本公開(kāi)涉及數(shù)據(jù)處理、基礎(chǔ)設(shè)施和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)it支撐，具體涉及一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、數(shù)據(jù)庫(kù)是以電子方式存儲(chǔ)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)集合。它可以包含任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)，包括文字、數(shù)字、圖像、視頻和文件。業(yè)務(wù)系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)庫(kù)表的形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。相關(guān)技術(shù)中，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)容量預(yù)估，是指通過(guò)分析當(dāng)前數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)趨勢(shì)、業(yè)務(wù)需求以及其他相關(guān)因素，使用定量和定性的方法來(lái)預(yù)測(cè)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)所需的存儲(chǔ)容量大小。數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)容量預(yù)估是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和規(guī)劃的重要環(huán)節(jié)，它有助于合理規(guī)劃硬件資源、預(yù)防性能問(wèn)題、控制成本和資源利用，并支持容災(zāi)和備份策略的制定。通過(guò)有效的存儲(chǔ)容量預(yù)估，可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能、可靠性和可擴(kuò)展性。如何全面考慮數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和變化，結(jié)合可能影響存儲(chǔ)容量的因素及信息，提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)，已經(jīng)成為重要的研究方向之一。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本公開(kāi)旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。為此，本公開(kāi)第一方面實(shí)施例提出了一種用于數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法，包括：

2、獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量信息，并基于容量信息分別標(biāo)記多個(gè)時(shí)刻下的內(nèi)生變量和外生變量，內(nèi)生變量至少包括目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量，外生變量包括使目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量降低的多種影響因素；

3、基于內(nèi)生變量和外生變量構(gòu)建候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型；

4、基于容量信息進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，確定最優(yōu)模型參數(shù)，并基于最優(yōu)模型參數(shù)和容量信息訓(xùn)練候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，直至訓(xùn)練完成，得到目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。

5、本公開(kāi)實(shí)施例中，基于內(nèi)生變量和外生變量構(gòu)建候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型；基于容量信息進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，確定最優(yōu)模型參數(shù)，并基于最優(yōu)模型參數(shù)和容量信息訓(xùn)練候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，直至訓(xùn)練完成，得到目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，實(shí)際數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)變化較復(fù)雜，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)率可能會(huì)受到季節(jié)性和非季節(jié)性等多種因素的影響，本公開(kāi)綜合考慮外部因素對(duì)存儲(chǔ)容量的影響，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史容量數(shù)據(jù)和外部解釋變量建立并訓(xùn)練時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，可以更加精確和可靠的預(yù)估數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)容量，為it決策提供有價(jià)值的參考。

6、本公開(kāi)第二方面實(shí)施例提出了一種數(shù)據(jù)庫(kù)容量的預(yù)測(cè)方法，包括：

7、獲取待預(yù)測(cè)的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的多個(gè)第一時(shí)刻的歷史容量信息；

8、將歷史容量信息輸入目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)在指定第二時(shí)刻的數(shù)據(jù)庫(kù)容量；

9、其中，第一時(shí)刻早于第二時(shí)刻，目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型由第一方面實(shí)施例提出的訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到。

10、本公開(kāi)實(shí)施例中，將歷史容量信息輸入目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)在指定第二時(shí)刻的數(shù)據(jù)庫(kù)容量，本公開(kāi)全面考慮數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和變化，結(jié)合可能影響存儲(chǔ)容量的因素及信息，提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)。

11、本公開(kāi)第三方面實(shí)施例提出了一種用于數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練裝置，包括：

12、標(biāo)記模塊，用于獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量信息，并基于容量信息分別標(biāo)記多個(gè)時(shí)刻下的內(nèi)生變量和外生變量，內(nèi)生變量至少包括目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量，外生變量包括使目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量降低的多種影響因素；

13、構(gòu)建模塊，用于基于內(nèi)生變量和外生變量構(gòu)建候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型；

14、訓(xùn)練模塊，用于基于容量信息進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，確定最優(yōu)模型參數(shù)，并基于最優(yōu)模型參數(shù)和容量信息訓(xùn)練候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，直至訓(xùn)練完成，得到目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。

15、本公開(kāi)第四方面實(shí)施例提出了一種數(shù)據(jù)庫(kù)容量的預(yù)測(cè)裝置，包括：

16、第一獲取模塊，用于獲取待預(yù)測(cè)的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的多個(gè)第一時(shí)刻的歷史容量信息；

17、第二獲取模塊，用于將歷史容量信息輸入目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)在指定第二時(shí)刻的數(shù)據(jù)庫(kù)容量；

18、其中，第一時(shí)刻早于第二時(shí)刻，目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型由第三方面實(shí)施例提出的訓(xùn)練裝置訓(xùn)練得到。

19、本公開(kāi)第五方面實(shí)施例提出了一種電子設(shè)備，包括：

20、至少一個(gè)處理器；以及

21、與至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，

22、存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，指令被至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行本公開(kāi)第一方面實(shí)施例中提供的用于數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法，或執(zhí)行本公開(kāi)第二方面實(shí)施例中提供的數(shù)據(jù)庫(kù)容量的預(yù)測(cè)方法。

23、本公開(kāi)第六方面實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，其中，計(jì)算機(jī)指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)本公開(kāi)第一方面實(shí)施例中提供的用于數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法，或執(zhí)行根據(jù)本公開(kāi)第二方面實(shí)施例中提供的數(shù)據(jù)庫(kù)容量的預(yù)測(cè)方法。

24、本公開(kāi)第七方面實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本公開(kāi)第一方面實(shí)施例中提供的用于數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法，或?qū)崿F(xiàn)本公開(kāi)第二方面實(shí)施例中提供的數(shù)據(jù)庫(kù)容量的預(yù)測(cè)方法。

技術(shù)特征：

1.一種用于數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述容量信息包括多個(gè)時(shí)刻下的數(shù)據(jù)庫(kù)容量和使所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量降低的外部事件，所述基于所述容量信息分別標(biāo)記多個(gè)時(shí)刻下的內(nèi)生變量和外生變量，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述容量信息進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，確定最優(yōu)模型參數(shù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述最優(yōu)模型參數(shù)和所述容量信息訓(xùn)練所述候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量信息之后，還包括：

6.一種數(shù)據(jù)庫(kù)容量的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

7.一種用于數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練裝置，其特征在于，包括：

8.一種數(shù)據(jù)庫(kù)容量的預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，包括：

10.一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述的方法的步驟，或執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法的步驟。

11.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述的方法，或?qū)崿F(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開(kāi)提出一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)庫(kù)容量預(yù)測(cè)方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域、基礎(chǔ)設(shè)施和IT支撐技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量信息，基于容量信息分別標(biāo)記多個(gè)時(shí)刻下的內(nèi)生變量和外生變量，內(nèi)生變量包括目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量，外生變量包括使目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量降低的多種影響因素；基于內(nèi)生變量和外生變量構(gòu)建候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型；基于容量信息進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，確定最優(yōu)模型參數(shù)，并基于最優(yōu)模型參數(shù)和容量信息訓(xùn)練候選時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，得到目標(biāo)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。本公開(kāi)綜合考慮外部因素對(duì)存儲(chǔ)容量的影響，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史容量數(shù)據(jù)和外部解釋變量建立并訓(xùn)練時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，可以更加精確和可靠的預(yù)估數(shù)據(jù)庫(kù)容量。

技術(shù)研發(fā)人員：賴(lài)?yán)?何林艷,郭正,胡遠(yuǎn)明,周勁宇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21