缺乏对实时数据变化的快速响应能力，如基于静态规则的扩缩容策略，难以适应这种快速变化的环境。此外，用户请求的不可预测性以及服务质量（QoS）的保证要求，都使得云服务资源管理的自动化和智能化成为了迫切需要，大数据应用的复杂性要求云服务管理能够准确预测未来的资源需求，以优化资源配置和减少成本，然而，现有技术往往无法准确捕捉到数据之间复杂的依赖关系，导致资源预测的不准确。且传统的云服务管理方法依赖于预定义的规则和人工设置的阈值来调整资源，这种方式在面对大规模、高复杂度的数据时往往显得力不从心。
虽然已经有一些方法试图通过自动化工具和策略来改善云服务管理，如基于阈值的自动扩展策略和基于历史数据的资源需求预测，但这些方法仍然存在局限性。基于阈值的方法缺乏对未来负载变化的预见性，而基于历史数据的预测方法往往忽略了数据内在的时间序列特性和复杂的非线性关系，导致预测结果的准确性有限，且不能够通过将实时获取的数据结合历史数据进行预测，且现有的变压器网络模型没有考虑到时间编码和上下文信息编码信息，导致预测准确度较低。此外，现有技术往往在处理海量数据时效率低下，无法满足实时或近实时处理的需求。
且现有的变压器网络模型不能够根据实时数据并结合历史数据情况进行动态调整，导致计算灵活性较差，且现有的变压器网络不能够根据时间序列函数的变化而变化，针对云服务器数据处理时有较高的局限性，云服务器数据处理行业迫切需要一种新的解决方案，以提高云服务器处理的效率和客户满意度。
发明内容
针对现有技术中提到的上述问题，为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于大数据的云服务管理方法及系统，该方法实时收集云平台服务器的使用数据；应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值；将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；变压器网络模型采用注意力机制；利用变压器网络模型的最终输出未来一段时间内云平台服务器的资源需求预测；系统根据对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量估计，调整计算资源或网络带宽；本申请通过应用时间序列分析模型ARIMA结合变压器网络模型提升了预测准确度，尤其ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X，同时变压器网络模型将时间编码、上下文信息编码纳入注意力机制，大大提升了云数据处理速度和准确度，极大增加用户体验。
本申请提供一种基于大数据的云服务管理方法，其特征在于，包括步骤：
S1：系统实时收集云平台服务器的使用数据，包括负载数据、用户请求数据、服务响应时间、网络流量数据；
S2：应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值：
；
其中，是常数项，/>、/>分别是第1、第p自回归参数，/>、/>分别是第1、第q移动平均参数;/>、/>、/>分别是在时间点t-1、t-q、t的误差项；/>、/>分别是在时间点t-1、t-p时的预测值；
S3：将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；
S4：变压器网络模型接收到输入矩阵X，变压器网络模型采用注意力机制：
；
其中，T为时间编码，C代表上下文信息编码；查询Q、键K、值V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到，、/>、/>分别为查询、键、值的转换矩阵，则/>、、/>，/>为缩放因子，/>为归一化函数；
S5：经过自注意力机制处理后，使用前馈神经网络FFN对注意力机制的输出进行变换，其中FFN包括两个线性变换和一个非线性激活函数；对前馈神经网络FFN的输出进行残差连接和层归一化处理，确保经过前馈神经网络FFN处理的特征通过网络层；利用变压器网络模型的最终输出未来一段时间内云平台服务器的资源需求预测，预测包括对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量进行估计；
S6：系统根据对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量估计，调整计算资源或网络带宽。
优选地，所述负载数据包括CPU使用率、内存使用量、磁盘I/O操作；所述用户请求数据包括请求类型、请求时间、请求频率，请求类型包括数据读取或写入请求；所述服务响应时间包括服务启动时间、处理时间以及响应发送时间；所述网络流量数据包括数据传输速率、流量峰值。
优选地，所述应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，包括：首先确定ARIMA模型的自回归项阶数p、差分项阶数d、移动平均项的阶数q,其中，使用自相关图ACF和偏自相关图PACF来计算p和q，通过差分次数来确定d；其次，使用历史数据拟合ARIMA模型，估计模型参数、/>,利用拟合的模型对未来CPU使用率进行预测。
优选地，所述S2：应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，还包括一个滚动窗口W，用于确定用于模型训练的数据范围，每次窗口滚动后，评估模型的预测误差ϵ并调整参数：
；
其中，是第i个时间点的预测值，/>是第i个时间点的实际值，n是窗口大小，i表示窗口内时间点索引值，如果/>大于设定阈值增加p或d。
优选地，所述T为时间编码，时间编码T采用正弦和余弦函数的位置编码方法，对于序列中的每个位置pos和每个维度j，时间编码的第j个维度的值由下列公式给出：
当i为偶数时，；
当i为奇数时，；
其中，是位置索引，/>是维度索引，/>是模型的维度。
本申请还提供一种基于大数据的云服务管理系统，包括：
使用数据收集模块，系统实时收集云平台服务器的使用数据，包括负载数据、用户请求数据、服务响应时间、网络流量数据；
预测值计算模块，应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值：
；
其中，是常数项，/>、/>分别是第1、第p自回归参数，/>、/>分别是第1、第q移动平均参数;/>、/>、/>分别是在时间点t-1、t-q、t的误差项；/>、/>分别是在时间点t-1、t-p时的预测值；
输入矩阵生成模块，将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；
注意力机制计算模块，变压器网络模型接收到输入矩阵X，变压器网络模型采用注意力机制：
；
其中，T为时间编码，C代表上下文信息编码；查询Q、键K、值V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到，、/>、/>分别为查询、键、值的转换矩阵，则/>、、/>，/>为缩放因子，/>为归一化函数；
后处理模块，经过自注意力机制处理后，使用前馈神经网络FFN对注意力机制的输出进行变换，其中FFN包括两个线性变换和一个非线性激活函数；对前馈神经网络FFN的输出进行残差连接和层归一化处理，确保经过前馈神经网络FFN处理的特征通过网络层；利用变压器网络模型的最终输出未来一段时间内云平台服务器的资源需求预测，预测包括对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量进行估计；
调整模块，系统根据对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量估计，调整计算资源或网络带宽。
优选地，所述使用数据收集模块：负载数据包括CPU使用率、内存使用量、磁盘I/O操作；用户请求数据包括请求类型、请求时间、请求频率，请求类型包括数据读取或写入请求；服务响应时间包括服务启动时间、处理时间以及响应发送时间；网络流量数据包括数据传输速率、流量峰值。
优选地，所述预测值计算模块，应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，包括：首先确定ARIMA模型的自回归项阶数p、差分项阶数d、移动平均项的阶数q,其中，使用自相关图ACF和偏自相关图PACF来计算p和q，通过差分次数来确定d；其次，使用历史数据拟合ARIMA模型，估计模型参数/>、/>,利用拟合的模型对未来CPU使用率进行预测。
优选地，所述预测值计算模块，应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，还包括一个滚动窗口W，用于确定用于模型训练的数据范围，每次窗口滚动后，评估模型的预测误差ϵ并调整参数：
；
其中，是第i个时间点的预测值，/>是第i个时间点的实际值，n是窗口大小，i表示窗口内时间点索引值，如果/>大于设定阈值增加p或d。
优选地，所述T为时间编码，时间编码T采用正弦和余弦函数的位置编码方法，对于序列中的每个位置pos和每个维度j，时间编码的第j个维度的值由下列公式给出：
当i为偶数时，；
当i为奇数时，；
其中，是位置索引，/>是维度索引，/>是模型的维度。
本发明提供了一种基于大数据的云服务管理方法及系统，所能实现的有益技术效果如下：
1、本发明通过应用时间序列分析模型ARIMA结合变压器网络模型提升了预测准确度，尤其ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X，同时变压器网络模型将时间编码、上下文信息编码纳入注意力机制，大大提升了云数据处理速度和准确度，极大增加用户体验，系统能够根据模型预测结果及时调整资源分配，以应对突发事件和负载峰值，保证服务的高可用性和性能。
2、本发明变压器网络模型接收到输入矩阵X，变压器网络模型采用注意力机制：
；
其中，T为时间编码，C代表上下文信息编码；查询Q、键K、值V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到，、/>、/>分别为查询、键、值的转换矩阵，则/>、、/>，/>为缩放因子，/>为归一化函数；其中通过将时间编码T、上下文信息编码C纳入到注意力机制中，大大提升了信息的丰富程度，提升了变压器网络模型预测准确度。系统根据预测结果动态调整计算资源或网络带宽，优化资源配置。通过引入时间编码和上下文信息编码，模型能够有效地理解和利用时间序列数据的顺序信息，增强预测的准确性。
3、本发明创造性的采用应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值：输入矩阵生成模块，将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；通过将预测结果与原数据结合，丰富了数据输入类型，将ARIMA的预测数据作为变压器网络模型的输入，大大提高了变压器网络的准确性，大大提升了实时云服务数据处理效率和准确率，能够更准确地预测云平台服务器的资源需求。
4、本发明应用ARIMA模型对收集的数据进行处理，对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，还包括一个滚动窗口W，用于确定用于模型训练的数据范围，每次窗口滚动后，评估模型的预测误差ϵ并调整参数：
；
其中，是第i个时间点的预测值，/>是第i个时间点的实际值，n是窗口大小，i表示窗口内时间点索引值，如果/>大于设定阈值增加p或d，通过均方差的引入可以动态调整，提升了更加精确的资源需求预测和动态资源配置，企业可以避免过度配置资源而造成的不必要开支，同时减少因资源不足而影响用户体验的情况。这种数据驱动的资源管理策略有助于实现资源配置的最优化，从而在满足业务需求的前提下，最大程度地降低运营成本。本发明涉及一种滚动窗口机制，用于不断更新模型训练数据，保证预测结果的时效性和准确性。
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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明的一种基于大数据的云服务管理方法步骤示意图；
图2是本发明的一种基于大数据的云服务管理系统示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
针对现有技术中提到的上述问题，为解决上述技术问题，如附图1所示：提供一种基于大数据的云服务管理方法，其特征在于，包括步骤：
S1：系统实时收集云平台服务器的使用数据，包括负载数据、用户请求数据、服务响应时间、网络流量数据；数据收集：云服务管理系统实时监控和收集各种使用数据：在一些实施例中，一个基于云的电子商务平台，该平台需要处理来自全球不同地区的用户请求，保证高效的服务和良好的用户体验。为此，平台采用了基于变压器网络模型的云服务管理方法。通过在各个服务器上部署监控代理，实时收集CPU和内存的使用率，以及磁盘的I/O操作情况。记录所有用户对电子商务平台的请求，包括浏览商品页面的请求、提交订单的请求等，以及这些请求的类型、频率和持续时间。通过网络监控工具收集网络流量数据，包括数据的发送和接收量，以及高流量的时间段。使用性能监控工具跟踪服务响应时间，特别是对于关键操作如搜索、结账等。数据分析与应用：收集到的数据被送入变压器网络模型进行分析。模型利用自注意力机制深入理解数据之间的关系，预测在特定时间段内的资源需求。模型预测在即将到来的假日购物季，平台将经历用户请求量的激增。基于这一预测，系统自动调整资源分配，增加服务器实例，优化负载均衡策略，确保网络带宽充足。
在一些实施例中，负载数据定义：负载数据指的是服务器在一段时间内的工作负荷情况，通常包括CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O操作等。用途：通过分析负载数据，系统可以评估服务器当前的工作状态和负荷程度，预测未来可能出现的瓶颈或过载情况。用户请求数据定义：用户请求数据包括对云平台服务的所有请求记录，如请求类型（HTTP请求、数据库查询等）、请求频率、请求持续时间等。用途：分析用户请求数据有助于理解用户行为模式，预测高峰时段，以及优化服务配置以满足用户需求。服务响应时间定义：服务响应时间是指从用户发起请求到系统完成处理并返回响应的总时间。用途：服务响应时间直接影响用户体验。监控响应时间有助于识别性能瓶颈，确保服务的快速响应。网络流量数据定义：网络流量数据包括进出服务器的数据量，可以按照时间、服务类型等维度进行划分。用途：分析网络流量数据有助于评估网络带宽的使用情况，预测流量高峰，并据此调整网络资源配置。
S2：应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值：在一些实施例中，ARIMA模型是一种经典的时间序列预测方法，通过考虑历史数据中的趋势（自回归部分AR）、季节性（差分部分I）以及随机波动（移动平均部分MA）来预测未来的值。模型通过三个主要参数p、d、q来定义，其中p表示自回归项的阶数，d表示差分的阶数，q表示移动平均项的阶数。确定模型参数：通过分析CPU使用率的历史数据，使用自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来辅助确定ARIMA模型的参数 p、d、q。例如，如果差分后的数据显示出明确的季节性模式，则d可能大于0；如果PACF在滞后p之后截尾，而ACF缓慢下降，则选定相应的p和q 值。模型训练：使用选定的参数p、d、q 对ARIMA模型进行训练，输入为历史上的CPU使用率数据。预测：基于训练好的ARIMA模型，对未来某一时间点t的CPU使用率进行预测。
在一些实施例中，一家企业的IT部门希望优化其云基础设施的资源配置，特别是减少因资源过载导致的性能问题。为此，决定对关键服务器的CPU使用率进行预测，以便提前调整资源分配。数据收集：收集过去一年内关键服务器每5分钟的CPU使用率数据。参数选择：通过分析收集到的CPU使用率数据，发现数据显示出明显的日周期性，且一次差分后数据趋于平稳。偏自相关图（PACF）在滞后2处截尾，自相关图（ACF）在滞后2处缓慢下降，因此选择p=2、d=1、q=2。模型训练和预测：使用选定的参数，训练ARIMA(2, 1, 2)模型。训练完成后，使用该模型对接下来一周内每个时间点的CPU使用率进行预测。动态资源调整：基于预测结果，IT部门提前调整了服务器配置，如通过自动扩展策略增加计算资源，在预测的高负载时段前自动部署更多的服务器实例，以及优化负载均衡设置。通过这种方法，企业成功地避免了由于CPU资源不足导致的性能瓶颈，同时也提高了资源的利用效率和成本效益。
；
其中，是常数项，/>、/>分别是第1、第p自回归参数，/>、/>分别是第1、第q移动平均参数;/>、/>、/>分别是在时间点t-1、t-q、t的误差项；/>、/>分别是在时间点t-1、t-p时的预测值；常数项c: 表示时间序列的长期均值，如果模型包含差分项，常数项可能接近于零。自回归参数：ARIMA模型的“AR”部分，代表自回归项的参数。自回归项反映了当前值与其自身过去值之间的关系。移动平均参数：ARIMA模型的“MA”部分，代表移动平均项的参数。移动平均项考虑了过去误差对当前值的影响。误差项：表示在时间点t的观测值与其预测值之间的偏差。
S3：将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；在一些实施例中，步骤S3提到的将ARIMA模型的预测结果作为附加特征，与云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X，是一种将传统时间序列分析方法与现代深度学习模型相结合的策略。这种策略旨在利用ARIMA模型在捕捉时间序列数据趋势和季节性方面的强大能力，同时借助变压器模型处理复杂数据关系和模式识别的优势，以实现更准确的预测和资源管理。使用ARIMA模型进行预测：
首先，选定合适的p、d、q 参数，利用历史的CPU使用率数据训练ARIMA模型。然后，使用该模型预测未来一定时间内的CPU使用率趋势，生成预测值序列。构成输入矩阵X：将ARIMA模型的预测结果作为特征之一，与实时监控的其他使用数据（如内存使用量、网络带宽使用情况等）结合。所有这些数据共同构成了变压器网络模型的输入矩阵X，其中每一行代表一个时间点的数据快照，每一列代表一种特征（包括ARIMA预测值）。
在一些实施例中，一家云服务提供商希望优化其数据中心的资源配置，特别是希望能够准确预测每台服务器的CPU使用率，以更好地进行资源规划和负载均衡。数据准备：收集过去六个月的服务器CPU使用率数据，选择ARIMA(2,1,2)模型进行训练和预测。同时，收集相同时间段内的其他使用数据，如内存使用量、网络流量等。模型训练与预测：使用历史CPU使用率数据训练ARIMA模型，并预测接下来的一个月每天的CPU使用率。将这些预测值与实时收集的内存使用量、网络流量等数据结合，形成输入矩阵X。变压器网络模型应用：输入矩阵X 被送入训练好的变压器网络模型。变压器模型不仅分析了CPU使用率的趋势（通过ARIMA模型预测值引入），还学习了不同资源使用数据之间的复杂关系。基于这一分析，模型预测了未来资源需求的更细粒度趋势，并提出了资源调整建议。资源优化：根据变压器网络模型的预测和建议，云服务提供商提前调整了资源分配策略，如增加在预测高负载时段的计算资源，优化了负载均衡设置。这种预先调整有效避免了潜在的性能瓶颈，提高了服务质量和客户满意度。
S4：变压器网络模型接收到输入矩阵X，变压器网络模型采用注意力机制：在步骤S4中，变压器网络模型接收到的输入矩阵X包含了由步骤S3提供的综合数据，这些数据融合了ARIMA模型的预测结果与实时收集的云平台服务器使用数据。变压器网络模型通过其自注意力机制处理这些输入数据，以识别和利用输入特征之间的复杂关系和依赖性，从而进行有效的预测和分析。以下是如何实现这一步骤的具体说明及一个实施例。自注意力机制允许模型在处理序列数据时，对序列中的每个元素分配不同的注意力权重，这意味着模型可以根据任务需求动态地聚焦于输入序列的不同部分。在变压器模型中，这一机制通过计算输入特征之间的权重关系来实现，进而生成加权的特征表示，这些表示更加有效地捕获了输入数据的内在结构和模式。构建输入矩阵X：如前所述，输入矩阵X 包含了多种特征，包括从ARIMA模型获得的CPU使用率预测值，以及内存使用量、网络流量等实时监控数据。应用自注意力机制：变压器模型首先将输入矩阵 X 通过一系列线性变换产生查询（Q）、键（K）和值（V）矩阵。然后，模型计算查询和键之间的点积，通过softmax函数获得注意力权重，最后使用这些权重对值进行加权求和，生成输出表示。输出和预测：加权的输出表示进一步通过模型的其他组成部分（如前馈网络、残差连接和层归一化等）进行处理，最终产生对未来资源需求的预测。
；
其中，T为时间编码，C代表上下文信息编码；查询Q、键K、值V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到，、/>、/>分别为查询、键、值的转换矩阵，则/>、、/>，/>为缩放因子，/>为归一化函数；时间编码 T定义：时间编码T是一种向模型输入添加的信息，用于提供序列中每个元素的位置信息。这对于保持序列数据的顺序特性至关重要，尤其是在自注意力机制中，因为自注意力本身是无序的。举例：对于一个NLP任务，假设要处理的句子是“Hello, world”，在将单词转换为嵌入向量后，会为每个单词向量添加一个位置编码，这样模型就能够区分“Hello”和“world”的位置。上下文信息编码C定义：上下文信息编码C提供了除了当前处理的序列数据之外的额外信息，这有助于模型更好地理解输入数据。举例：在对电影评论进行情感分析时，上下文信息可能包括评论的发布日期、电影类型或用户的地理位置信息。这些信息被编码为C并与每个评论的编码一起输入模型，帮助模型更准确地判断评论的情感倾向。
缩放因子定义：缩放因子用于调整自注意力机制中的点积大小，通常是dk是键向量的维度。这有助于避免在计算softmax时由于点积值过大导致的梯度消失问题。举例：如果键向量的维度是64，那么缩放因子就是8。在计算点积后，会将结果除以8，然后应用softmax函数。Softmax函数定义：softmax函数用于将自注意力机制中的点积结果转换为概率分布，确保所有输出值的和为1。举例：假设自注意力机制的点积结果为[2, 3, 5]，应用softmax函数后，结果可能是[0.09, 0.24, 0.67]，表示模型在聚焦不同输入元素时的注意力分布。
S5：经过自注意力机制处理后，使用前馈神经网络FFN对注意力机制的输出进行变换，其中FFN包括两个线性变换和一个非线性激活函数；对前馈神经网络FFN的输出进行残差连接和层归一化处理，确保经过前馈神经网络FFN处理的特征通过网络层；利用变压器网络模型的最终输出未来一段时间内云平台服务器的资源需求预测，预测包括对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量进行估计；前馈神经网络（FFN）定义：在变压器模型中，前馈神经网络（FFN）是对每个位置的自注意力机制的输出进行独立处理的网络。它通常包含两个线性变换和一个非线性激活函数。作用：FFN的作用是对自注意力的输出进行进一步的非线性变换，增加模型的表达能力。残差连接和层归一化，残差连接：为了避免在深层网络中梯度消失或爆炸的问题，每个子层的输出（自注意力机制的输出或FFN的输出）都会加上该子层的输入，然后一起传递给下一个子层。层归一化：层归一化是在残差连接之后应用的，用于规范化每个子层的输出，保证数据在网络中的流动更加平稳。资源需求预测应用：变压器网络模型的最终输出用于预测云平台服务器的未来资源需求，如CPU使用率、内存需求和网络带宽需求。
在一个实施例中，第一个线性变换：这是FFN中的第一个层，它将输入向量x映射到一个较高维度的空间，公式可以表示为F（x）=W1x+b1,W1是权值矩阵，b1是偏置项，非线性激活函数：紧跟在第一个线性变换后的是一个非线性激活函数，如ReLU（Rectified LinearUnit）或GELU（Gaussian Error Linear Unit）。这一步的目的是增加网络的非线性，以便能够学习和模拟更复杂的函数。第二个线性变换：最后，一个第二个线性变换被应用于激活函数的输出，将数据映射回原始输入向量的维度，公式为G（x）=W2A(x)+b2,其中，W2和b2分别是第二个线性层的权重矩阵和偏置项。
S6：系统根据对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量估计，调整计算资源或网络带宽。资源调整的目标保障性能：通过动态调整资源以满足服务负载需求，避免因资源不足导致的性能下降。优化成本：通过精确的资源分配，避免资源浪费，降低运营成本。提高可靠性：确保服务在需求高峰时仍能稳定运行，提升用户体验。在一个实施例中，一家云服务提供商运营着一个大型在线零售平台，平台面临的挑战是如何在促销期间高负载下保持服务稳定性，同时尽可能降低资源成本。需求预测：利用变压器网络模型分析历史销售活动期间的服务器使用数据（包括CPU使用率、内存需求和网络带宽使用情况），预测即将到来的黑色星期五促销期间每小时的资源需求。资源调整计划：CPU和内存资源：模型预测在促销开始的前两小时和结束前的两小时，平台会经历最高的访问量。根据这一预测，提前自动扩展服务器实例，增加计算资源和内存分配，确保处理能力满足预期需求。网络带宽：模型同样指出，促销期间的中午和晚上会有流量高峰，因此提前调整网络带宽，以避免数据传输瓶颈。执行和监控：在促销期间执行预定的资源调整计划，同时实时监控系统性能和资源使用情况。如果需求超出预测，利用云服务的弹性能力进行即时调整，如自动增加额外的计算资源或进一步扩大网络带宽。
在一些实施例中，所述负载数据包括CPU使用率、内存使用量、磁盘I/O操作；所述用户请求数据包括请求类型、请求时间、请求频率，请求类型包括数据读取或写入请求；所述服务响应时间包括服务启动时间、处理时间以及响应发送时间；所述网络流量数据包括数据传输速率、流量峰值。1. 负载数据收集CPU使用率和内存使用量：使用系统监控工具实时跟踪每台服务器的CPU和内存使用情况。例如，如果一台服务器的CPU使用率持续超过80%，表明它可能正在经历高负载。磁盘I/O操作：监控数据库服务器的磁盘读写次数，高I/O操作次数可能表明查询效率低下或数据量过大。2. 用户请求数据分析请求类型和频率：通过日志管理系统收集用户的请求数据，包括每次请求的类型（如产品信息的读取、添加商品到购物车等）和时间戳。分析请求频率有助于识别高峰时段。请求处理时间：统计不同类型请求的平均处理时间，以评估后端服务的性能。3. 服务响应时间监控服务启动时间：测量从接收到请求到服务开始处理所需的时间，长的启动时间可能表明系统配置存在问题。处理和响应发送时间：分别记录服务处理请求的时间和将响应发送给用户所需的时间，以全面了解服务的响应效率。4. 网络流量数据调查数据传输速率和流量峰值：使用网络监控工具跟踪数据中心的入口和出口流量，识别可能的网络瓶颈。资源优化策略基于上述数据，电子商务平台可以执行以下资源优化策略：自动扩容：在检测到CPU使用率和内存使用量接近阈值时，自动启动额外的服务器实例以分摊负载。优化数据库查询：对于高磁盘I/O操作的数据库服务器，分析慢查询日志以优化查询语句，或增加缓存以减轻数据库负担。调整请求处理策略：根据用户请求的类型和频率，优化后端服务的资源分配，例如，为处理购物车请求的服务分配更多资源，因为这些请求对用户体验至关重要。网络带宽调整：在流量峰值期间提前增加网络带宽，避免数据传输延迟。
在一些实施例中，所述应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，包括：首先确定ARIMA模型的自回归项阶数p、差分项阶数d、移动平均项的阶数q,其中，使用自相关图ACF和偏自相关图PACF来计算p和q，通过差分次数来确定d；其次，使用历史数据拟合ARIMA模型，估计模型参数/>、/>,利用拟合的模型对未来CPU使用率进行预测。确定ARIMA模型参数（p,d,q）：自回归项阶数p：通过查看偏自相关图（PACF）来确定。PACF图显示了在去除中间影响之后，时间序列与其自身滞后版本的相关性。p值通常是PACF图中超出置信区间的最后一个滞后期。差分项阶数d：通过观察时间序列的平稳性来确定。如果原始数据非平稳，进行一次差分后再次检验，直到数据变得平稳。d是达到平稳所需的最小差分次数。移动平均项阶数q：通过查看自相关图（ACF）来确定。ACF图展示了时间序列与其滞后版本的相关性。q值通常是ACF图中超出置信区间的最后一个滞后期。拟合ARIMA模型：使用历史CPU使用率数据和确定的p,d,q参数拟合ARIMA模型。这一步骤包括使用统计软件（如R语言的forecast包或Python的statsmodels库）来估计模型参数。预测未来CPU使用率：利用拟合好的ARIMA模型，对未来的CPU使用率进行预测。
在一些实施例中，数据收集：收集过去一年该服务器每小时的CPU使用率数据。模型参数确定：通过分析CPU使用率数据的PACF图，发现在滞后3期之后相关性显著下降，因此选取p=3。原始CPU使用率数据呈现出一定的趋势性，进行一次差分后数据变得平稳，因此确定d=1。ACF图显示，在滞后2期之后相关性迅速下降，因此选择q=2。拟合ARIMA模型：使用选定的参数p=3,d=1,q=2和历史CPU使用率数据拟合ARIMA模型。模型拟合过程中估计出各参数的具体数值。进行预测：基于拟合好的ARIMA模型，预测接下来一周每小时的CPU使用率。资源调整：根据预测结果，如果某些时段的CPU使用率预测超过了阈值80%，数据中心运维团队可以提前进行资源调整，比如增加服务器实例或优化现有实例的负载分配，确保服务的稳定和高效。
在一些实施例中，步骤1：检查时间序列的平稳性，首先，绘制时间序列图，观察数据是否平稳。如果数据显示出明显的趋势或季节性模式，则需要进行差分处理以使数据平稳。在初步观察后，数据显示出一定的趋势性，因此决定对原始数据进行一次差分。步骤2：确定差分项阶数d通过一次差分后，再次检查数据的平稳性。如果差分后的数据看起来平稳，则可以设置 d=1。这意味着需要对原始数据进行一次差分来达到平稳状态。步骤3：使用ACF和PACF确定p和q确定p：接下来，绘制差分后数据的PACF图。PACF图显示在滞后3处之后，相关性突然下降到不显著区域。将p设置为3，因为这表明当前观察值与其前3个滞后值相关，而与之后的滞后值不相关。确定q：同时，也绘制差分后数据的ACF图。假设ACF图显示在滞后2处之后，相关性迅速减弱并变得不显著。将q设置为2，因为这表明当前观察值的误差与其前两个滞后值的误差相关。步骤4：拟合ARIMA模型，现在，有了所有必要的参数：p=3、d=1、q=2。使用这些参数来拟合ARIMA模型，并使用过去一年的日访问量数据来训练这个模型。步骤5：进行预测模型训练完成后，使用它来预测接下来30天的日访问量。结果应用根据预测结果，网站运营团队可以提前做好准备，例如在预测访问量高峰期增加服务器容量，以确保网站性能和用户体验。
在一些实施例中，所述S2：应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，还包括一个滚动窗口W，用于确定用于模型训练的数据范围，每次窗口滚动后，评估模型的预测误差ϵ并调整参数：
；
其中，是第i个时间点的预测值，/>是第i个时间点的实际值，n是窗口大小，i表示窗口内时间点索引值，如果/>大于设定阈值增加p或d。滚动窗口W：设定一个滚动窗口W，例如30天意味着在任何时点，模型训练都将使用最近30天的数据。这个窗口会随时间向前滚动，每次滚动可以是一天。在窗口W的初始位置，使用窗口内的数据训练ARIMA模型。假设通过分析自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF），初步确定模型参数为p=2、d=1、q=2。滚动窗口：随着时间的推移，每天滚动窗口，即将最旧的一天数据移出窗口，加入最新的一天数据。模型更新：每次窗口滚动后，使用更新后的窗口数据重新拟合ARIMA模型，可能会根据新数据调整p、d、q 参数。误差评估：使用拟合的模型对下一个时间点的CPU使用率进行预测，然后与实际观测值比较，计算预测误差 ϵ。根据误差结果评估模型性能，如果必要，调整模型参数以优化预测准确性。
在一些实施例中，所述T为时间编码，时间编码T采用正弦和余弦函数的位置编码方法，对于序列中的每个位置pos和每个维度j，时间编码的第j个维度的值由下列公式给出：
当i为偶数时，；/>
当i为奇数时，；
其中，是位置索引，/>是维度索引，/>是模型的维度。时间编码（Positional Encoding）在变压器（Transformer）模型中是用来给模型提供关于序列中每个元素位置的信息。由于变压器模型本身不包含处理序列顺序的机制，如循环神经网络（RNN）那样，时间编码通过为模型的每个输入元素添加唯一的编码来补偿这一点，使模型能够利用序列的顺序信息。
本申请还提供一种基于大数据的云服务管理系统，如图2所示，包括：1.服务器集群：计算服务器：提供计算资源，执行数据处理和分析任务。这些服务器装配有高性能的CPU、大量RAM和高速的SSD或HDD存储设备，以支持大数据处理的需求。存储服务器：专门用于数据存储的服务器，通常包含大容量的硬盘阵列或连接到SAN（存储区域网络）。为系统提供了持久化存储解决方案，以存储日志数据、历史数据和其他重要信息。2. 网络设备：路由器和交换机：高性能的网络设备，确保数据在服务器之间以及服务器与外界之间高效、稳定地传输。对于大数据系统，网络带宽和低延迟是关键。负载均衡器：分配网络流量和请求到不同的服务器，确保没有单一节点过载，同时提高系统的可用性和可靠性。3. 数据库和数据仓库硬件：高性能数据库服务器：装备有快速处理器和大量内存，优化了数据库查询的执行，支持高并发访问和大数据量的存储管理。数据仓库硬件：专为数据仓库和数据挖掘操作设计，提供了高吞吐量和大规模并行处理能力。4. 安全设备：防火墙和入侵检测系统（IDS）：保护系统不受外部攻击和未经授权的访问。
在一些实施例中，包括数十台计算服务器：装配有最新的多核处理器、至少64GBRAM和SSD存储，运行大数据处理和分析软件。多台存储服务器：每台服务器配备数十个10TB硬盘，配置成RAID，提供PB级别的存储空间。高端路由器和交换机：支持至少10Gbps的网络速度，连接所有服务器和外部互联网。硬件负载均衡器：管理对外部服务的请求，如网站前端、API访问等，确保服务的高可用性。专用的数据库和数据仓库硬件：支持复杂的数据查询和分析任务，为实时决策提供支持。
使用数据收集模块，系统实时收集云平台服务器的使用数据，包括负载数据、用户请求数据、服务响应时间、网络流量数据；
预测值计算模块，应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值：
；
其中，是常数项，/>、/>分别是第1、第p自回归参数，/>、/>分别是第1、第q移动平均参数;/>、/>、/>分别是在时间点t-1、t-q、t的误差项；/>、/>分别是在时间点t-1、t-p时的预测值。
在一些实施例中，除了对CPU使用率进行预测之外，应用时间序列分析模型如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）还可以对云服务管理中的多种其他参数进行预测。这些参数通常涉及系统的性能指标、资源使用情况以及用户行为特征。以下是一些可以使用ARIMA模型进行预测的参数示例：1. 内存使用量场景：预测服务器或应用在未来一段时间内的内存需求，帮助运维团队提前进行资源分配或扩容，以避免内存耗尽导致的服务中断；数据源：收集过去的内存使用数据，如每分钟或每小时的内存使用率。2. 磁盘I/O操作场景：磁盘读写频繁可能会成为系统性能的瓶颈。通过预测磁盘I/O操作的趋势，可以优化数据存储和访问策略，比如合理分配负载，或者在I/O高峰期前扩展存储资源；数据源：历史上的磁盘读写次数或吞吐量数据。3. 网络带宽使用情况场景：对网络带宽的需求随着服务的使用量变化而波动。准确预测网络流量有助于调整带宽资源，保证数据传输的效率和稳定性，避免拥塞；数据源：过去的网络流入和流出数据量。4. 用户请求频率场景：特定服务或应用的用户请求频率可能会因时间、促销活动等因素而显著变化。预测这些变化有助于调整后端服务的规模和配置，以应对预期的请求高峰；数据源：收集的用户请求日志，包括请求的时间戳和类型。
输入矩阵生成模块，将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；
在一个实施例中，数据准备收集数据：假设需要预测云服务器的资源需求，包括CPU使用率、内存使用量、网络带宽使用情况等。首先，收集这些指标的历史使用数据。ARIMA预测：对每个指标使用ARIMA模型进行预测。在一个实施例中，如果有过去一年的每日CPU使用率数据，可以用ARIMA模型预测接下来一周的CPU使用率。构成输入矩阵X特征向量：对于变压器网络模型的每个输入序列，需要构造一个特征向量。这个向量包括：ARIMA模型预测的未来CPU使用率。实时监控得到的其他使用数据，如当前内存使用量、网络带宽使用情况等。时间步：如果的目标是预测未来一周内每天的资源需求，序列长度将是7（一周七天）。因此，输入矩阵X的每一行将代表一个时间步，包括那一天的所有特征。归一化处理：由于不同的资源指标（如CPU使用率、内存使用量）可能有不同的量纲和数值范围，为了让模型更容易学习，需要对这些特征进行归一化处理。常用的方法包括最小-最大归一化或Z分数标准化（也称为标准化）。
在一个实施例中，预测一个云服务提供的资源需求，已经使用ARIMA模型预测了未来7天的CPU使用率。同时，也收集了当前的内存使用量和网络带宽使用情况。构成输入矩阵X的步骤如下：特征向量构造：对于每一天（时间步），特征向量包括：ARIMA预测的CPU使用率（如0.55，表示55%的使用率）。当前的内存使用量（归一化后的值，如0.6）。当前的网络带宽使用情况（归一化后的值，如0.4）。归一化：假设CPU使用率已经是一个比例值，内存使用量和网络带宽使用情况通过最小-最大归一化处理到0-1的范围内。矩阵组装：最终，得到一个7行（一周七天）3列（每天三个特征：CPU使用率预测、内存使用量、网络带宽使用情况）的输入矩阵X。
注意力机制计算模块，变压器网络模型接收到输入矩阵X，变压器网络模型采用注意力机制：
；
其中，T为时间编码，C代表上下文信息编码；查询Q、键K、值V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到，、/>、/>分别为查询、键、值的转换矩阵，则/>、、/>，/>为缩放因子，/>为归一化函数；在变压器网络模型中，注意力机制是核心组件之一，它帮助模型捕捉输入数据之间的复杂依赖关系。这种机制通过计算输入数据的不同部分之间的关联度来工作。以下是对注意力机制中的T（时间编码）、查询（Q）、键（K）、值（V）以及softmax函数的具体说明。时间编码：T时间编码用于在变压器模型中加入序列位置的信息。由于模型的自注意力机制本身并不区分输入序列的顺序，时间编码确保了模型能够利用序列中元素的位置信息。时间编码通常通过加入到输入嵌入向量中来实现。在注意力机制中，输入数据被转换成查询（Q）、键（K）和值（V）三个向量集合。这些向量是通过输入矩阵 X 与对应的权重矩阵相乘得到的。查询（Q）：代表当前要关注的目标，可以理解为对特定信息的查询请求。键（K）：与查询相匹配，用于确定每个值的权重，可以理解为数据库中的索引。值（V）：实际的内容，查询结果的计算基于值的加权求和。计算注意力得分：首先，计算查询Q与所有键K 之间的点积，得到一个表示每个键对每个查询相关性的得分矩阵。然后，为了使得分不受维度大小的影响，通常会将得分矩阵除以/>（/>是键向量的维度），这也被称为缩放因子。应用softmax函数：接着，对每一行的得分应用softmax函数，将得分转换为概率分布。这个步骤的输出表示了在给定查询的情况下，各个键（和对应的值）的相对重要性。计算加权和：最后，利用softmax输出作为权重，计算所有值V的加权和，得到最终的注意力输出，这个输出将被送往网络的下一层。
S5：经过自注意力机制处理后，使用前馈神经网络FFN对注意力机制的输出进行变换，其中FFN包括两个线性变换和一个非线性激活函数；对前馈神经网络FFN的输出进行残差连接和层归一化处理，确保经过前馈神经网络FFN处理的特征通过网络层；利用变压器网络模型的最终输出未来一段时间内云平台服务器的资源需求预测，预测包括对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量进行估计；
S6：系统根据对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量估计，调整计算资源或网络带宽。
在一些实施例中，所述使用数据收集模块：负载数据包括CPU使用率、内存使用量、磁盘I/O操作；用户请求数据包括请求类型、请求时间、请求频率，请求类型包括数据读取或写入请求；服务响应时间包括服务启动时间、处理时间以及响应发送时间；网络流量数据包括数据传输速率、流量峰值。
在一些实施例中，所述预测值计算模块，应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，包括：首先确定ARIMA模型的自回归项阶数p、差分项阶数d、移动平均项的阶数q,其中，使用自相关图ACF和偏自相关图PACF来计算p和q，通过差分次数来确定d；其次，使用历史数据拟合ARIMA模型，估计模型参数/>、/>,利用拟合的模型对未来CPU使用率进行预测。
在一些实施例中，所述预测值计算模块，应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，还包括一个滚动窗口W，用于确定用于模型训练的数据范围，每次窗口滚动后，评估模型的预测误差ϵ并调整参数：
；/>
其中，是预测值，/>是实际值，n是窗口大小，如果/>大于设定阈值增加p或d，为均方差。
优选地，所述T为时间编码，时间编码T采用正弦和余弦函数的位置编码方法，对于序列中的每个位置pos和每个维度j，时间编码的第j个维度的值由下列公式给出：
当i为偶数时，；
当i为奇数时，；
其中，是位置索引，/>是维度索引，/>是模型的维度。
本发明提供了一种基于大数据的云服务管理方法及系统，所能实现的有益技术效果如下：
1、本发明通过应用时间序列分析模型ARIMA结合变压器网络模型提升了预测准确度，尤其ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X，同时变压器网络模型将时间编码、上下文信息编码纳入注意力机制，大大提升了云数据处理速度和准确度，极大增加用户体验，系统能够根据模型预测结果及时调整资源分配，以应对突发事件和负载峰值，保证服务的高可用性和性能。
2、本发明变压器网络模型接收到输入矩阵X，变压器网络模型采用注意力机制：
；
其中，T为时间编码，C代表上下文信息编码；查询Q、键K、值V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到，、/>、/>分别为查询、键、值的转换矩阵，则/>、、/>，/>为缩放因子，/>为归一化函数；其中通过将时间编码T、上下文信息编码C纳入到注意力机制中，大大提升了信息的丰富程度，提升了变压器网络模型预测准确度。
3、本发明创造性的采用应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值：输入矩阵生成模块，将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；通过将预测结果与原数据结合，丰富了数据输入类型，将ARIMA的预测数据作为变压器网络模型的输入，大大提高了变压器网络的准确性，大大提升了实时云服务数据处理效率和准确率，能够更准确地预测云平台服务器的资源需求。
4、本发明应用ARIMA模型对收集的数据进行处理，对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，还包括一个滚动窗口W，用于确定用于模型训练的数据范围，每次窗口滚动后，评估模型的预测误差ϵ并调整参数：
；
其中，是预测值，/>是实际值，n是窗口大小，如果/>大于设定阈值增加p或d，/>为均方差，通过均方差的引入，可以动态调整，提升了更加精确的资源需求预测和动态资源配置，企业可以避免过度配置资源而造成的不必要开支，同时减少因资源不足而影响用户体验的情况。这种数据驱动的资源管理策略有助于实现资源配置的最优化，从而在满足业务需求的前提下，最大程度地降低运营成本。
以上对一种基于大数据的云服务管理方法及系统进行了详细介绍，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，依据本发明的思想和方法，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 (10)
1.一种基于大数据的云服务管理方法，其特征在于，包括步骤：
S1：系统实时收集云平台服务器的使用数据，包括负载数据、用户请求数据、服务响应时间、网络流量数据；
S2：应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值：
；
其中，是常数项，/>、/>分别是第1、第p自回归参数，/>、/>分别是第1、第q移动平均参数;/>、/>、/>分别是在时间点t-1、t-q、t的误差项；/>、/>分别是在时间点t-1、t-p时的预测值；
S3：将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；
S4：变压器网络模型接收到输入矩阵X，变压器网络模型采用注意力机制：
；
其中，T为时间编码，C代表上下文信息编码；查询Q、键K、值V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到，、/>、/>分别为查询、键、值的转换矩阵，则/>、/>、/>，/>为缩放因子，/>为归一化函数；
S5：经过自注意力机制处理后，使用前馈神经网络FFN对注意力机制的输出进行变换，其中FFN包括两个线性变换和一个非线性激活函数；对前馈神经网络FFN的输出进行残差连接和层归一化处理，确保经过前馈神经网络FFN处理的特征通过网络层；利用变压器网络模型的最终输出未来一段时间内云平台服务器的资源需求预测，预测包括对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量进行估计；
S6：系统根据对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量估计，调整计算资源或网络带宽。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的云服务管理方法，其特征在于，所述负载数据包括CPU使用率、内存使用量、磁盘I/O操作；所述用户请求数据包括请求类型、请求时间、请求频率，请求类型包括数据读取或写入请求；所述服务响应时间包括服务启动时间、处理时间以及响应发送时间；所述网络流量数据包括数据传输速率、流量峰值。
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的云服务管理方法，其特征在于，所述S2：应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值，包括：首先确定ARIMA模型的自回归项阶数p、差分项阶数d、移动平均项的阶数q,其中，使用自相关图ACF和偏自相关图PACF来计算p和q，通过差分次数来确定d；其次，使用历史数据拟合ARIMA模型，估计模型参数/>、/>,利用拟合的模型对未来CPU使用率进行预测。
4.如权利要求1所述的一种基于大数据的云服务管理方法，其特征在于，所述S2：应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值，还包括一个滚动窗口W，用于确定用于模型训练的数据范围，每次窗口滚动后，评估模型的预测误差ϵ并调整参数：
；
其中，是第i个时间点的预测值，/>是第i个时间点的实际值，n是窗口大小，i表示窗口内时间点索引值，如果/>大于设定阈值增加p或d。
5.如权利要求1所述的一种基于大数据的云服务管理方法，其特征在于，所述T为时间编码，时间编码T采用正弦和余弦函数的位置编码方法，对于序列中的每个位置pos和每个维度j，时间编码的第j个维度的值由下列公式给出：
当i为偶数时，；
当i为奇数时，；
其中，是位置索引，/>是维度索引，/>是模型的维度。
6.一种基于大数据的云服务管理系统，其特征在于，包括：
使用数据收集模块，系统实时收集云平台服务器的使用数据，包括负载数据、用户请求数据、服务响应时间、网络流量数据；
预测值计算模块，应用时间序列分析模型ARIMA对负载数据CPU使用率进行预测，得到时间点t的预测值：
；
其中，是常数项，/>、/>分别是第1、第p自回归参数，/>、/>分别是第1、第q移动平均参数;/>、/>、/>分别是在时间点t-1、t-q、t的误差项；/>、/>分别是在时间点t-1、t-p时的预测值；
输入矩阵生成模块，将ARIMA模型的预测结果作为附加特征与收集云平台服务器的使用数据一起构成变压器网络模型的输入矩阵X；
注意力机制计算模块，变压器网络模型接收到输入矩阵X，变压器网络模型采用注意力机制：
；
其中，T为时间编码，C代表上下文信息编码；查询Q、键K、值V是通过对输入矩阵X进行线性变换得到，、/>、/>分别为查询、键、值的转换矩阵，则/>、/>、/>，/>为缩放因子，/>为归一化函数；
后处理模块，经过自注意力机制处理后，使用前馈神经网络FFN对注意力机制的输出进行变换，其中FFN包括两个线性变换和一个非线性激活函数；对前馈神经网络FFN的输出进行残差连接和层归一化处理，确保经过前馈神经网络FFN处理的特征通过网络层；利用变压器网络模型的最终输出未来一段时间内云平台服务器的资源需求预测，预测包括对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量进行估计；
调整模块，系统根据对CPU使用率、内存需求、网络带宽资源的需求量估计，调整计算资源或网络带宽。
7.如权利要求6所述的一种基于大数据的云服务管理系统，其特征在于，所述使用数据收集模块：负载数据包括CPU使用率、内存使用量、磁盘I/O操作；用户请求数据包括请求类型、请求时间、请求频率，请求类型包括数据读取或写入请求；服务响应时间包括服务启动时间、处理时间以及响应发送时间；网络流量数据包括数据传输速率、流量峰值。
8.如权利要求6所述的一种基于大数据的云服务管理系统，其特征在于，所述预测值计算模块，应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，包括：首先确定ARIMA模型的自回归项阶数p、差分项阶数d、移动平均项的阶数q,其中，使用自相关图ACF和偏自相关图PACF来计算p和q，通过差分次数来确定d；其次，使用历史数据拟合ARIMA模型，估计模型参数/>、,利用拟合的模型对未来CPU使用率进行预测。
9.如权利要求6所述的一种基于大数据的云服务管理系统，其特征在于，所述预测值计算模块，应用ARIMA模型对收集的数据进行处理；对每个时间序列数据CPU使用率应用ARIMA模型进行预测，得到时间点t的预测值，还包括一个滚动窗口W，用于确定用于模型训练的数据范围，每次窗口滚动后，评估模型的预测误差ϵ并调整参数：
；
其中，是第i个时间点的预测值，/>是第i个时间点的实际值，n是窗口大小，i表示窗口内时间点索引值，如果/>大于设定阈值增加p或d。
10.如权利要求6所述的一种基于大数据的云服务管理系统，其特征在于，所述T为时间编码，时间编码T采用正弦和余弦函数的位置编码方法，对于序列中的每个位置pos和每个维度j，时间编码的第j个维度的值由下列公式给出：
当i为偶数时，；
当i为奇数时，；
其中，是位置索引，/>是维度索引，/>是模型的维度。
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