数据中心资源分析系统及方法、存储介质及电子设备与流程

技术特征：
1.一种数据中心资源分析系统，其特征在于，包括：数据建设层、模式分析层以及综合评估层；所述数据建设层，用于获取数据中心资源的离线数据和实时数据，并提取所述离线数据的配置数据，提取所述实时数据的性能数据；对所述配置数据及所述性能数据进行处理，构成分析指标数据，所述分析指标数据包括截面数据和时序数据；所述模式分析层，用于获取预设的第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集包括多个第一训练数据，所述第二训练数据集包括多个第二训练数据，所述第一训练数据为用于生成模型的截面数据，所述第二训练数据为用于生成模型的时序数据；基于所述第一训练数据集和第二训练数据集，构建聚类模型、分类模型及预测模型；应用所述聚类模型、分类模型及预测模型对所述分析指标数据进行分析，获得聚类模型、分类模型及预测模型分别输出的所述分析指标数据对应的第一分析结果、第二分析结果和第三分析结果；所述综合评估层，用于分别对所述第一分析结果、第二分析结果及第三分析结果进行评估，生成所述数据中心资源对应的资源分区建设方案、资源容量调整信息及资源设备需求信息。2.根据权利要求1所述的数据中心资源分析系统，其特征在于，所述数据建设层，包括：数据解析模块和指标丰富模块；所述数据解析模块，用于从预设的关系型数据库获取离线数据，并从所述离线数据中提取配置数据；从预设的队列中获取实时数据，并从所述实时数据中提取出性能数据；所述指标丰富模块，用于获取预设的截面数据标签和时序数据标签，在所述配置数据加入所述截面数据标签，获得截面数据；在所述性能数据中加入所述时序数据标签，获得时序数据。3.根据权利要求1或2所述的数据中心资源分析系统，其特征在于，所述模式分析层，包括：特征构建模块和算法分析模块；所述特征构建模块，用于对所述截面数据和时序数据进行提炼和加工，获得所述截面数据对应的多个用户指标特征和多个数据指标特征，以及所述时序数据对应的多个用户指标特征和多个数据指标特征；将各个所述用户指标特征及各个所述数据指标特征存储至预设的数据特征池；所述算法分析模块，用于获取每个所述第一训练数据对应的用户指标特征和数据指标特征，以及每个所述第二训练数据对应的用户指标特征和数据指标特征；应用每个所述第一训练数据对应的数据指标特征，构建聚类模型；应用每个所述第一训练数据对应的用户指标特征和数据指标特征，以及每个所述第二训练数据对应的用户指标特征和数据指标特征，构建分类模型；应用每个所述第二训练数据对应的数据指标特征，构建预测模型；提取所述数据特征池中所述截面数据对应的用户指标特征和数据指标特征，以及所述数据特征池中所述时序数据对应的用户指标特征和数据指标特征；将所述截面数据对应的数据指标特征输入所述聚类模型，获得所述聚类模型输出的第一分析结果；将所述截面数据对应的用户指标特征和数据指标特征，以及所述数据特征池中所述时序数据对应的用户指标特征和数据指标特征输入所述分类模型，获得所述分类模型输出的第二分析结果；将所述数据
特征池中所述时序数据对应的数据指标特征输入所述预测模型，获得所述预测模型输出的第三分析结果。4.根据权利要求3所述的数据中心资源分析系统，其特征在于，所述算法分析模块，具体用于对各个所述第一训练数据对应的数据指标特征进行降维处理，获得聚类数据；迭代计算各个所述聚类数据之间的距离，并将距离小于预设距离的聚类数据合并至同一聚类簇中，直至任意的聚类簇间的各个聚类数据与其他聚类簇之间的各个聚类数据的距离不小于所述预设距离时，获得各个所述聚类数据对应的聚类结果；基于所述聚类结果构建聚类模型。5.根据权利要求3所述的数据中心资源分析系统，其特征在于，所述算法分析模块，具体用于基于所述第一训练数据集及第二训练数据集，构成第三训练数据集，所述第三训练数据集包含多个第三训练数据，每个所述第三训练数据由一个第一训练数据和一个第二训练数据构成；设置每个所述第三训练数据对应的数据标签；基于各个所述第三训练数据、每个所述第三训练数据对应的数据标签及预设的损失函数，构建分类模型。6.根据权利要求3所述的数据中心资源分析系统，其特征在于，所述算法分析模块，具体用于向预设的初始预测模型输入每个所述第二训练数据对应的数据指标特征，获得所述初始预测模型输出的训练结果；判断所述训练结果是否满足预设的训练条件，若不满足，则调整所述初始预测模型的模型参数，并继续向所述初始预测模型输入每个所述第二训练数据对应的数据指标特征，直至所述预测模型当前输出的训练结果满足训练条件，获得最终的预测模型。7.根据权利要求1或3所述的数据中心资源分析系统，其特征在于，所述综合评估层，包括：资源分区模块、用户画像模块和需求评估模块；所述资源分区模块，用于对所述第一分析结果进行评估，生成所述数据中心资源对应的资源分区建设方案，并向预设的服务器输出所述资源分区建设方案；所述用户画像模块，用于对所述第二分析结果进行评估，确定用户对所述数据中心资源的使用信息，生成所述数据中心资源对应的资源容量调整信息，并向所述服务器输出所述资源容量调整信息；所述需求评估模块，用于对所述第三分析结果进行评估，生成所述数据中心资源对应的资源设备需求信息，并向所述服务器输出所述资源设备需求信息。8.一种数据中心资源分析方法，其特征在于，所述方法应用于数据中心资源分析系统，所述方法包括：获取数据中心资源的离线数据和实时数据，并提取所述离线数据的配置数据，提取所述实时数据的性能数据；对所述配置数据及所述性能数据进行处理，构成分析指标数据，所述分析指标数据包括截面数据和时序数据；获取预设的第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据包括多个第一训练数据，所述第二训练数据集包括多个第二训练数据，所述第一训练数据为用于生成模型的截面数据，所述第二训练数据为用于生成模型的时序数据；基于所述第一训练数据集和第二训练数据集，构建聚类模型、分类模型及预测模型；应用所述聚类模型、分类模型及预测模型对所述分析指标数据进行分析，获得聚类模
型、分类模型及预测模型分别输出的所述分析指标数据对应的第一分析结果、第二分析结果和第三分析结果；分别对所述第一分析结果、第二分析结果及第三分析结果进行评估，生成所述数据中心资源对应的资源分区建设方案、资源容量调整信息及资源设备需求信息。9.一种存储介质，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求8所述的数据中心资源分析方法。10.一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或者一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如权利要求8所述的数据中心资源分析方法。

技术总结
本发明提供了一种数据中心资源分析系统及方法、存储介质及电子设备，包括：数据建设层从数据中心资源的离线数据和实时数据中提取出配置数据和性能数据；对配置数据及性能数据处理构成分析指标数据；模式分析层获取第一训练数据集和第二训练数据集；基于两个训练数据集构建聚类模型、分类模型及预测模型；应用三个模型对分析指标数据进行分析，获得第一分析结果、第二分析结果和第三分析结果；综合评估层用于分别对三个结果进行评估，生成资源分区建设方案、资源容量调整信息及资源设备需求信息。应用该系统构建模型并应用模型对数据中心资源进行深入的分析，再对模型输出的分析结果合理评估数据中心资源的建设方案、容量调整信息及预期设备需求。息及预期设备需求。息及预期设备需求。


技术研发人员：李睿 龚晓畅 王欣 孙扬 沈勇 樊喆 李博 高晓晨
受保护的技术使用者：中国民航信息网络股份有限公司
技术研发日：2021.12.27
技术公布日：2022/4/8