G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 19/00 (2006.01) G06F 11/34 (2006.01)
Patent
CA 2321908
A system and method for extracting and forecasting computing resource data such as workload consumption of mainframe computing resources use an autoregressive model. The system and method retrieve performance records from a computer platform (202) in one second intervals, statistically collapse (204, 210) the performance data into fifteen minute performance data, statistically collapse (204, 210) the fifteen minute performance data into a one week performance data, and generates a time series equivalent to collecting performance data at one week intervals. The system and method ensure that the resulting time series is statistically stationary (212), and applies an autoregressive construct (216) to the time series to generate forecast of future CPU utilization as well as to generate reports and graphs comparing actual vs. forecast CPU utilization.
L'invention concerne un système et procédé d'extraction et de prévision de données de ressources informatiques, telles que la consommation de ressources du système central liée à la charge de travail, à l'aide d'un modèle autorégressif. Le système et le procédé prévoient la consommation d'une unité centrale (UC) avec une précision de quatre-vingt-quinze pour-cent à l'aide de données de performance antérieures. Le système et le procédé présentent en outre un degré de fiabilité supérieur et inférieur à quatre-vingt-quinze pour-cent. Le système et le procédé permettent également de retirer des fichiers de performance d'un système d'exploitation dans des intervalles d'une seconde, de réduire statistiquement les données de performance d'une seconde en données de performance de quinze minutes, de réduire statistiquement les données de performance de quinze minutes en données de performance d'une semaine et de générer une série chronologique qui équivaut à rassembler des données de performance à des intervalles d'une semaine. Le système et le procédé garantissent que la série chronologique obtenue est statistiquement stable et appliquent une construction autorégressive aux séries chronologiques, de manière à générer une prévision de la consommation future de la UC et à générer des comptes rendus et des graphiques de comparaison de la consommation réelle à la consommation prévue de l'UC. Etant donné que le système et le procédé reposent sur une entrée sous forme de données de performance informatique antérieures empiriques générées électroniquement, ils offrent une solution clé en main aux prévisions de consommation de l'UC, qui peut être mise en oeuvre facilement à l'aide de n'importe quel gestionnaire de réseaux de systèmes.
Mcfadden Fincham
Mci Worldcom Inc.
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1659410