【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别涉及主机过载检测方法、装置、电子设备及可读介质。
技术介绍
1、云计算是一种通过互联网以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源计算模式。对于云服务提供商而言,将资源集中起来统一管理可以有效的提高资源的利用率，但是由于云计算中心各种底层资源的异构性以及各个用户应用程序的不同,资源的合理调度和负载均衡成为一个具有挑战性的问题。主机资源调度是将主机的物理资源按需分配给运行在主机上的虚拟机或容器上的过程，以给出虚拟机或容器在主机上的部署方案的形式实现。
2、由于进行虚拟机或容器的在线迁移需要一定的时间，如果在主机的过载时再进行迁移必然会导致用户的虚拟机的性能下降。因此，需要对主机的负载进行预测，从而提前进行虚拟机的迁移以保证服务水平协议sla。
3、目前的主机过载监测没有考虑到数据的时间序列特性、缺少对数据的预处理、缺少从长期周期角度对主机负载变动的把握，没有考虑到主机负载预测的误差，因此监测准确性无法保证。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了主机过载检测方法、装置、电子设备及可读介质，能够减少主机负载预测的误差，提高监测准确性。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种主机过载检测方法，包括：
3、获取待检测主机中的至少一台虚拟机的历史资源使用时序值、主机的第一最大资源量和虚拟机的第二最大资源量；
4、根据所述第一最大资源量和所述第二最大资源量确定所述待检测主机是否存在过载风险；
5、若
6、根据所述预测时序值进行过载预测，得到至少一种预测过载结果，所述预测过载结果表示所述主机的未来过载趋势。
7、可选的，在将所述历史资源使用数据输入预先训练的时间序列模型进行过载预测前，还包括：
8、对所述历史资源使用数据依序进行缺失值处理、平稳性检验、非白噪声检验和数据增强。
9、可选的，所述缺失值处理，包括：基于gan进行时间序列插值的算法e2gan对缺失的所述历史资源使用时序值进行填充；
10、所述平稳性检验，包括：通过单位根检验法对所述历史资源使用时序值的平稳性进行检验，若未通过检验，则通过对数变换、平滑法、差分法和分解中的至少一种对所述历史资源使用时序值进行处理；
11、所述非白噪声检验，包括：通过eview软件对所述历史资源使用时序值进行非白噪声检验；
12、所述数据增强，包括：通过时间序列数据生成模型timegan生成保留时间动态的时间序列进行数据增强。
13、可选的，所述时间序列模型，通过如下方式进行训练：
14、确定作为训练样本的样本资源使用时序值，所述样本资源使用时序值通过至少一台虚拟机的历史资源使用时序值和所述数据增强后的时序值组合得到；
15、将所述样本资源使用时序值输入递归神经网络lstm，以使ltsm对所述样本资源使用时序值进行分析，得到所述时间序列模型。
16、可选的，所述根据所述预测时序值进行过载预测，得到至少一种预测过载结果，包括：
17、确定所述预测时序值95％置信区间的上限值；
18、若所述预测时序值不大于所述第一最大资源量，所述预测过载结果为无过载风险；
19、若所述预测时序值大于所述第一最大资源量，所述预测过载结果为主机过载；
20、若所述上限值大于所述第一最大资源量且所述第一最大资源量大于预测时序值，所述预测过载结果为主机饱和；
21、若所述第一最大资源量大于所述上限值，所述预测过载结果为待趋势分析。
22、可选的，该方法还包括：当所述预测过载结果为主机饱和时，采用dtw时间序列相似度算法在全局虚拟机负载变化池中筛选出与所述待检测设备的虚拟机负载变化最相似的时间序列，当该事件序列出现突发负载时对所述待检测设备的虚拟机进行突发负载检测。
23、可选的，该方法还包括：当所述预测过载结果为待趋势分析时，输出所述待检测设备的虚拟机的负载预测值并标记资源使用持续上涨的虚拟机。
24、根据本专利技术的另一方面，提供了一种主机过载检测装置，包括：
25、输入模块，用于获取待检测主机中的至少一台虚拟机的历史资源使用时序值、主机的第一最大资源量和虚拟机的第二最大资源量；
26、确定模块，用于根据所述第一最大资源量和所述第二最大资源量确定所述待检测主机是否存在过载风险；
27、分析模块，用于若存在过载风险，将所述历史资源使用时序值输入预先训练的时间序列模型，得到预测时序值；
28、输出模块，用于根据所述预测时序值进行过载预测，得到至少一种预测过载结果，所述预测过载结果表示所述主机的未来过载趋势。
29、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
30、至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的主机过载检测方法。
31、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的主机过载检测方法。
32、本专利技术实施例的方案，获取待检测主机中的至少一台虚拟机的历史资源使用时序值、主机的第一最大资源量和虚拟机的第二最大资源量；根据所述第一最大资源量和所述第二最大资源量确定所述待检测主机是否存在过载风险；若存在过载风险，将所述历史资源使用时序值输入预先训练的时间序列模型，得到未来资源使用的预测时序值；根据所述预测时序值进行过载预测，得到至少一种预测过载结果，所述预测过载结果表示所述主机的未来过载趋势。本专利技术实施例的方案通过对未来时刻的主机负载进行预测分析，基于时间序列分析的结果自适应地确定主机的未来过载趋势，减少主机负载预测的误差，提高监测准确性。
33、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.主机过载检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述历史资源使用数据输入预先训练的时间序列模型进行过载预测前，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺失值处理，包括：基于GAN进行时间序列插值的算法E2GAN对缺失的所述历史资源使用时序值进行填充；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述时间序列模型，通过如下方式进行训练：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测时序值进行过载预测，得到至少一种预测过载结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，进一步包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，进一步包括：
8.主机过载检测装置，其特征在于，包括：
9.电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7
10.计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的主机过载检测方法。
...【技术特征摘要】
1.主机过载检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述历史资源使用数据输入预先训练的时间序列模型进行过载预测前，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺失值处理，包括：基于gan进行时间序列插值的算法e2gan对缺失的所述历史资源使用时序值进行填充；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述时间序列模型，通过如下方式进行训练：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测时序值进行过载预测，得到至少一种预测过载结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓玉，陈尧，张永皋，田业，孙光涛，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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