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摘 要：分析了专属私有云运营过程中，无法有效预判容量瓶颈以及云资源利用率难以精细化管理的痛点问题。使用回归分析和方差分析等大数据分析技术，选取某专属私有云平台运营数据，建立定量预测模型和资源利用率分析模型，得出运行天数与vCPU、内存和磁盘利用率关系，实现预测云资源容量出现瓶颈的时间，同时得出不同时间段对vCPU和内存利用率的波动影响程度，用以指导防止出现容量瓶颈和均衡资源利用率。
关键词：云计算；专属私有云；资源优化；回归分析；方差分析
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.06.016
0 引言
随着云计算的不断发展和技术的更新迭代，公有云已不能完全满足用户需求[1]，逐渐出现了针对不同业务场景的差异化云产品[2]，如行业云、通信云、调度云等[3]。专属私有云是行业客户通过以租代建的方式，为满足用户特定业务、管理和安全需求的定制化专属云。
在专属私有云平台中，一般面临大量且复杂的用户任务，而任务处理效率会受到资源利用率的影响。云平台资源利用率主要包括内存资源利用率和CPU资源利用率等[4]，研究如何合理利用云资源对平台承载的系统顺畅运转具有重要意义[5]。针对资源利用率较低的问题，通常进行被动和主动弹性伸缩[6]。被动的方式是当系统的资源利用率达到定义的阈值时触发弹性伸缩操作，然而这种方式的时效性较差。主动的方式是建立某种预测模型，例如使用多目标优化[7-9]、深度学习异常检测[10]、任务调度算法[11-13]、自适应算法[14]、聚类分析[15]等技术对历史数据进行提前预测，保证云资源的合理利用。本文通过引入大数据分析技术，对云平台的运营数据进行分析，实现对容量瓶颈的预测和资源利用率的优化，指导专属私有云用户提升云运营效率。
