【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及動態資源分配，特別是涉及一種數據中心資源自動配置的方法。
技術介紹
1、傳統數據中心在設計和構建時考慮到負載的最大量，并為未來留出升級改進的空間，但這種做法可能限制了數據中心的靈活性和可擴展性。當需要快速部署新服務或調整資源配置時，有些傳統方法響應緩慢，無法滿足業務的需求。傳統數據中心有的由于能源利用效率低和管理復雜度高，可能會導致運營成本居高不下。
2、另外，在安全性方面，由于有的是依賴人工操作和管理，可能存在人為錯誤或惡意行為導致的數據泄露或系統故障，缺乏有效的自動化工具和流程來確保配置的一致性和安全性，增加了潛在的安全隱患。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題是提供一種數據中心資源自動配置的方法，提高了資源利用率、靈活性和響應速度，同時降低管理復雜性和成本。
2、為解決上述技術問題，本專利技術的技術方案如下：
3、一種數據中心資源自動配置的方法，所述方法包括：
4、實時監控數據中心的負載數據，獲取各資源的實時使用狀態，包括處理器使用率、內存占用率、網絡帶寬利用率及存儲設備的使用情況；
5、根據數據中心的負載數據，實時收集并分析當前運行業務以及即將上線的業務需求數據，包括業務類型、狀態、資源消耗、預計上線時間和預期資源需求，以得到業務分析結果；
6、根據業務分析結果，將實時監控的負載數據和業務需求數據輸入資源分配預測和優化模型中進行訓練和學習，并預測未來一段時間內的資源需求，以得到最
7、根據最終的預測結果，動態分配和優化數據中心的資源，包括調整處理器核心數、內存分配、網絡帶寬分配；
8、根據動態分配和優化數據中心的資源，自動執行對應資源配置的調整，并持續監控數據中心的運行狀態，以實時獲取新的負載數據和業務需求數據。
9、進一步的，數據中心的負載數據，實時收集并分析當前運行業務以及即將上線的業務需求數據，包括業務類型、狀態、資源消耗、預計上線時間和預期資源需求，以得到業務分析結果，包括：
10、將實時業務數據與即將上線業務的計劃數據整合至統一的數據平臺，以得到整合數據集；
11、對整合數據集進行清洗和預處理，提取關鍵特征，以得到處理后數據集；
12、根據處理后數據集，分析當前運行業務的資源使用模式，識別資源消耗大或增長快的業務類型，標記為關鍵業務；
13、根據標記的關鍵業務和業務規則、預期收益及客戶影響因素，對即將上線的業務進行優先級評估，并輸出業務優先級列表；
14、根據業務優先級列表和資源使用模式，分析不同優先級業務對資源的影響，以生成業務資源使用分析報告；
15、根據業務資源使用分析報告，以得到業務分析結果。
16、進一步的，根據標記的關鍵業務和業務規則、預期收益及客戶影響因素，對即將上線的業務進行優先級評估，并輸出業務優先級列表，包括：
17、設定評估標準和衡量指標，包括業務的緊急性；
18、對于每個即將上線的業務，收集相關信息，包括業務需求文檔、客戶反饋，并將相關信息作為評估標準的輸入數據；
19、根據設定的評估標準和關鍵業務信息，對每個即將上線的業務進行評分；
20、在評分過程中，根據業務與每個評估標準的匹配程度，賦予對應的分數；
21、將每個業務的各項評分匯總，得到一個綜合評分，并根據綜合評分對業務進行排序，從高到低排列，生成業務優先級列表。
22、進一步的，根據業務分析結果，將實時監控的負載數據和業務需求數據輸入資源分配預測和優化模型中進行訓練和學習，并預測未來一段時間內的資源需求，以得到最終的預測結果，包括：
23、根據業務分析結果，確定與資源需求預測相關的特征，包括歷史負載數據、業務增長趨勢、業務類型；
24、構建資源分配預測和優化模型，并確定優化模型的輸入項，包括實時監控的負載數據、業務需求數據和輸出項，包括未來一段時間內的資源需求預測值；
25、將歷史負載數據、業務需求數據劃分為訓練集、驗證集和測試集，并使用訓練集數據對優化模型進行訓練，在訓練過程中，使用均方根誤差，評估優化模型在驗證集上的預測性能，以得到評估結果；
26、根據評估結果，對優化模型進行迭代優化，包括調整參數；
27、重復進行訓練、驗證和評估，直至優化模型性能達到預設標準，以得到最終的優化模型；
28、根據最終的優化模型，將當前實時監控的負載數據和業務需求數據作為輸入項，計算未來一段時間內的資源需求預測值，以得到最終的預測結果，包括資源需求預測值、各類型資源的預計使用量和增長趨勢。
29、進一步的，均方根誤差的計算公式為：
30、r；
31、其中，r表示均方根誤差；表示驗證集的樣本總數；表示第個樣本的實際值；表示第個樣本的預測值；表示第個樣本的權重；表示正則化系數；表示模型參數數量；表示第個模型參數。
32、進一步的，未來一段時間內的資源需求預測值的計算公式為：
33、；
34、其中，表示未來時刻的資源需求預測值；表示模型的截距項；表示影響因素的索引；表示第個影響因素的權重表示第個影響因素在時間的觀測值表示預測值與實際值之間的偏差。
35、進一步的，根據動態分配和優化數據中心的資源，自動執行對應資源配置的調整，并持續監控數據中心的運行狀態，以實時獲取新的負載數據和業務需求數據，包括：
36、接收最終的預測結果，并自動觸發資源配置調整流程；
37、根據預測結果的內容，確定對應的資源配置調整方案，包括增加或減少服務器資源、調整網絡帶寬配置或重新分配存儲資源；
38、將資源配置調整方案發送至數據中心的管理系統，并執行資源配置調整操作；
39、持續監控數據中心的運行狀態，包括處理器使用率、內存占用率、網絡帶寬利用率、存儲設備的使用情況關鍵指標，以實時獲取新的負載數據和業務需求數據，包括實時流量、用戶請求量、事務處理量。
40、本專利技術的上述方案至少包括以下有益效果：
41、通過數據中心管理系統實時監控資源的實時使用狀態，能夠迅速捕捉資源使用的變化；實時收集并分析運行業務及即將上線的業務需求數據，使得系統能夠快速響應業務需求的變化；利用資源分配預測和優化模型進行訓練和學習，能夠預測未來一段時間內的資源需求，從而實現資源的提前規劃和優化分配。這種預測能力有助于避免資源過?；虿蛔愕那闆r，提高了資源的利用率，降低了浪費。
42、根據最終的預測結果，動態分配和調整數據中心的資源，包括處理器核心數、內存分配、網絡帶寬分配等，增強了數據中心的靈活性和可擴展性。這種動態調整能力使得數據中心能夠更好地適應業務需求的快速變化，提高了數據中心的運營效率和服務質量。系統根據動態分配和優化結果自動執行對應資源配置的調整，減少了人工干本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，根據數據中心的負載數據，實時收集并分析當前運行業務以及即將上線的業務需求數據，包括業務類型、狀態、資源消耗、預計上線時間和預期資源需求，以得到業務分析結果，包括：
3.根據權利要求2所述的一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，根據標記的關鍵業務和業務規則、預期收益及客戶影響因素，對即將上線的業務進行優先級評估，并輸出業務優先級列表，包括：
4.根據權利要求3所述的一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，根據業務分析結果，將實時監控的負載數據和業務需求數據輸入資源分配預測和優化模型中進行訓練和學習，并預測未來一段時間內的資源需求，以得到最終的預測結果，包括：
5.根據權利要求4所述的一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，均方根誤差的計算公式為：
6.根據權利要求5所述的一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，未來一段時間內的資源需求預測值的計算公式為：
7.根據
...【技術特征摘要】
1.一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，根據數據中心的負載數據，實時收集并分析當前運行業務以及即將上線的業務需求數據，包括業務類型、狀態、資源消耗、預計上線時間和預期資源需求，以得到業務分析結果，包括：
3.根據權利要求2所述的一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，根據標記的關鍵業務和業務規則、預期收益及客戶影響因素，對即將上線的業務進行優先級評估，并輸出業務優先級列表，包括：
4.根據權利要求3所述的一種數據中心資源自動配置的方法，其特征在于，根據業務分析...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蘭滿桔，劉杰，封林，
申請(專利權)人：廣州尚航信息科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。