一种工况与置信度双驱动的数据库趋势预测方法及系统与流程
本发明涉及数据库预测，具体为一种工况与置信度双驱动的数据库趋势预测方法及系统。
背景技术：
1、随着企业数字化转型的持续深入，数据库作为核心信息基础设施，承载着业务数据存储、交互与处理的关键职能，其运行稳定性直接决定业务系统的连续性与服务质量。数据库趋势预测是智能运维（aiops）体系的核心支撑技术，通过对cpu利用率、每秒查询数、活跃连接数等多维度性能指标的时序规律建模，预判数据库未来运行状态，为容量规划、弹性伸缩、故障前置处置等运维决策提供数据依据。当前业务负载的动态性与复杂度持续提升，行业对数据库趋势预测的精度、实时性与可信度提出了更高要求，驱动预测技术从固定单模型架构向动态自适应、可自主进化的方向演进。
2、现有数据库趋势预测技术仍存在两层核心局限。其一，固定模型架构无法适配动态工况的差异化需求，数据库运行存在平稳常态、趋势渐变、突发波动三类差异显著的工况，传统方案采用统一的模型架构，要么以轻量统计模型牺牲预测精度换取计算效率，要么以深度学习模型消耗大量算力换取拟合精度，无法在动态变化的负载场景下实现二者的动态最优平衡；其二，预测结果的可信落地存在障碍，现有方案大多仅输出单点预测值，即使附带置信度指标也仅作为报告附属信息存在，未与自动化运维的决策权限形成绑定，运维人员无法量化判断预测结果的可靠程度，导致预测技术始终停留在参考建议层面，难以直接触发自动化运维动作。
3、除此之外，现有技术普遍采用单点优化思路，分别针对预测精度、计算效率或置信度计算进行独立改进，未将三者纳入统一框架破解其内在耦合制约关系，无法实现系统级的协同最优。同时现有反馈机制仅聚焦单一模型的参数更新，未将路由策略、滞回控制参数、置信度校准系数等全链路要素纳入统一迭代体系，不具备系统级的持续自进化能力；随着业务模式的长期变迁，预测系统的性能会逐步衰减，需人工定期进行调优维护，长期运维成本较高，难以适配业务快速迭代的运维需求。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种工况与置信度双驱动的数据库趋势预测解决方案。
2、根据本发明的第一个方面，提出一种工况与置信度双驱动的数据库趋势预测方法，包括：
3、s1、采集数据库的多维度运行性能指标，经时间对齐处理后得到原始多维时序数据；
4、s2、对原始多维时序数据执行预处理，得到标准化多维时序数据；
5、s3、基于标准化多维时序数据，通过长短双窗口并行的工况感知机制进行工况识别，输出当前工况标签、负载波动综合指数、趋势斜率特征以及突发工况预判定信号；
6、s4、采用工况-置信度双驱动的分级滞回路由机制从预设的三级梯度预测模型池中确定最终目标预测模型，具体包括：
7、s41、根据当前工况标签，为三级梯度预测模型池中的各预测模型分配对应的基础路由权重；
8、s42、调取对应工况下各预测模型的历史置信度表现，生成各模型对应的置信度调整系数，基于置信度调整系数对对应模型的基础路由权重进行修正，得到各模型的修正后路由优先级，确定初选目标模型；
9、s43、若检测到突发工况预判定信号有效，则直接选定三级梯度预测模型池中复杂度最高的预测模型作为最终目标预测模型，执行越级向上切换；
10、s44、若未检测到有效的突发工况预判定信号，则根据负载波动综合指数与趋势斜率特征，结合预设的分级滞回阈值与持续时间窗口规则进行切换判定，将当前运行模型确定为最终目标预测模型，或将初选目标模型确定为最终目标预测模型；其中步骤s43与步骤s44为择一执行关系；
11、s5、调用最终目标预测模型对标准化多维时序数据执行趋势预测，输出未来多步预测值序列。
12、根据一些实施例，本发明第一个方面的方法中，步骤 s3 具体包括：
13、s31、通过第一预设时长的短时窗口对标准化多维时序数据进行突发工况预检测，计算瞬时波动特征，满足极端波动触发条件时输出有效的突发工况预判定信号；
14、s32、通过第二预设时长的长时窗口对标准化多维时序数据进行稳态工况判定，提取负载波动综合指数与趋势斜率特征，输出当前工况标签；
15、其中第二预设时长远大于第一预设时长。
16、根据一些实施例，本发明第一个方面的方法中，步骤s32具体包括：
17、对长时窗口内各维度的标准化多维时序数据独立执行时序分解，得到各维度对应的趋势项、周期项与残差项；
18、计算各维度残差项的波动统计量，通过熵权法分配各维度的融合权重，计算得到统一的负载波动综合指数；
19、结合负载波动综合指数与趋势项的斜率特征，将工况划分为平稳常态、趋势渐变、突发波动三类。
20、根据一些实施例，本发明第一个方面的方法中，还包括置信度评估与分级决策步骤sa，具体包括：
21、sa1、对未来多步预测值序列进行置信度量化评估，输出对应的预测区间与置信度等级；
22、sa2、根据置信度等级执行差异化的运维决策，输出对应级别的运维处置指令。
23、根据一些实施例，本发明第一个方面的方法中，步骤sa1采用在线-离线双层协同架构执行置信度量化评估：
24、在线实时估计环节与预测推理同步执行，针对不同类型的预测模型匹配对应的轻量化置信度计算方法，实时输出预测区间并划分置信度等级；
25、离线周期校准环节基于历史标准化多维时序数据生成各工况下各模型的置信区间基准，计算在线估计的覆盖率偏差并生成校准系数，反向修正在线输出的预测区间宽度。
26、根据一些实施例，本发明第一个方面的方法中，步骤sa2中，差异化运维决策具体包括：
27、高置信度等级下，未来多步预测值序列直接对接自动化运维系统触发对应运维动作；
28、中置信度等级下，生成运维建议报告推送人工复核；
29、低置信度等级下，触发二次路由重预测、强制人工审核，并将对应预测样本存入待反馈样本库。
30、根据一些实施例，本发明第一个方面的方法中，还包括全链路自进化优化步骤sb，具体包括：
31、sb1、获取对应预测周期的真实标准化多维时序数据，计算实际预测误差，筛选有效反馈样本；
32、sb2、根据实际预测误差与对应预测区间的位置匹配关系划分偏差类型，执行差异化优化策略；
33、sb3、将优化结果同步更新至预设的三维路由策略表，完成全链路策略参数的协同迭代。
34、根据一些实施例，本发明第一个方面的方法中，步骤sb2中，结合置信度等级与误差位置关系，将偏差划分为过度自信型、过度保守型、能力不足型三类；
35、过度自信型偏差对应高置信度等级且实际预测误差超出预测区间的场景，同步下调对应模型的路由权重并将对应样本纳入增量训练集；
36、过度保守型偏差对应低置信度等级且实际预测误差落入预测区间内的场景，仅调整对应模型的置信度校准参数；
37、能力不足型偏差对应低置信度等级且实际预测误差超出预测区间的场景，同步调整路由权重并将对应样本纳入高一级复杂度模型的增量训练集。
38、根据一些实施例，本发明第一个方面的方法中，步骤s4执行模型切换后的预设过渡窗口期内，采用加权融合方式输出最终预测值，计算公式为：
39、
40、其中，为切换前原模型的t时刻预测值，为切换后目标模型的t时刻预测值，为从0单调递增至1的过渡权重系数，t为过渡窗口期内的时序位置。
41、根据本发明的第二个方面，提出一种工况与置信度双驱动的数据库趋势预测系统，包括：
42、数据采集模块，用于：采集数据库的多维度运行性能指标，经时间对齐处理后得到原始多维时序数据；
43、数据预处理模块，用于：对原始多维时序数据执行预处理，得到标准化多维时序数据；
44、工况识别模块，用于：基于标准化多维时序数据，通过长短双窗口并行的工况感知机制进行工况识别，输出当前工况标签、负载波动综合指数、趋势斜率特征以及突发工况预判定信号；
45、模型路由模块，用于：采用工况-置信度双驱动的分级滞回路由机制从预设的三级梯度预测模型池中确定最终目标预测模型，具体用于：
46、根据当前工况标签，为三级梯度预测模型池中的各预测模型分配对应的基础路由权重；调取对应工况下各预测模型的历史置信度表现，生成各模型对应的置信度调整系数，基于置信度调整系数对对应模型的基础路由权重进行修正，得到各模型的修正后路由优先级，确定初选目标模型；
47、若检测到突发工况预判定信号有效，则直接选定三级梯度预测模型池中复杂度最高的预测模型作为最终目标预测模型，执行越级向上切换；若未检测到有效的突发工况预判定信号，则根据负载波动综合指数与趋势斜率特征，结合预设的分级滞回阈值与持续时间窗口规则进行切换判定，将当前运行模型确定为最终目标预测模型，或将初选目标模型确定为最终目标预测模型；
48、趋势预测模块，用于：调用最终目标预测模型对标准化多维时序数据执行趋势预测，输出未来多步预测值序列。
49、与现有技术相比，本发明提供了，具备以下有益效果：
50、1、实现预测精度、计算效率与结果可信度三者的动态协同最优，同时保障模型切换的运行稳定性。
51、针对固定模型架构无法适配数据库动态工况、单因素路由缺失可信度管控、多级模型切换易出现边界振荡的问题，通过工况特征与历史置信度双输入的路由决策机制，按需匹配三级梯度预测模型，平稳工况下大幅降低算力开销，复杂工况下保障非线性预测精度，从模型选型环节前置兜底预测可靠性；通过分级滞回状态机与 “越级上行、逐级下行”的差异化切换规则，彻底抑制工况边界的模型频繁振荡，同时兼顾极端突发场景的响应速度。
52、2、兼顾突发工况的响应速度与稳态工况的判定精度。
53、针对传统单窗口时序分解算法滞后性强、单指标判定维度不足的问题，通过长短双窗口并行感知架构，短窗口快速识别极端突发负载并输出预触发信号，长窗口通过多变量独立时序分解与熵权法客观融合实现稳态工况精准分类，在不增加稳态计算开销的前提下补齐突发场景的感知短板，提升工况识别的全面性与准确性。
54、3、同时满足置信度估计的实时性与统计准确性，支撑预测结果的可信自动化落地。
55、针对传统置信度计算方法实时性与准确性不可兼得、置信度与运维决策脱节的问题，通过在线轻量估计与离线周期校准的双层架构，在保障毫秒级输出延迟的同时提升置信区间的统计严谨性；通过置信度分级与运维权限绑定的差异化决策机制，将置信度从附属评估指标升级为决策控制依据，打通预测结果到自动化运维的落地路径。
56、4、提升反馈优化的针对性与有效性，实现系统级长期自主适配。
57、针对传统反馈优化混淆问题根源、仅能单点参数迭代、系统性能随业务变迁逐步衰减的问题，以实际预测误差与置信区间的匹配偏差为核心反馈信号，精准区分模型能力不足与置信度校准偏差两类问题，避免无效的模型重训；通过三维路由策略表实现路由权重、校准参数、滞回阈值等全链路参数的协同迭代，让系统可自主适配业务模式的长期变迁，降低人工调优成本。
58、5、消除模型切换的数值冲击，提升预测序列的连续性与系统运行平稳性。
59、针对模型硬切换导致的预测值跳变、干扰运维决策连续性的问题，通过切换过渡期的置信度加权融合输出，实现新旧模型的软切换过渡，避免切换瞬间的数值突变对运维调度与预警逻辑造成干扰，提升方案工程落地的稳定性。