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题名基于卷积神经网络的虚拟机多类型负载联合预测方法
被引量：1
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作者
余显
李振宇
张广兴
谢高岗
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机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学
中国科学院计算机网络信息中心
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020年第9期884-892,共9页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1800201)
国家自然科学基金(61802366)资助项目。
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文摘
虚拟机(VM)负载预测对提高云数据中心的资源利用率及用户服务质量起着至关重要的作用。然而现有的预测方法通常只考虑单一负载类型,在真实的云环境中,要么难以保障预测精度,要么因为需要同时建立多个预测模型而产生庞大的训练和预测时间开销。针对现有预测方法无法有效兼顾多种类型负载场景下预测精度和时间开销的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的多类型负载联合预测方法(TSF),能自动化构建并提取关键训练样本,并充分挖掘其中潜在的时序特征和空间特征,从而在考虑多种虚拟机负载情况下,能有效降低训练和预测时间成本,同时提高预测精度。
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关键词
云数据中心
虚拟机(VM)
多类型负载联合预测(tsf)
卷积神经网络(CNN)
局部特征增强
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Keywords
cloud data center
virtual machine(VM)
multi-type load joint forecasting(tsf)
convolutional neural network(CNN)
local spatial feature enhancement
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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