浪潮存储智能管理平台的性能容量预测技术

2020-09-10 17:26
adminyb17

对于存储来说,性能和容量预测是两件不同的事情,都为用户带来不同的价值。但是站在技术角度,两者都属于数据挖掘中时间序列预测问题(Time Series Prediction)。时间序列,也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排到所形成的数列。预测的基本原理是:统计分析过去的时间序列数据,形成拟合函数或者AI算法模型,以拟合的函数结果或模型来预测未来的趋势。

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时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测。造成时间序列数据发生变化的因素主要有以下四个:1) 趋势性:时间序列曲线呈现出一种缓慢而长期的持续上升、下降、不变的整体趋势。2) 周期性:由于外部的影响,随季节的交替,时间序列曲线有明显的周期性的高峰、低谷。3) 随机性:个别的数据变化为随机变动,但整体呈现出统计规律。4) 综合性:以上几种变化因素的叠加或组合。预测时可以过滤除去不规则的随机因素,最终展现出趋势性和周期性变动。经典的时间序列预测算法有ARIMA、线性回归、深度学习算法等。这些算法有各自的优劣势,产品会根据不同的用户应用场景来选择不同的算法。下图展示了各个算法的实际效果。

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对于存储来说,除核心算法外,存储还有自身的容量和性能指标。下表列出了浪潮存储智能管理平台支持的未来1天、7天、30天、90天的3个容量趋势指标,15个性能趋势指标。存储产业界中,作为新数据时代“新存储”引领者,浪潮存储基于InView智能管理平台,提供了预测性分析、端到端的故障定位、性能洞察等一系列的智能化功能,帮助用户分析复杂应用环境下从虚拟机到后端存储端到端的性能瓶颈,确定影响性能瓶颈的主要因素,并最终给出可行的优化或解决问题的建议。其中磁盘故障预测、性能容量预测的智能化功能,可以帮助用户预防硬件故障带来的损失,并给出具体的扩容建议,为用户提供更稳定、高性能、智能化的存储服务,使存储服务能更好地适应用户需求,同时降低存储的复杂性和维护成本。

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