本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種容量預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、容量預(yù)測(cè)分析，是指隨著電信業(yè)務(wù)的不斷推廣使用，移動(dòng)通信用戶正在快速增長(zhǎng)，對(duì)無(wú)線信道資源和核心網(wǎng)相關(guān)網(wǎng)元資源提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)?；诂F(xiàn)有的網(wǎng)元資源配置情況下，當(dāng)用戶量和業(yè)務(wù)量增加到一定程度時(shí)，很容易造成通信阻塞，影響通信服務(wù)質(zhì)量和終端用戶的使用體驗(yàn)。所以需要對(duì)移動(dòng)通信系統(tǒng)中的網(wǎng)元進(jìn)行容量評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)通信過(guò)程中的網(wǎng)元容量瓶頸，以快速采取擴(kuò)容或調(diào)優(yōu)措施，滿足不斷增長(zhǎng)的用戶和業(yè)務(wù)需求。

2、網(wǎng)元設(shè)備是指為上網(wǎng)用戶提供連接，對(duì)用戶進(jìn)行管理，完成業(yè)務(wù)承載，提供到外部網(wǎng)絡(luò)接口的一系列設(shè)備。網(wǎng)元由一個(gè)或多個(gè)機(jī)盤(pán)或機(jī)框組成，包含的很多，其中，基站也是其中的一個(gè)網(wǎng)元，除此外還有mme、sgw、pd?n等等。網(wǎng)元?jiǎng)澐值牧６群芏?，有物理網(wǎng)元，邏輯網(wǎng)元，等效網(wǎng)元等。通過(guò)對(duì)核心網(wǎng)網(wǎng)元設(shè)備的容量監(jiān)測(cè)預(yù)警、進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源的合理配置是排除網(wǎng)絡(luò)容量瓶頸隱患，確保網(wǎng)絡(luò)高效健康運(yùn)行的一項(xiàng)重要工作。核心網(wǎng)設(shè)備容量主要受到cpu處理能力、內(nèi)存容量、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)能力、數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量等因素綜合制約。

3、現(xiàn)有的對(duì)于核心網(wǎng)上網(wǎng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量的預(yù)測(cè)主要是通過(guò)按照節(jié)假日預(yù)測(cè)、平常時(shí)間預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件預(yù)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)三種情況，結(jié)合時(shí)間特征并使用曲線擬合多項(xiàng)式函數(shù)進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)核心網(wǎng)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)容量和用戶數(shù)，來(lái)判斷網(wǎng)絡(luò)容量利用率情況，對(duì)網(wǎng)絡(luò)容量不足進(jìn)行預(yù)警，現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法僅通過(guò)多項(xiàng)式擬合進(jìn)行容量預(yù)測(cè)，且僅僅是從核心網(wǎng)網(wǎng)元層面評(píng)估上網(wǎng)業(yè)務(wù)量情況，沒(méi)有考慮預(yù)測(cè)網(wǎng)元設(shè)備整體的拓?fù)潢P(guān)系，缺乏對(duì)預(yù)測(cè)網(wǎng)元之間互相影響關(guān)系的考量，導(dǎo)致預(yù)測(cè)僅從時(shí)間層面出發(fā)擬合，準(zhǔn)確性降低。因此，如何提高容量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性成為了亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供了一種容量預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)通過(guò)多項(xiàng)式擬合進(jìn)行容量預(yù)測(cè)導(dǎo)致容量預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性較低的技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種容量預(yù)測(cè)方法，所述方法包括以下步驟：

3、采集網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)包括vm側(cè)數(shù)據(jù)和網(wǎng)元側(cè)數(shù)據(jù)；

4、對(duì)所述網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，得到目標(biāo)性能數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)性能數(shù)據(jù)包括第一性能數(shù)據(jù)和第二性能數(shù)據(jù)；

5、將所述第一性能數(shù)據(jù)輸入至第一預(yù)測(cè)模型中，得到所述第一預(yù)測(cè)模型輸出的第一預(yù)測(cè)結(jié)果；

6、將所述第二性能數(shù)據(jù)輸入至第二預(yù)測(cè)模型中，得到所述第二預(yù)測(cè)模型輸出的第二預(yù)測(cè)結(jié)果；

7、基于所述第一預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第二預(yù)測(cè)結(jié)果確定容量預(yù)測(cè)結(jié)果。

8、可選地，所述網(wǎng)元側(cè)數(shù)據(jù)包括用戶面數(shù)據(jù)和信令面數(shù)據(jù)；

9、所述對(duì)所述網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，得到目標(biāo)性能數(shù)據(jù)的步驟，包括：

10、根據(jù)所述信令面數(shù)據(jù)確定核心網(wǎng)容量指標(biāo)；

11、根據(jù)所述用戶面數(shù)據(jù)確定用戶面指標(biāo)；

12、確定所述網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系；

13、基于所述相關(guān)關(guān)系對(duì)所述核心網(wǎng)容量指標(biāo)、所述用戶面指標(biāo)和所述vm側(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，得到目標(biāo)性能數(shù)據(jù)。

14、可選地，所述基于所述第一預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第二預(yù)測(cè)結(jié)果確定容量預(yù)測(cè)結(jié)果的步驟之后，還包括：

15、確定所述容量預(yù)測(cè)結(jié)果中的容量數(shù)據(jù)；

16、將所述容量數(shù)據(jù)與所述容量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)容量閾值進(jìn)行對(duì)比，得到對(duì)比結(jié)果；

17、根據(jù)所述對(duì)比結(jié)果確定目標(biāo)擴(kuò)容策略，基于所述目標(biāo)擴(kuò)容策略對(duì)網(wǎng)元和/或vm進(jìn)行擴(kuò)容。

18、可選地，所述將所述第一性能數(shù)據(jù)輸入至第一預(yù)測(cè)模型中，得到所述第一預(yù)測(cè)模型輸出的第一預(yù)測(cè)結(jié)果的步驟之前，還包括：

19、獲取樣本數(shù)據(jù)，所述樣本數(shù)據(jù)包括第一樣本數(shù)據(jù)和第二樣本數(shù)據(jù)；

20、基于所述第一樣本數(shù)據(jù)對(duì)初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到第一預(yù)測(cè)模型；

21、基于所述第二樣本數(shù)據(jù)對(duì)初始gru網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到第二預(yù)測(cè)模型。

22、可選地，所述將所述第一性能數(shù)據(jù)輸入至第一預(yù)測(cè)模型中，得到所述第一預(yù)測(cè)模型輸出的第一預(yù)測(cè)結(jié)果的步驟，包括：

23、將所述第一性能數(shù)據(jù)輸入至第一預(yù)測(cè)模型的隱含層，得到隱含層輸出結(jié)果；

24、通過(guò)所述第一預(yù)測(cè)模型的注意力層對(duì)所述隱含層輸出結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化結(jié)果；

25、根據(jù)所述優(yōu)化結(jié)果確定第一預(yù)測(cè)結(jié)果。

26、可選地，所述第二預(yù)測(cè)模型包括卷積層、動(dòng)態(tài)路由網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層和gru層；

27、所述將所述第二性能數(shù)據(jù)輸入至第二預(yù)測(cè)模型中，得到所述第二預(yù)測(cè)模型輸出的第二預(yù)測(cè)結(jié)果的步驟，包括：

28、將所述第二性能數(shù)據(jù)輸入至第二預(yù)測(cè)模型中，通過(guò)所述卷積層對(duì)所述第二性能數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類，得到卷積層輸出結(jié)果；

29、通過(guò)所述動(dòng)態(tài)路由網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層對(duì)所述卷積層輸出結(jié)果進(jìn)行組合識(shí)別；

30、將識(shí)別結(jié)果輸入至經(jīng)過(guò)pso算法確認(rèn)了超參的所述gru層中，得到第二預(yù)測(cè)結(jié)果

31、可選地，所述基于所述第一預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第二預(yù)測(cè)結(jié)果確定容量預(yù)測(cè)結(jié)果的步驟，包括：

32、對(duì)所述第一預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第二預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行匯總，確定容量預(yù)測(cè)結(jié)果。

33、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種容量預(yù)測(cè)裝置，所述裝置包括：

34、采集模塊，用于采集網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)包括vm側(cè)數(shù)據(jù)和網(wǎng)元側(cè)數(shù)據(jù)；

35、標(biāo)注模塊，用于對(duì)所述網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，得到目標(biāo)性能數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)性能數(shù)據(jù)包括第一性能數(shù)據(jù)和第二性能數(shù)據(jù)；

36、第一預(yù)測(cè)模塊，用于將所述第一性能數(shù)據(jù)輸入至第一預(yù)測(cè)模型中，得到所述第一預(yù)測(cè)模型輸出的第一預(yù)測(cè)結(jié)果；

37、第二預(yù)測(cè)模塊，用于將所述第二性能數(shù)據(jù)輸入至第二預(yù)測(cè)模型中，得到所述第二預(yù)測(cè)模型輸出的第二預(yù)測(cè)結(jié)果；

38、容量預(yù)測(cè)結(jié)果確定模塊，用于基于所述第一預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第二預(yù)測(cè)結(jié)果確定容量預(yù)測(cè)結(jié)果。

39、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種容量預(yù)測(cè)設(shè)備，所述設(shè)備包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的容量預(yù)測(cè)程序，所述容量預(yù)測(cè)程序配置為實(shí)現(xiàn)如上文所述的容量預(yù)測(cè)方法的步驟。

40、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有容量預(yù)測(cè)程序，所述容量預(yù)測(cè)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上文所述的容量預(yù)測(cè)方法的步驟。

41、本發(fā)明采集網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)包括vm側(cè)數(shù)據(jù)和網(wǎng)元側(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)所述網(wǎng)關(guān)性能數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，得到目標(biāo)性能數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)性能數(shù)據(jù)包括第一性能數(shù)據(jù)和第二性能數(shù)據(jù)；將所述第一性能數(shù)據(jù)輸入至第一預(yù)測(cè)模型中，得到所述第一預(yù)測(cè)模型輸出的第一預(yù)測(cè)結(jié)果；將所述第二性能數(shù)據(jù)輸入至第二預(yù)測(cè)模型中，得到所述第二預(yù)測(cè)模型輸出的第二預(yù)測(cè)結(jié)果；基于所述第一預(yù)測(cè)結(jié)果和所述第二預(yù)測(cè)結(jié)果確定容量預(yù)測(cè)結(jié)果。由于本發(fā)明是分別從vm側(cè)和網(wǎng)元側(cè)獲取性能數(shù)據(jù)進(jìn)而預(yù)測(cè)容量預(yù)測(cè)結(jié)果，相對(duì)于現(xiàn)有的僅通過(guò)節(jié)假日等特殊時(shí)間點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方式，本發(fā)明上述方式考慮到了網(wǎng)元容量與虛擬容器vm容量之間的相互影響，能夠得到更加準(zhǔn)確的容量預(yù)測(cè)結(jié)果。解決了現(xiàn)有5g?toc核心網(wǎng)基于時(shí)間序列的多項(xiàng)式擬合方式預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)容量模型不準(zhǔn)確、只評(píng)估了網(wǎng)元側(cè)容量，沒(méi)考慮底層vm容量，在網(wǎng)元側(cè)和vm側(cè)容量同時(shí)不足時(shí)無(wú)法注意到底層的vm容量問(wèn)題，無(wú)法及時(shí)有效擴(kuò)容的問(wèn)題。