09 | 容量预测（下）：为不同服务“画像”，提升容量预测准确性

容量预测是一项关键的技术，本文介绍了容量预测中的一些进阶问题及解决方案。首先，文章提到了对特征的选择是否合适的问题，以及服务迭代和模型更新之间的权衡关系。其次，文章介绍了相关度分析与服务画像的概念，以及如何通过皮尔逊相关系数进行定量分析，以及针对强相关和弱相关的场景如何处理。最后，文章提出了基于服务画像和概率表的方式来解决容量预测中特征选择的问题。通过这些方法，读者可以更好地理解容量预测的技术特点，并在实践中应用这些方法提升容量预测的准确性。 在进阶问题中，文章首先介绍了容量预测迭代与校准的重要性，强调了服务迭代对容量预测的影响，以及如何通过滑动窗口机制平衡服务迭代和容量预测频率的关系。其次，文章警示了业务场景变化对容量预测的影响，并提出了全链路压测和容量预测双向校准的机制，以提前对变化的业务场景进行预测，识别容量风险。 总的来说，本文通过深入探讨容量预测中的高阶问题，提出了一系列实践方案，包括特征选择、服务迭代与校准、业务场景变化等方面的解决方案，为读者提供了丰富的实践经验和技术指导。这些方法经过实际验证，能够帮助读者更好地应对容量预测中的挑战，提升预测准确性，具有很高的实用价值。