一种硬盘池使用量预测方法和服务器

本申请提供了一种硬盘池使用量预测方法，所述方法包括训练阶段和预测阶段：所述训练阶段包括：获取离线数据，并基于所述离线数据对表征提取器进行训练，得到训练好的表征提取器；获取在线数据，并利用所述训练好的表征提取器对所述在线数据进行提取，得到时序特征，并基于所述时序特征对预测模型进行训练，得到训练好的预测模型；所述预测阶段包括：获取预测数据；基于所述训练好的表征提取器，提取所述预测数据对应的时序表征；将所述预测数据对应的时序表征输入所述训练好的预测模型，得到预测结果。由此，显著缩短了利用在线数据对预测模型进行训练的时间，极大降低了预测模型训练的复杂度和时间开销，提升了模型训练的响应速度和时效性。