一种资源管理方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机，尤其涉及一种资源管理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着云技术(cloud technology)的快速发展，越来越多的企业、机构(例如政府机构、学校等等)将业务部署于云平台。在云资源虚拟化，云底座安全性能高要求的背景下，针对云平台的云管理平台应运而生。

2、其中，云管理平台可以为各个业务系统分配资源。然而，当分配的资源过多时，容易造成资源闲置，资源的利用率较低，导致企业或机构的运营成本增加；当分配的资源不足时，在业务需求突增或者访问量加大时，容易出现不可访问的情况，造成巨大损失。因此，如何准确的进行资源管理是一个亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种资源管理方法、装置、设备及存储介质，可以准确的预测下一个业务周期的预测使用量，避免资源过多或者资源不足。

2、一方面，本申请实施例提供了一种资源管理方法，该资源管理方法包括：

3、获取目标资源的时间序列数据，该时间序列数据包括目标资源在预设时间段的各个时间点的历史使用数据；

4、对时间序列数据进行特征提取，得到动态变化特征；该动态变化特征包括周期特征、单调特征和平稳特征中的一种或多种；

5、调用至少一个预测模型中与动态变化特征匹配的目标预测模型对时间序列数据进行预测处理，得到目标资源在下一个业务周期的预测使用量；

6、基于预测使用量针对目标资源执行资源管理操作。

7、另一方面，本申请实施例提供了一种资源管理装置，该资源管理装置包括：

8、获取单元，用于获取目标资源的时间序列数据，该时间序列数据包括目标资源在预设时间段的各个时间点的历史使用数据；

9、特征提取单元，用于对时间序列数据进行特征提取，得到动态变化特征；该动态变化特征包括周期特征、单调特征和平稳特征中的一种或多种；

10、预测处理单元，用于调用至少一个预测模型中与动态变化特征匹配的目标预测模型对时间序列数据进行预测处理，得到目标资源在下一个业务周期的预测使用量；

11、处理单元，用于基于预测使用量针对目标资源执行资源管理操作。

12、再一方面，本申请实施例提供了一种资源管理设备，该资源管理设备包括输入接口、输出接口，该资源管理设备还包括：

13、处理器，适于实现一条或多条指令；以及，

14、计算机存储介质，计算机存储介质存储有一条或多条指令，一条或多条指令适于由处理器加载并执行如下步骤：

15、获取目标资源的时间序列数据，该时间序列数据包括目标资源在预设时间段的各个时间点的历史使用数据；

16、对时间序列数据进行特征提取，得到动态变化特征；该动态变化特征包括周期特征、单调特征和平稳特征中的一种或多种；

17、调用至少一个预测模型中与动态变化特征匹配的目标预测模型对时间序列数据进行预测处理，得到目标资源在下一个业务周期的预测使用量；

18、基于预测使用量针对目标资源执行资源管理操作。

19、再一方面，本申请提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。资源管理设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该资源管理设备实现如下步骤：

20、获取目标资源的时间序列数据，该时间序列数据包括目标资源在预设时间段的各个时间点的历史使用数据；

21、对时间序列数据进行特征提取，得到动态变化特征；该动态变化特征包括周期特征、单调特征和平稳特征中的一种或多种；

22、调用至少一个预测模型中与动态变化特征匹配的目标预测模型对时间序列数据进行预测处理，得到目标资源在下一个业务周期的预测使用量；

23、基于预测使用量针对目标资源执行资源管理操作。

24、再一方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有一条或多条指令，一条或多条指令适于由处理器加载并执行如下步骤：

25、获取目标资源的时间序列数据，该时间序列数据包括目标资源在预设时间段的各个时间点的历史使用数据；

26、对时间序列数据进行特征提取，得到动态变化特征；该动态变化特征包括周期特征、单调特征和平稳特征中的一种或多种；

27、调用至少一个预测模型中与动态变化特征匹配的目标预测模型对时间序列数据进行预测处理，得到目标资源在下一个业务周期的预测使用量；

28、基于预测使用量针对目标资源执行资源管理操作。

29、在本申请实施例中，资源管理设备获取目标资源的时间序列数据，并对时间序列数据进行特征提取，得到动态变化特征，然后调用至少一个预测模型中与动态变化特征匹配的目标预测模型对时间序列数据进行预测处理，得到目标资源在下一个业务周期的预测使用量。由于本申请的资源管理方法可以基于时间序列数据包括的历史使用数据预测下一个业务周期的预测使用量，可以提前预测资源的使用情况，实时预测资源，这样可以避免分配的资源过多或者分配的资源不足，可以降低成本，提升运营质量。除此之外，由于本申请调用至少一个预测模型中与时间序列特征的动态变化特征匹配的目标预测模型对时间序列数据进行预测处理，即资源管理设备可以基于动态变化特征从至少一个预测模型中自适应选择匹配的目标预测模型，至少一个预测模型可以适用于具有不同动态变化特征的时间序列数据，有效提升预测模型的灵活性以及兼容性。并且，目标预测模型与动态变化特征匹配，由目标预测模型预测得到的下一个业务周期的预测使用量更准确，从而可以避免分配的资源过多或者分配的资源不足，可以降低成本，提升运营质量。

技术特征：

1.一种资源管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理操作包括扩容操作，所述基于所述预测使用量针对所述目标资源执行资源管理操作，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述目标资源执行扩容操作，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务约束预估量、所述剩余超分量以及所述预测需求量确定所述目标资源的资源扩容量，包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标资源在所述下一个业务周期的业务约束预估量，包括：

6.如权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.如权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.如权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述时间序列数据进行特征提取，得到动态变化特征，包括：

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述周期检测模型包括相似度周期检测模型，所述调用周期检测模型对所述时间序列数据进行处理，确定所述动态变化特征是否包括所述周期性，包括：

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述周期检测模型包括自相关周期检测模型，所述调用周期检测模型对所述时间序列数据进行处理，确定所述动态变化特征是否包括所述周期性，包括：

11.一种资源管理装置，其特征在于，所述装置包括：

12.一种资源管理设备，包括输入接口、输出接口，其特征在于，还包括：

13.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～10中任一项所述的资源管理方法。

技术总结
本申请公开了一种资源管理方法、装置、设备及存储介质。本申请实施例可应用于云技术、云安全、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。该方法包括：获取目标资源的时间序列数据，并从时间序列数据中提取到动态变化特征；该动态变化特征包括周期特征、单调特征和平稳特征中的一种或多种；调用与动态变化特征匹配的目标预测模型对时间序列数据进行预测处理，得到目标资源在下一个业务周期的预测使用量。可以得到更准确的预测使用量，从而当基于该预测使用量执行资源管理操作时，可以避免资源过多或者资源不足，可以提高资源的利用率，降低成本，提升运营质量。

技术研发人员：刘志煌
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/19