申请/专利权人：济南浪潮数据技术有限公司

申请日：2024-02-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807055A

主分类号：G06F16/21

分类号：G06F16/21;G06F16/22;G06F16/2458;G06F16/27

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请涉及数据分析技术领域，特别是涉及一种存储系统的关键性能指标预测、分析方法及相关装置。关键性能指标预测方法包括：获取第一数量个历史时刻目标指标的观测性能形成前向观测序列；目标指标为分布式存储系统的关键性能指标中的至少一者；分别计算第二数量个历史时刻的性能误差形成前向误差序列；预估当前时刻进行目标指标的性能预测过程存在的预测误差，融合前向观测序列、前向误差序列以及预测误差，得到存储系统当前时刻的预测性能。采用本方法能够结合预测过程的历史误差对存储系统进行关键性能指标的性能预测，提高序列之间关联性衡量的准确性，进而有利于提高存储系统的关键性能指标预测的具深度以及可靠性。

主权项：1.一种存储系统的关键性能指标预测方法，其特征在于，所述关键性能指标预测方法包括：获取第一数量个历史时刻目标指标的观测性能，形成前向观测序列；其中，所述观测性能为观测分布式存储系统的所述目标指标的真实性能，所述目标指标为所述分布式存储系统的关键性能指标中的至少一者，所述关键性能指标包括读写吞吐量、中央处理器利用率、磁盘输入输出性能中的至少一者；分别计算第二数量个历史时刻的性能误差，形成前向误差序列；其中，所述性能误差为所述历史时刻的观测性能与该所述历史时刻的预测性能二者之间的差值；预估当前时刻进行所述目标指标的性能预测过程存在的预测误差，利用时序预测模型融合所述前向观测序列、所述前向误差序列以及所述预测误差，得到所述存储系统当前时刻的预测性能。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 济南浪潮数据技术有限公司 存储系统的关键性能指标预测、分析方法及相关装置

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