[发明专利]一种资源调配方法、装置以及设备

权利要求书

1.一种资源调配方法，包括：

确定与可用资源相关的业务属性，并确定待预测的用于描述所述业务属性变化情况的宏观时间序列所对应的多个微观时间序列；

对所述多个微观时间序列进行聚类，得到多个微观时间序列组；

分别对各所述微观时间序列组进行预测，得到各所述微观时间序列组的预测值；

根据各所述微观时间序列组的预测值，预测得到所述宏观时间序列的预测值；

根据所述宏观时间序列的预测值，向所述业务属性对应的业务调配所述可用资源。

2.如权利要求1所述的方法，所述可用资源包括业务处理资源；

所述确定与可用资源相关的业务属性，具体包括：

确定可利用所述业务处理资源执行的用户服务业务；

确定反映所述用户服务业务的并发程度和/或累积程度的业务属性，作为与可用资源相关的业务属性。

3.如权利要求2所述的方法，所述用户服务业务包括线上商品售卖业务，所述业务处理资源包括分布式算力资源。

4.如权利要求1所述的方法，所述根据各所述微观时间序列组的预测值，预测得到所述宏观时间序列的预测值，具体包括：

确定待向所述宏观时间序列的被测量主体施加的主动干预因子；

根据所述主动干预因子，对所述微观时间序列组进行效应估计，以估计所述主动干预因子能够给所述微观时间序列组带来的增量值；

根据所述增量值和所述微观时间序列组的预测值，预测得到所述宏观时间序列的预测值。

5.如权利要求4所述的方法，所述分别对各所述微观时间序列组进行预测，得到各所述微观时间序列组的预测值，具体包括：

确定自然预测状态，在所述自然预测状态下至少不施加所述主动干预因子；

在所述自然预测状态下，分别对各所述微观时间序列组进行预测，得到各所述微观时间序列组的预测值，作为自然预测值，用于预测得到所述宏观时间序列的预测值。

6.如权利要求4所述的方法，所述分别对各所述微观时间序列组进行预测，得到各所述微观时间序列组的预测值，具体包括：

确定各所述微观时间序列组对应的时间区间，作为第一时间区间，以及确定由第一时间区间和在所述第一时间区间之后的第二时间区间构成的总体时间区间，

确定各所述微观时间序列组在所述总体时间区间对应的协变量向量；

根据各所述微观时间序列组和对应的所述协变量向量进行预测，得到各所述微观时间序列组在所述第二时间区间的预测值。

7.如权利要求6所述的方法，所述对所述多个微观时间序列进行聚类，具体包括：

确定所述多个微观时间序列分别的序列特征向量；

根据所述序列特征向量对应的所述协变量向量在所述第一时间区间的子向量，对所述序列特征向量进行修正，得到所述微观时间序列对应的被测量主体的稳定状态向量；

根据所述稳定状态向量，对所述多个微观时间序列进行聚类。

8.如权利要求4所述的方法，所述宏观时间序列由所述多个微观时间序列聚合而成；

所述确定待向所述宏观时间序列的被测量主体施加的主动干预因子，具体包括：

确定向一个或者多个所述微观时间序列分别的被测量主体对应施加的主动干预因子，以便根据所述主动干预因子，对其对应的微观时间序列进行所述效应估计。

9.如权利要求4所述的方法，所述根据所述主动干预因子，对所述微观时间序列组进行效应估计之前，所述方法还包括：

在所述微观时间序列组内选择一个或者多个微观时间序列，作为干预序列，以待向所述干预序列的被测量主体施加所述主动干预因子；

将所述微观时间序列组内其他的微观时间序列，作为非干预序列，以不向所述非干预序列的被测量主体施加所述主动干预因子；

根据所述干预对象和所述非干预对象，构成反事实对照组，以便进行所述效应估计。