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申请/专利权人：北京浪潮数据技术有限公司
摘要：本申请公开了一种基于时序数据趋势预测的运维方法，对于由服务器在不同时刻的性能数据组成的时序数据，该方法在进行预测之前，先对时序数据进行周期性检测。然后根据时序数据是否具备周期性，采用不同的方式进行预测，因此即便在复杂的数据环境下该方法预测得到的结果仍具有较高的准确性，根据该预测结果执行相应的运维操作，有助于提升服务器性能。此外，本申请还提供了一种基于时序数据趋势预测的运维装置、设备及可读存储介质，其技术效果与上述方法的技术效果相对应。
主权项：1.一种基于时序数据趋势预测的运维方法，其特征在于，包括：获取时序数据，其中所述时序数据包括服务器在不同时刻的性能数据；对所述时序数据进行平滑去噪处理；利用DTW对平滑去噪处理后的时序数据进行周期性检测；在所述时序数据具备周期性时，将所述时序数据分解为周期数据和趋势数据；对所述趋势数据或不具备周期性的时序数据进行小波分解，得到分量数据；利用ARMA模型对所述分量数据进行预测，得到趋势预测结果；在所述时序数据具备周期性时，根据所述周期数据的周期性和所述趋势预测结果确定所述时序数据的预测结果；在所述时序数据不具备周期性时，直接将所述趋势预测结果作为所述时序数据的预测结果；根据所述时序数据的预测结果，对所述服务器执行相应的运维操作；其中，所述利用DTW对平滑去噪处理后的时序数据进行周期性检测，包括：对平滑去噪处理后的时序数据进行分段，得到子时序数据集合；利用DTW计算所述子时序序列中相邻两份子时序数据之间的距离值；若所述距离值超过预设阈值，则判定所述时序数据不具备周期性；所述利用DTW计算所述子时序序列中相邻两份子时序数据之间的距离值之前，还包括：若所述子时序数据集合中各个子时序数据的维度不同，则对所述子时序数据集合中各个所述子时序数据的维度进行统一。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京浪潮数据技术有限公司 基于时序数据趋势预测的运维方法、装置及设备
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