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J-GLOBAL ID：201802268645224303   整理番号：18A1683892

高次統計量を持つARMAモデルを用いた非Gaussクラウドサービスのための適応負荷予測戦略【JST・京大機械翻訳】

An Adaptive Workload Prediction Strategy for Non-Gaussian Cloud Service Using ARMA Model with Higher Order Statistics

著者 (2件)： Amekraz Zohra ,  Hadi Moulay Youssef
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CLOUD  ページ： 646-651  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングサービスに対する需要の増加に伴い,クラウドプロバイダは,必要とされるようにユーザに資源を自動的にスケーリングすることにより,顧客要求を瞬時に満たすことが求められている。しかし,作業負荷は時間とともに動的に変化し,クラウドにおける瞬間的資源配分は,供給プロセスの始動時間により可能ではない。この問題を解決するために,クラウドプロバイダが将来の需要供給資源を予測する必要がある。本論文では,自己回帰移動平均(ARMA)モデルを用いて,より高い順序統計量(HOS)を用いた適応作業負荷予測モデルを提案した。提案した方法は,HOSを用いて,作業負荷のGauss性検証試験を行った。試験結果に基づいて,ARMAモデルの異なる同定法を自動的に割り当てて,作業負荷を予測した。さらに,提案した方法は,運転に関するモデルを更新するために,最新の観測された作業負荷からフィードバックを適用する。Webサーバへの要求の実トレースを用いて,広範な実験を行い,提案した方法の効率を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *負荷予測 ,  資源割付 ,  *ARMAモデル ,  予測モデル
準シソーラス用語： Webサーバ ,  検証試験 ,  順序統計量 ,  自己回帰 ,  ISP【インターネット】 ,  *クラウドサービス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高次統計量 ,  ARMAモデル ,  クラウドサービス ,  適応 ,  負荷予測 ,  戦略