(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211129858.9 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 中国建设银行股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街25号 申请人 建信金融科技有限责任公司 (72)发明人 刘茜　 (74)专利代理 机构 北京润平知识产权代理有限 公司 11283 专利代理师 李红 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 系统资源配置预测方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本申请提供一种系统资源配置预测方法、 装 置、 设备及存储介质。 涉及资源配置技术领域。 方 法包括： 获取目标系统的资源基础数据、 资源占 用预测数据及资源占用实际数据； 在确定资源占 用实际数据满足第一资源配置规则的情况下， 调 用资源扩容量预测模型， 以资源基础数据及资源 占用预测数据为输入， 经资源扩容量预测模型预 测目标系统的资源扩容量； 以及在确定资源占用 实际数据满足第二资源配置规则的情况下， 调用 资源简配量预测模型， 以资源基础数据及资源占 用预测数据为输入， 经资源简配量预测模型预测 目标系统的资源简配量。 本申请能够有效提高配 置预测的准确性。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115437793 A 2022.12.06 CN 115437793 A 1.一种系统资源配置预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标系统的资源基础数据、 资源占用预测数据及资源占用实际数据； 在确定所述资源占用实际数据满足第 一资源配置规则的情况下， 调用资源扩容量预测 模型， 以所述资源基础数据及所述资源占用预测数据为输入， 经所述资源扩容量预测模型 预测所述目标系统的资源 扩容量； 以及 在确定所述资源占用实际数据满足第 二资源配置规则的情况下， 调用资源简配量预测 模型， 以所述资源基础数据及所述资源占用预测数据为输入， 经所述资源简配量预测模型 预测所述目标系统的资源简配量。 2.根据权利要求1所述的系统资源配置预测方法， 其特征在于， 所述目标系统包括至少 一台服务器， 所述资源占用实际数据包括所述目标系统的处 理器使用率及内存使用率； 所述目标系统的资源基础数据包括所述目标系统的服务器数量、 处理器利用率上限 值、 处理器利用率下限值、 内存容量、 内存利用率上限值、 内存利用率下限值、 处理器核心数 量及处理器核心数量阈值； 所述目标系统的资源占用预测数据包括所述目标系统的处理器预测使用率及所述目 标系统的内存预测使用率。 3.根据权利要求2所述的系统资源配置预测方法， 其特征在于， 所述第 一资源配置规则 包括： 所述目标系统的处理器使用率和/或所述目标系统的内存使用率属于第一使用率区 间； 所述第二资源配置规则包括： 所述目标系统的处理器使用率和/或所述目标系统的内存使用率属于第二使用率区 间； 所述第一使用率区间的下限值大于所述第二使用率区间的上限值。 4.根据权利要求2所述的系统资源配置预测方法， 其特征在于， 所述资源扩容量预测模 型包括： 第一资源扩容量预测子模型及第 二资源扩容量预测子模型， 所述第 一资源扩容量预测 子模型用于表征所述目标系统的处理器预测使用率、 服务器数量及处理器利用率上限值与 所述目标系统的第一 服务器扩容数量之间的映射关系； 所述第二资源扩容量预测子模型用于表征所述目标系统的内存预测使用率、 服务器数 量、 内存容量及内存利用率上限值与所述目标系统的第二服务器扩容数量之间的映射关 系。 5.根据权利要求2所述的系统资源配置预测方法， 其特征在于， 所述资源简配量预测模 型包括： 第一资源简配量预测子模型及第 二资源简配量预测子模型， 所述第 一资源简配量预测 子模型用于表征所述目标系统的处理器预测使用率、 服务器数量、 处理器核心数量、 处理器 核心数量阈值、 处理器利用率下限值与所述目标系统的第一服务器简 配数量之 间的映射关 系； 所述第二资源简配量预测子模型用于表征所述目标系统的内存预测使用率、 服务器数 量、 内存容量及内存利用率下限值与所述目标系统的第二服务器简配数量之间的映射关权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115437793 A 2系。 6.根据权利要求4所述的系统资源配置预测方法， 其特征在于， 以所述资源基础数据及 所述资源占用预测数据为输入， 经所述资源扩容量预测模型预测所述目标系统的资源扩容 量据， 包括： 以所述目标系统的处理器预测使用率、 服务器数量及处理器利用率上限值为输入， 经 所述第一资源 扩容量预测子模型 预测所述目标系统的第一 服务器扩容数量； 以所述目标系统的内存预测使用率、 服务器数量、 内存容量及内存利用率上限值为输 入， 经所述第二资源 扩容量预测子模型 预测所述目标系统的第二 服务器扩容数量； 确定所述第一服务器扩容数量与所述第二服务器扩容数量中的较大值为所述目标系 统的资源 扩容量。 7.根据权利要求5所述的系统资源配置预测方法， 其特征在于， 以所述资源基础数据及 所述资源占用预测数据为输入， 经所述资源简 配量预测模型预测所述目标系统的资源简 配 量据， 包括： 以所述目标系统 的处理器预测使用率、 服务器数量、 处理器核心数量、 处理器核心数量 阈值、 处理器利用率下限值为输入， 经所述第一资源简配量预测子模型预测所述 目标系统 的第一服务器简配数量； 以所述目标系统的内存预测使用率、 服务器数量、 内存容量及内存利用率下限值为输 入， 经所述第二资源简配量预测子模型 预测所述目标系统的第二 服务器简配数量； 确定所述第一服务器简配数量与所述第二服务器简配数量中的较大值为所述目标系 统的资源简配量。 8.根据权利要求2所述的系统资源配置预测方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述目标系统在预设时间段内的业务量数据、 文件系统空间使用率及数据库空间 使用率； 以所述业务量数据、 文件系统空间使用率及数据库空间使用率为输入， 经预设的资源 占用预测模型 预测所述目标系统的处 理器预测使用率或所述目标系统的内存预测使用率。 9.根据权利要求2所述的系统资源配置预测方法， 其特征在于， 获取所述目标系统 的资 源占用实际数据， 包括： 以预设频率获取预设时间段内， 所述目标系统中每 台服务器的处理器使用率及内存使 用率； 以获取到的所有处理器使用率中的最大值作为所述目标系统 的处理器使用率， 以获取 到的所有内存使用率的最大值作为所述目标系统的内存使用率。 10.根据权利要求9所述的系统资源配置预测方法， 其特征在于， 获取所述目标系统的 资源占用实际数据， 还 包括： 判断获取到的处理器使用率及内存使用率的采集 时间是否属于非正常工况时间， 所述 非正常工况时间区间至少包括系统维护时间及系统自检时间； 若存在采集 时间属于系统维护时间的处理器使用率或内存使用率， 删除对应的处理器 使用率或内存使用率； 若存在采集 时间属于系统自检时间的处理器使用率， 将 获取到的所有处理器使用率由 大到小进行排序， 若所有处理器使用率中的前N个处理器使用率的采集时间均属于系统自权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115437793 A 3