技术摘要：
本发明提供了一种云产品资源的消耗预测方法和装置，该方法中，基于云产品线、互联网数据中心IDC、和资源类型对云产品资源进行分类；根据每类云产品资源在当前周期之前连续多个周期的资源消耗数据确定出针对该云产品资源的资源消耗预测模型；使用针对每类云产品资源的资  全部
背景技术：
云产品，是指通过互联网提供的动态、易扩展的虚拟化硬件和软件资源，这些资源 包括云主机、云网络、云硬盘、云数据库、云缓存、云存储等通过“云”来提供对外服务的软硬 件资源，每种产品类型的资源又包含着诸如CPU、内存、存储、缓存、负载均衡、数据库、带宽、 BGP多线(Border  Gateway  Protocol，边界网关协议)等资源类型。 云产品提供者可以针对提供的云产品的资源使用情况进行统计，包括各产品不同 资源类型(CPU、内存、硬盘等)的总资源数量、已用资源数量、可用资源数量、警戒值、已用比 例、实际可售卖数量、今日售出数量、日预测消耗量等统计指标，并通过的图、表展示，从而 为运维人员提供清晰、直观的数据统计界面和预测资源消耗结果。 云产品提供者，十分有必要利用已有的大量数据来对未来的资源数据消耗情况进 行预测。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种云产品资源的消耗预测方法和装置，能够 基于云产品资源的历史资源消耗数据预测未来的资源消耗数据。 为了达到上述目的，本发明提供了如下技术方案： 一种云产品资源的消耗预测方法，包括： 预先根据云产品线、互联网数据中心IDC、和资源类型对云产品资源进行分类； 获取每类云产品资源在当前周期之前连续多个周期的资源消耗数据； 对每类云产品资源在当前周期之前连续多个周期的资源消耗数据进行预处理，并 对预处理后的资源消耗数据进行平稳性和纯随机性检验，根据平稳性和纯随机性检验结果 确定针对该类云产品资源的资源消耗预测模型； 使用针对每类云产品资源的资源消耗预测模型预测该类云产品资源在当前周期 之后连续N个周期的资源消耗数据，并根据该类云产品资源在当前周期之前N个周期的资源 消耗数据、在当前周期的资源消耗数据、以及预测的在当前周期之后N个周期的资源消耗数 据，推算该类云产品资源在当前周期之后N个周期的资源消耗数据，将推算结果作为对该类 云产品资源的消耗预测结果；其中N是正整数。 一种云产品资源的消耗预测装置，包括：分类单元、获取单元、预测模型确定单元、 预测单元； 所述分类单元，用于预先根据云产品线、互联网数据中心IDC、和资源类型对云产 品资源进行分类； 所述获取单元，用于获取每类云产品资源在当前周期之前连续多个周期的资源消 耗数据； 6 CN 111582530 A 说　明　书 2/8 页 所述预测模型确定单元，用于对每类云产品资源在当前周期之前连续多个周期的 资源消耗数据进行预处理，并对预处理后的资源消耗数据进行平稳性和纯随机性检验，根 据平稳性和纯随机性检验结果确定针对该类云产品资源的资源消耗预测模型； 所述预测单元，用于使用针对每类云产品资源的资源消耗预测模型预测该类云产 品资源在当前周期之后连续N个周期的资源消耗数据，并根据该类云产品资源在当前周期 之前N个周期的资源消耗数据、在当前周期的资源消耗数据、以及预测的在当前周期之后N 个周期的资源消耗数据，推算该类云产品资源在当前周期之后N个周期的资源消耗数据，将 推算结果作为对该类云产品资源的消耗预测结果；其中N是正整数。 一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通过总线相连 的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的一个或多个计算机程序；所 述至少一个处理器执行所述一个或多个计算机程序时实现上述云产品资源的消耗预测方 法中的步骤。 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个计算机程 序，所述一个或多个计算机程序被处理器执行时实现上述云产品资源的消耗预测方法。 由上面的技术方案可知，本发明中，基于云产品线、互联网数据中心IDC、和资源类 型对云产品资源进行分类；根据每类云产品资源在当前周期之前连续多个周期的资源消耗 数据确定出针对该云产品资源的资源消耗预测模型；使用针对每类云产品资源的资源消耗 预测模型预测该类云产品资源在当前周期之后连续N个周期的资源消耗数据，从而根据预 测结果以及该类云产品资源在当前周期及其之前N个周期的资源消耗数据，推算出该类云 产品资源在当前周期之后N个周期的资源消耗数据，将推算结果作为对该类云产品资源的 消耗预测结果。可以看出，本发明能够基于云产品资源的历史资源消耗数据预测未来的资 源消耗数据。 附图说明 图1是本发明实施例云产品资源的消耗预测方法流程图； 图2是本发明实施例云产品资源的消耗预测装置的结构示意图； 图3是本发明实施例电子设备的结构示意图。