本申请实施例涉及一种流量预测及资源调度方法、装置、电子设备及存储介质，上述方法包括：获取用于预测预设接口的目标流量的流量数据序列和事件数据序列，其中，所述流量数据序列中的流量数据包括历史流量和历史流量对应的时间信息，所述事件数据序列中的事件数据包括事件描述信息和事件描述信息表示的事件的发生时间，之后，基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，以及基于所述事件数据序列，确定所述预设接口的第二流量，然后，基于所述第一流量和所述第二流量，确定所述预设接口的所述目标流量。由此，可以提高流量预测的准确度。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种流量预测及资源调度方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着数字媒体的发展，接口流量的预测变得尤为关键。例如，以视频提供平台举例，平台在日常娱乐中的重要性不断增加，其视频流量的预测关乎用户的使用体验、关乎产品的稳定性。
2、实践中，上述流量波动受到多种因素的影响，包括时间因素(周期性、工作日和节假日)、事件触发(如视频上线、有关事件触发)等。在爆火视频等特殊事件引发的突增情况下，准确预测流量变化十分重要，这对于合理分配服务器资源、优化用户体验和提前做好准备至关重要。
3、现有的流量预测领域的技术在不断发展，主要涵盖时间序列分析、机器学习、深度学习、事件触发预测、社交媒体和情感分析以及集成方法等。其中，时间序列分析方法如arima(autoregressive integrated moving average，自回归移动平均模型)和prophet(时间序列预测算法)可以捕捉周期性和趋势性信息。机器学习和深度学习方法，包括回归、随机森林、rnn(recurrent neural network，循环神经网络)和lstm(long short termmemory，长短期记忆网络)，能够处理复杂的流量变化。事件触发预测关注特定事件的影响，社交媒体和情感分析考虑用户反应。集成方法整合多种模型以提高准确性。这些技术不断演进，有助于更精准地预测剧集流量，提升内容推荐和业务决策的效果。
4、然而，上述流量预测方式存在各自的局限性，导致流量预测的准确度较低。
<
br/>技术实现思路
1、鉴于此，为解决上述部分或全部技术问题，本申请实施例提供一种流量预测及资源调度方法、装置、电子设备及存储介质。
2、第一方面，本申请实施例提供一种流量预测方法，所述方法包括：
3、获取用于预测预设接口的目标流量的流量数据序列和事件数据序列，其中，所述流量数据序列中的流量数据包括历史流量和历史流量对应的时间信息，所述事件数据序列中的事件数据包括事件描述信息和事件描述信息表示的事件的发生时间；
4、基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量；
5、基于所述事件数据序列，确定所述预设接口的第二流量；
6、基于所述第一流量和所述第二流量，确定所述预设接口的所述目标流量。
7、在一个可能的实施方式中，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
8、确定所述预设接口的流量的周期波动信息；
9、基于所述流量数据序列和所述周期波动信息，确定所述预设接口的第一流量。
10、在一个可能的实施方式中，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
11、确定所述流量数据序列包括的时间信息对应的时间范围；
12、确定所述时间范围内是否发生第一事件，得到判别信息；
13、基于所述判别信息和所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量。
14、在一个可能的实施方式中，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
15、确定所述流量数据序列包括的时间信息对应的时间范围；
16、确定所述时间范围内发生的第二事件的受关注程度；
17、基于所述受关注程度和所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量。
18、在一个可能的实施方式中，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
19、将所述流量数据序列输入至预先确定的时间序列预测模型，得到所述预设接口的第一流量，其中，所述时间序列预测模型表征流量数据序列和第一流量之间的对应关系；和/或
20、所述基于所述事件数据序列，确定所述预设接口的第二流量，包括：
21、将所述事件数据序列输入至预先确定的事件回归模型，得到所述预设接口的第二流量，其中，所述事件回归模型表征事件数据序列和第二流量之间的对应关系。
22、在一个可能的实施方式中，在所述第一流量经由时间序列预测模型确定，并且，所述第二流量经由事件回归模型确定的情况下，所述基于所述第一流量和所述第二流量，确定所述预设接口的所述目标流量，包括：
23、计算第一权重和所述第一流量的乘积，得到第一乘积；
24、计算第二权重和所述第二流量的乘积，得到第二乘积；
25、将所述第一乘积和所述第二乘积的和，确定为所述预设接口的所述目标流量；
26、其中，所述第一权重基于所述时间序列预测模型的均方误差确定，所述第二权重基于所述事件回归模型的均方误差确定。
27、第二方面，本申请实施例提供一种资源调度方法，所述方法包括：
28、确定预设接口的目标流量，其中，所述目标流量采用如上述第一方面任一所述的方法预测获得；
29、基于所述目标流量，确定资源调度时间；
30、在所述资源调度时间，采用与所述目标流量相匹配的资源调度方式进行资源调度。
31、第三方面，本申请实施例提供一种流量预测装置，所述装置包括：
32、获取单元，用于获取用于预测预设接口的目标流量的流量数据序列和事件数据序列，其中，所述流量数据序列中的流量数据包括历史流量和历史流量对应的时间信息，所述事件数据序列中的事件数据包括事件描述信息和事件描述信息表示的事件的发生时间；
33、第一确定单元，用于基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量；
34、第二确定单元，用于基于所述事件数据序列，确定所述预设接口的第二流量；
35、第三确定单元，用于基于所述第一流量和所述第二流量，确定所述预设接口的所述目标流量。
36、在一个可能的实施方式中，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
37、确定所述预设接口的流量的周期波动信息；
38、基于所述流量数据序列和所述周期波动信息，确定所述预设接口的第一流量。
39、在一个可能的实施方式中，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
40、确定所述流量数据序列包括的时间信息对应的时间范围；
41、确定所述时间范围内是否发生第一事件，得到判别信息；
42、基于所述判别信息和所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量。
43、在一个可能的实施方式中，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
44、确定所述流量数据序列包括的时间信息对应的时间范围；
45、确定所述时间范围内发生的第二事件的受关注程度；
46、基于所述受关注程度和所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量。
47、在一个可能的实施方式中，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
4本文档来自技高网
...
【技术保护点】
1.一种流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其特征在于，在所述第一流量经由时间序列预测模型确定，并且，所述第二流量经由事件回归模型确定的情况下，所述基于所述第一流量和所述第二流量，确定所述预设接口的所述目标流量，包括：
7.一种资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：
8.一种流量预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种资源调度装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述权利要求1-7任一所述的方法。
...
【技术特征摘要】
1.一种流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述流量数据序列，确定所述预设接口的第一流量，包括：
6.根据权利要求1-5之一所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：后景鑫，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。