几种准实时IT系统负荷预测方法比较研究#br# ——基于R语言

来源：计算机工程与应用杂志2017年第9期北京时间：

作者：曾会锋，刘一田

单位：南瑞集团公司（国网电力科学研究院） 南瑞信息通信分公司，南京 210003

摘要：为了找到简单有效的模型对IT系统负荷进行预测，通过使用现有的IT系统建立压力测试环境，模拟负载逐渐增加过程，同时采集IT系统的性能参数（如CPU使用量，内存使用率，网络带宽使用率），并利用几种传统预测方法对采集到的性能参数进行分析和预测，比较各种方法的适应性。研究实验分别采用直线回归、对数回归、二次曲线回归、Holt-Winters平滑、ARIMA、R语言包auto ARIMA、均值模型、中位数模型等八种方法进行建模，利用R语言计算出一定时刻（如10 s）后的预测结果，最后将预测结果与实测结果进行比较，根据其绝对/相对误差的大小，确定合适的预测模型。通过实验，得到了这样的结论：对于变化比较剧烈的CPU利用率，适合使用中位数模型进行准实时预测，平均精度较高，而对于变化比较缓慢的内存使用数则适合用ARIMA模型进行预测；对于变化比较大，但变化周期较长的网络带宽使用率则适合使用Holt-Winters方法。该结论可作为工程实际选择准实时连续预测最优方法的依据。

关键词：IT系统,负荷预测,时间序列分析,R语言应用,auto ARIMA,中位数模型