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申请/专利权人：云南神经元信息技术有限公司

摘要：本发明涉及运维管理技术领域，特别涉及平台运维集群中控管理系统，运维集群包括i种类型服务器，服务器包括多个处理节点，所述系统包括：数据采集模块，用于采集i种类型单位时间的服务器时间序列数据，服务器时间序列数据包括服务器日志数据、服务器性能数据、用户行为数据、事件数据与天气数据；第一数据处理模块，用于将第i种类型的服务器时间序列数据输入预训练的第i种类型的服务器负载预测模型中，获得未来时刻第i种类型服务器负载数据；避免资源闲置造成浪费，提高资源利用效率，避免了预留大量冗余资源；同时通过预测并及时扩展带宽，确保网络通畅，优化用户体验。

主权项：1.平台运维集群中控管理系统，运维集群包括i种类型服务器，服务器包括多个处理节点，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于采集i种类型单位时间的服务器时间序列数据，服务器时间序列数据包括服务器日志数据、服务器性能数据、用户行为数据、事件数据与天气数据；服务器日志数据包括请求数、会话数、状态码分布数量；状态码分布数量为各类状态码单位时间内的数量；服务器性能数据包括CPU使用率、内存使用率、磁盘IO与网络流量；用户行为数据包括单位时间内的在线人数与在线总时长；事件数据包括节假日事件与体育赛事事件；天气数据包括温度与季节，温度为单位时间内的最高温度、季节为单位时间所处的季节；第一数据处理模块，用于将第i种类型的服务器时间序列数据输入预训练的第i种类型的服务器负载预测模型中，获得未来时刻第i种类型服务器负载数据；第二数据处理模块，根据未来时刻第i种类型服务器负载数据，判断是否对第i种类型服务器的处理节点，进行节点资源调整；若进行节点资源调整，则根据第i种类型服务器负载数据，生成与第i种类型服务器的处理节点调整策略；处理节点调整策略包括硬件调整策略与流量调整策略；硬件调整策略的生成方法包括：将未来时刻的请求数、会话数、CPU使用率、内存使用率输入预训练的硬件调整模型中，输出标准节点硬件的增加数量；标准节点硬件为预先定制；所述硬件调整模型的训练方法包括：预先收集u组调整数据；所述调整数据包括调整特征数据与标准节点硬件的增加数量；所述调整特征数据包括请求数、会话数、CPU使用率与内存使用率；所述调整特征数据在生成处理节点调整策略的情况下采集，在对应调整特征数据增加的标准节点硬件后，CPU使用率与内存使用率均未超过预设对应的阈值，以及磁盘IO大于或等于预设阈值；将所有调整数据作为硬件调整模型的输入，所述硬件调整模型以对每组调整特征数据预测的标准节点硬件的增加数量作为输出，以每组调整特征数据对应的实际标准节点硬件的增加数量作为预测目标，以最小化所有预测的标准节点硬件的增加数量的第一预测准确度之和作为训练目标；对硬件调整模型进行训练，直至第一预测准确度之和达到收敛时停止训练；所述硬件调整模型为RNN模型或CNN模型；所述流量调整策略的生成方法包括：将未来时刻的请求数与会话数输入预训练的流量调整模型中，输出带宽增量；所述流量调整模型的训练方法包括：预先收集k组流量调整训练数据；流量调整训练数据包括流量调整特征数据与带宽增量；所述流量调整特征数据包括请求数与会话数；所述流量调整特征数据在生成处理节点调整策略的情况下采集，在对应流量调整特征数据增加带宽增量后，CPU使用率与内存使用率均未超过预设对应的阈值，以及磁盘IO大于或等于预设阈值；将所有流量调整训练数据作为流量调整模型的输入，所述流量调整模型以对每组流量调整特征数据预测的带宽增量作为输出，以每组流量调整特征数据对应的实际带宽增量作为预测目标，以最小化所有预测的带宽增量的第二预测准确度之和作为训练目标；对流量调整模型进行训练，直至第二预测准确度之和达到收敛时停止训练；所述流量调整模型为RNN模型或CNN模型。

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