随着当前信息化程度的提高与数据交换速率的加快，各个领域呈现两方面的趋势：一方面，追求快捷和灵活的新业务层出不穷；另一方面，由于竞争的存在，客户的体验比以往任何时刻更加直接地影响到客户对企业产品和服务的选择。相应的，IT支撑系统既要满足需求的不断变化，又要持续向用户提供满意的体验。然而，如何有效控制IT支撑系统，确保IT支撑系统的准确性和可靠性，尤其如何解决在同时实现IT支撑系统的高投资回报率(ROI)，是目前需要解决的问题。　　 容量规划是解决上述问题的方法之一。本文将以数据挖掘为技术基础，研究大型主机容量规划项目实施过程的复杂性问题，充分结合业务、服务和资源三大体系的管理思想，实现大型主机容量管理和预测的完整数据挖掘流程。本文基于中国工商银行运营支撑系统的大型主机容量管理项目进行研究与实现，建立了反映业务服务水平的逻辑工作负载，为大型主机容量规划工作提供了可靠的数据依据，构建了科学的容量规划模型，改变了传统规划方式，成功的实现了规划工作的可持续性和可靠性。　　 实施结果证明，本文提出的基于历史趋势的指标预测、基于贝叶斯网络的突发事件预测、基于神经网络的测试应用生产环境预测容量规划方法，解决了现有容量规划不足，使得系统处理能力得以大幅提升，有效缓解了业务高峰的冲击，同时还使得系统的稳定性和安全性得以增强。将该容量管理模型及规划支撑平台代替了大量原来的手工维护作业，大大降低了人力资源成本。