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J-GLOBAL ID：201702264576098686   整理番号：17A0451068

クラウドにおける作業負荷パターン識別に基づく適応予測法【Powered by NICT】

An adaptive prediction approach based on workload pattern discrimination in the cloud

著者 (6件)： Liu Chunhong (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Liu Chuanchang (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Shang Yanlei (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Chen Shiping (Data61, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Australia) ,  Cheng Bo (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Chen Junliang (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
資料名： Journal of Network and Computer Applications  (Journal of Network and Computer Applications)
巻： 80  ページ： 35-44  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0842A  ISSN： 1084-8045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一般的に言って,負荷は,インターネット上で急速に変化しているが,パターン変化の規則性である。現在,作業負荷予測は,資源管理の自動スケーリングを容易にするために有望なツールとなっており,このようにしてコストを低減し,雲中の資源利用率を改善した。作業負荷の大部分の現在の予測方法は単一モデルに基づいている。しかし,ネットワークトラヒックは通常混合と不可分のものが多いので,単一モデルによる良好な予測性能を得るために困難である。この問題を解決するために,作業負荷予測のための適応的方法を提案した。このアプローチは最初に負荷作業負荷特性に応じて異なる予測モデルのための自動割当である異なるクラスに分類した。,作業負荷分類問題は,混合0 1整数計画法モデルを確立することによりタスク割当に変換し,オンライン解が得られた。Googleクラスタトレースを用いて提案アプローチを評価した。実験結果により,提案アプローチは時系列予測法(自己回帰和分移動平均(ARIMA),サポートベクトルマシン(SVM)と線形回帰(LR)と比較してそれぞれ29.06%,8.42%および40.86%プラットフォーム累積相対予測誤差を改善することを示す。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 資源管理 ,  予測モデル ,  インターネット ,  負荷予測 ,  サポートベクトルマシン ,  整数計画法 ,  *パターン分類 ,  負荷特性 ,  *予測技法 ,  予測誤差 ,  線形回帰 ,  時系列予測 ,  自己回帰和分移動平均モデル ,  モデル
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  タスク割当 ,  予測性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドコンピューティング ,  作業負荷予測 ,  負荷カテゴリー ,  0 1プログラミング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  作業負荷 ,  パターン識別 ,  適応 ,  予測法