服务器的负载预测方法和装置、存储介质及电子装置与流程

1.本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种服务器的负载预测方法和装置、存储介质及电子装置。


背景技术：

2.随着网络用户的不断增长，服务器作为基础设施，其性能、可靠性决定了业务系统的稳定性，系统运维人员无法准确估算用户访问流量增长给服务器带来多少负载，现有技术在进行服务集群预警时多采用设定阈值的方式，即当服务器节点的状态值达到某个设定好的参数时发出告警，这种方式对服务器的负载进行预测的及时性较差，不能提前进行预警，只能在服务器状态已经发生时产生告警。为了争取时间提前收到告警信息，管理人员只能将阈值设置变小来达到提前预警的目的，但是这样预测的及时性还是较差，也无法对服务器未来的增长进行预测，运维人员只能根据告警被动做出响应，势必会造成服务器不稳定或资源的浪费。
3.针对相关技术中，对服务器的负载进行预测的及时性较差等问题，尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种服务器的负载预测方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中，对服务器的负载进行预测的及时性较差等问题。
5.根据本发明实施例的一个实施例，提供了一种服务器的负载预测方法，包括：获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据；根据所述负载数据预测所述服务器的目标负载增长函数，其中，所述目标负载增长函数用于表示所述服务器的负载增长曲线；根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间，其中，所述目标阈值为所述服务器触发负载预警时所达到的负载。
6.在一个示例性实施例中，获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据，包括：
7.确定所述目标时间段所包括的多个单位时间；
8.获取所述服务器在所述多个单位时间中的每个单位时间对应的目标流量数据和目标内存消耗数据作为所述负载数据。
9.在一个示例性实施例中，根据所述负载数据预测所述服务器的所述目标负载增长函数，包括：
10.获取初始负载增长函数，其中，所述初始负载增长函数为以流量数据为自变量，以内存消耗数据为因变量的函数，所述初始负载增长函数中包括一个或者多个初始参数；
11.获取所述一个或者多个初始参数中每个初始参数与流量数据和内存消耗数据之间的函数关系，得到一个或者多个函数关系；
12.根据在所述多个单位时间中的每个单位时间对应的目标流量数据和目标内存消耗数据，以及，所述一个或者多个函数关系，计算所述一个或者多个初始参数中每个初始参
数对应的目标参数，得到一个或者多个目标参数；
13.将所述一个或者多个目标参数输入所述初始负载增长函数，得到所述目标负载增长函数。
14.在一个示例性实施例中，根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间，包括：
15.将目标内存消耗阈值输入所述目标负载增长函数，得到目标流量阈值，其中，所述目标负载增长函数为以流量数据为自变量，以内存消耗数据为因变量的函数，所述目标负载增长函数中包括一个或者多个目标参数；
16.根据所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的流量在单位时间内的流量增速；
17.将所述服务器的流量数据按照所述流量增速达到所述目标流量阈值的时间确定为所述增长时间。
18.在一个示例性实施例中，根据所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的流量在单位时间内的流量增速，包括：
19.计算所述目标时间段中的最后单位时间对应的流量数据与最早单位时间对应的流量数据之间的第一差值；
20.确定所述目标时间段所包括的单位时间的目标数量；
21.将所述第一差值与所述目标数量之间的比值确定为所述流量增速。
22.在一个示例性实施例中，将所述服务器的流量数据按照所述流量增速达到所述目标流量阈值的时间确定为所述增长时间，包括：
23.计算所述目标流量阈值与所述最后单位时间对应的流量数据之间的第二差值；
24.对所述第二差值与所述流量增速的比值进行向上取整运算，得到所述增长时间。
25.在一个示例性实施例中，在根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间之后，所述方法还包括：
26.向所述服务器对应的监控客户端发送告警信息，其中，所述告警信息中携带了所述增长时间，所述告警信息用于指示所述服务器将在所述增长时间后触发负载预警。
27.根据本发明实施例的另一个实施例，还提供了一种服务器的负载预测装置，包括：获取模块，用于获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据；第一预测模块，用于根据所述负载数据预测所述服务器的目标负载增长函数，其中，所述目标负载增长函数用于表示所述服务器的负载增长曲线；第二预测模块，用于根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间，其中，所述目标阈值为所述服务器触发负载预警时所达到的负载。
28.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述对服务器的负载进行预测的及时性较差方法。
29.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的对服务器的负载进行预测的及时性较差方法。
30.在本发明实施例中，获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据；根据负载数
据预测服务器的目标负载增长函数，其中，目标负载增长函数用于表示服务器的负载增长曲线；根据目标负载增长函数，负载数据以及目标时间段预测服务器的负载增长到目标阈值的增长时间，其中，目标阈值为服务器触发负载预警时所达到的负载，即首先获取待监控的服务器在目标时间段内的负载数据，然后根据获取到的负载数据预测服务器负载与时间之间存在的函数关系，从而得到用于表示服务器的负载增长曲线的目标负载增长函数，根据目标负载增长函数，负载数据以及目标时间段预测出增长时间，从而确定出服务器的负载增长到目标阈值所剩余的时间，可以估算出未来多长时间服务器的负载会增长到目标阈值，从而可以利用得出的增长时间对服务器的负载进行提前预警。采用上述技术方案，解决了相关技术中，对服务器的负载进行预测的及时性较差等问题，实现了提高对服务器的负载进行预测的及时性的技术效果。
附图说明
31.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
32.图1是本发明实施例的一种服务器的负载预测方法的计算机终端的硬件结构框图；
33.图2是根据本发明实施例的服务器的负载预测方法的流程图；
34.图3是根据本发明实施例的服务器的负载预测方法的示意图；
35.图4是根据本发明实施例的一种服务器的负载预测装置的结构框图。
具体实施方式
36.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
37.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
38.本发明实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机终端上为例，图1是本发明实施例的一种服务器的负载预测方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，在一个示例性实施例中，上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理
解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。
39.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的服务器的负载预测方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
40.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
41.在本实施例中提供了一种服务器的负载预测方法，应用于上述计算机终端，图2是根据本发明实施例的服务器的负载预测方法的流程图，该流程包括如下步骤：
42.步骤s202，获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据；
43.步骤s204，根据所述负载数据预测所述服务器的目标负载增长函数，其中，所述目标负载增长函数用于表示所述服务器的负载增长曲线；
44.步骤s206，根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间，其中，所述目标阈值为所述服务器触发负载预警时所达到的负载。
45.通过上述步骤，首先获取待监控的服务器在目标时间段内的负载数据，然后根据获取到的负载数据预测服务器负载与时间之间存在的函数关系，从而得到用于表示服务器的负载增长曲线的目标负载增长函数，根据目标负载增长函数，负载数据以及目标时间段预测出增长时间，从而确定出服务器的负载增长到目标阈值所剩余的时间，可以估算出未来多长时间服务器的负载会增长到目标阈值，从而可以利用得出的增长时间对服务器的负载进行提前预警。采用上述技术方案，解决了相关技术中，对服务器的负载进行预测的及时性较差等问题，实现了提高对服务器的负载进行预测的及时性的技术效果。
46.在上述步骤s202提供的技术方案中，上述目标时间段可以但不限于是按照预设的预测周期确定的，比如：可以设定每一天或者每几天进行预测，或者每一周或者每几周进行预测，再或者每个月或者每几个月进行预测，又或者可以每年进行预测等等，如果是每天进行预测，那么目标时间段可以是当前时间的前一天，如果是每周进行预测，那么目标时间段可以是当前时间的前一周，以此类推。
47.可选地，在本实施例中，上述的负载数据是待监控服务器生成的数据，或者也可以是根据待监控服务器生成的数据计算得到的数据，负载数据可以用于对待监控服务器的负载情况进行衡量。
48.可选地，在本实施例中，上述的负载数据可以但不限于包括：服务器的流量数据，
内存消耗数据，cpu使用数据，io(输入输出接口)消耗的等等。
49.在一个示例性实施例中，可以但不限于通过以下方式获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据：确定所述目标时间段所包括的多个单位时间；获取所述服务器在所述多个单位时间中的每个单位时间对应的目标流量数据和目标内存消耗数据作为所述负载数据。
50.可选地，在本实施例中，通过控制单位时间的大小可以对服务器的负载预测的精度进行控制。单位时间可以但不限于根据目标时间段的范围来确定，比如：如果目标时间段为一天，那么单位时间可以为一小时或几小时，也可以为一分钟或几分钟等等。如果目标时间段为一周，那么单位时间可以为一天或者几天，或者为一小时或几小时，也可以为一分钟或几分钟等等。
51.可选地，在本实施例中，负载数据可以但不限于是按照单位时间，从每个单位时间中获取的。负载数据可以但不限于包括每个单位时间中服务器产生的目标流量数据和目标内存消耗数据。
52.在上述步骤s204提供的技术方案中，服务器的负载增长曲线可以但不限于用于表示服务器的负载增长趋势，从而对服务器的负载在未来可能会达到的增长进行预测。
53.可选地，在本实施例中，目标负载增长函数可以但不限于是线性函数，也可以但不限于是非线性函数。
54.在一个示例性实施例中，可以但不限于通过以下方式根据负载数据预测服务器的目标负载增长函数：获取初始负载增长函数，其中，所述初始负载增长函数为以流量数据为自变量，以内存消耗数据为因变量的函数，所述初始负载增长函数中包括一个或者多个初始参数；获取所述一个或者多个初始参数中每个初始参数与流量数据和内存消耗数据之间的函数关系，得到一个或者多个函数关系；根据在所述多个单位时间中的每个单位时间对应的目标流量数据和目标内存消耗数据，以及，所述一个或者多个函数关系，计算所述一个或者多个初始参数中每个初始参数对应的目标参数，得到一个或者多个目标参数；将所述一个或者多个目标参数输入所述初始负载增长函数，得到所述目标负载增长函数。
55.可选地，在本实施例中，通常流量越大消耗的内存就越多，可以使用获取到的服务器的负载数据表示出服务器的内存消耗和流量之间存在的某种函数关系，比如：根据上述多个单位时间内的内存消耗数据和流量数据计算散点图，并对散点图进行曲线拟合可以分析出服务器消耗的内存和流量之间的函数关系，最终得出上述目标负载增长函数。
56.可选地，在本实施例中，初始负载增长函数可以但不限于是预先设置的，该初始负载增长函数以流量数据为自变量，以内存消耗数据为因变量，并且初始负载增长函数包括一个或者多个初始参数，这一个或者多个初始参数中的每个初始参数与流量数据和内存消耗数据之间也具有一定的函数关系。使用获取到的具有对应关系的目标流量数据和目标内存消耗数据可以计算出初始负载增长函数所包括的一个或者多个初始参数的参数值作为目标参数，将得到的目标参数代入到初始负载增长函数中即可得到目标负载增长函数。
57.可选地，在本实施例中，初始负载增长函数可以但不限于构造为以流量数据为自变量，以内存消耗数据为因变量的函数，包括两个初始参数的一元线性函数，比如：构造初始负载增长函数为y
t
＝ax
t
+b，其中，xt为单位时间t的流量，yt为单位时间t的内存消耗，a和b为两个初始参数。
58.在上述步骤s206提供的技术方案中，上述目标阈值可以但不限于用服务器内存容量的百分比来表示，比如：目标阈值可以为内存达到容量的80％，或者硬盘达到总容量的85％等。
59.可选地，在本实施例中，当服务器的负载达到目标阈值时，服务器会触发负载预警。上述负载增长到目标阈值的增长时间可以但不限于为服务器从目标时间段的最后时间到达触发负载预警的时间。
60.在一个示例性实施例中，可以但不限于通过以下方式预测服务器的负载增长到目标阈值的增长时间：将目标内存消耗阈值输入所述目标负载增长函数，得到目标流量阈值，其中，所述目标负载增长函数为以流量数据为自变量，以内存消耗数据为因变量的函数，所述目标负载增长函数中包括一个或者多个目标参数；根据所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的流量在单位时间内的流量增速；将所述服务器的流量数据按照所述流量增速达到所述目标流量阈值的时间确定为所述增长时间。
61.可选地，在本实施例中，可以但不限于根据得到的目标负载增长函数，计算出当流量为多少时，内存消耗的值达到运维人员设置的内存消耗阈值，即可得出触发服务器预警的流量阈值，根据多个单位时间的流量数据得出流量增速，计算按照该流量增速进行流量的增长达到流量阈值所需的时间，即触发服务器预警的时间。
62.在一个示例性实施例中，可以但不限于通过以下方式预测服务器的流量在单位时间内的流量增速：计算所述目标时间段中的最后单位时间对应的流量数据与最早单位时间对应的流量数据之间的第一差值；确定所述目标时间段所包括的单位时间的目标数量；将所述第一差值与所述目标数量之间的比值确定为所述流量增速。
63.可选地，在本实施例中，可以但不限于用目标时间段中的最后单位时间对应的流量数据与最早之间的差值，与目标时间段所包括的单位时间的目标数量之间的比值作为服务器的流量增速。
64.可选地，在本实施例中，可以但不限于通过以下方式确定服务器的流量数据按照流量增速达到目标流量阈值的时间，从而得到增长时间：计算所述目标流量阈值与所述最后单位时间对应的流量数据之间的第二差值；对所述第二差值与所述流量增速的比值进行向上取整运算，得到所述增长时间。
65.在一个示例性实施例中，在上述步骤s206之后，可以但不限于通过以下方式对服务器的负载进行告警：向所述服务器对应的监控客户端发送告警信息，其中，所述告警信息中携带了所述增长时间，所述告警信息用于指示所述服务器将在所述增长时间后触发负载预警。
66.可选地，在本实施例中，可以但不限于在预测出服务器的负载增长到目标阈值的增长时间小于或等于运维人员设置的提前预警时间时，给运维人员的监控客户端发送告警信息，提前告知运维人员还有多久触发服务器负载预警。
67.为了更好的理解上述服务器的负载预测方法的过程，以下再结合可选实施例对上述服务器的负载预测过程的实现方法流程进行说明，但不用于限定本发明实施例的技术方案。
68.在本实施例中提供了一种服务器的负载预测方法，图3是根据本发明实施例的服务器的负载预测方法的示意图，如图3所示，服务器的负载预测过程中包括运维人员，检测
服务器(即上述待监控服务器)以及预测服务(用于执行该服务器的负载预测操作)。运维人员首先配置预测服务的各项参数，比如检测服务器各个指标的阈值(例：内存达到容量的80％、硬盘达到总容量的85％)，提前多少天预警等信息。检测服务器通过运维人员配置数据上传的脚本，可定时向预测服务的接口发送负载数据(流量数据、内存消耗数据(内存数据、硬盘容量数据)等)。预测服务通过接收到的检测服务器的负载数据计算散点图。通常流量越大所消耗的内存越多，那么可有确定出内存消耗和流量之间存在的函数关系。
69.表1
[0070][0071][0072]
根据多个单位时间的数据上报可以得出如表1所示的负载数据。根据一元线性回归方程的预测模型y
t
＝ax
t
+b式中，xt代表t期自变量流量的值，yt代表t期因变量内存消耗的值。a和b代表一元线性回归方程的参数。a、b参数可以但不限于由下列公式求得：
[0073][0074][0075]
可由表1中的负载数据计算出yt＝0.531x+189.75作为目标负载增长函数。该目标负载增长函数可以预测当流量x＝1000mb/s时，内存消耗是y＝0.531*1000+189.75＝720.75mb。根据流量与单位时间(天)的关系可以得出流量增速为(950
–
300)/8＝81.25。运维人员设置的内存阈值为720mb，那么可以根据上述内容推导计算出流量达到1000mb/s时将会触发预警。可以根据流量增速计算出什么时间会触发预警。即1天后会触发预警。
[0076]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施
例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
[0077]
图4是根据本发明实施例的一种服务器的负载预测装置的结构框图；如图4所示，包括：
[0078]
获取模块42，用于获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据；
[0079]
第一预测模块44，用于根据所述负载数据预测所述服务器的目标负载增长函数，其中，所述目标负载增长函数用于表示所述服务器的负载增长曲线；
[0080]
第二预测模块46，用于根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间，其中，所述目标阈值为所述服务器触发负载预警时所达到的负载。
[0081]
通过上述装置，首先获取待监控的服务器在目标时间段内的负载数据，然后根据获取到的负载数据预测服务器负载与时间之间存在的函数关系，从而得到用于表示服务器的负载增长曲线的目标负载增长函数，根据目标负载增长函数，负载数据以及目标时间段预测出增长时间，从而确定出服务器的负载增长到目标阈值所剩余的时间，可以估算出未来多长时间服务器的负载会增长到目标阈值，从而可以利用得出的增长时间对服务器的负载进行提前预警。采用上述技术方案，解决了相关技术中，对服务器的负载进行预测的及时性较差等问题，实现了提高对服务器的负载进行预测的及时性的技术效果。
[0082]
在一个示例性实施例中，所述获取模块包括：
[0083]
第一确定单元，用于确定所述目标时间段所包括的多个单位时间；
[0084]
第一获取单元，用于获取所述服务器在所述多个单位时间中的每个单位时间对应的目标流量数据和目标内存消耗数据作为所述负载数据。
[0085]
在一个示例性实施例中，所述第一预测模块包括：
[0086]
第二获取单元，用于获取初始负载增长函数，其中，所述初始负载增长函数为以流量数据为自变量，以内存消耗数据为因变量的函数，所述初始负载增长函数中包括一个或者多个初始参数；
[0087]
第三获取单元，用于获取所述一个或者多个初始参数中每个初始参数与流量数据和内存消耗数据之间的函数关系，得到一个或者多个函数关系；
[0088]
计算单元，用于根据在所述多个单位时间中的每个单位时间对应的目标流量数据和目标内存消耗数据，以及，所述一个或者多个函数关系，计算所述一个或者多个初始参数中每个初始参数对应的目标参数，得到一个或者多个目标参数；
[0089]
第一输入单元，用于将所述一个或者多个目标参数输入所述初始负载增长函数，得到所述目标负载增长函数。
[0090]
在一个示例性实施例中，所述第二预测模块包括：
[0091]
第二输入单元，用于将目标内存消耗阈值输入所述目标负载增长函数，得到目标流量阈值，其中，所述目标负载增长函数为以流量数据为自变量，以内存消耗数据为因变量的函数，所述目标负载增长函数中包括一个或者多个目标参数；
[0092]
预测单元，用于根据所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的流量在单位时间内的流量增速；
[0093]
第二确定单元，用于将所述服务器的流量数据按照所述流量增速达到所述目标流量阈值的时间确定为所述增长时间。
[0094]
在一个示例性实施例中，所述预测单元用于：
[0095]
计算所述目标时间段中的最后单位时间对应的流量数据与最早单位时间对应的流量数据之间的第一差值；
[0096]
确定所述目标时间段所包括的单位时间的目标数量；
[0097]
将所述第一差值与所述目标数量之间的比值确定为所述流量增速。
[0098]
在一个示例性实施例中，所述第二确定单元用于：
[0099]
计算所述目标流量阈值与所述最后单位时间对应的流量数据之间的第二差值；
[0100]
对所述第二差值与所述流量增速的比值进行向上取整运算，得到所述增长时间。
[0101]
在一个示例性实施例中，所述装置还包括：
[0102]
发送模块，用于在根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间之后，向所述服务器对应的监控客户端发送告警信息，其中，所述告警信息中携带了所述增长时间，所述告警信息用于指示所述服务器将在所述增长时间后触发负载预警。
[0103]
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，上述程序运行时执行上述任一项的方法。
[0104]
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
[0105]
s1，获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据；
[0106]
s2，根据所述负载数据预测所述服务器的目标负载增长函数，其中，所述目标负载增长函数用于表示所述服务器的负载增长曲线；
[0107]
s3，根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间，其中，所述目标阈值为所述服务器触发负载预警时所达到的负载。
[0108]
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0109]
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
[0110]
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
[0111]
s1，获取待监控服务器在目标时间段内的负载数据；
[0112]
s2，根据所述负载数据预测所述服务器的目标负载增长函数，其中，所述目标负载增长函数用于表示所述服务器的负载增长曲线；
[0113]
s3，根据所述目标负载增长函数，所述负载数据以及所述目标时间段预测所述服务器的负载增长到目标阈值的增长时间，其中，所述目标阈值为所述服务器触发负载预警时所达到的负载。
[0114]
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read
‑
only memory，简称为rom)、随机存取存储器(random access memory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0115]
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
[0116]
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0117]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。