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面向混部云失败批处理作业的预测算法
被引量：
1
1
作者
林伟伟
石方
+4 位作者
李毓睿
刘发贵
刘捷
彭绍亮
王子骏
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期71-79,共9页
为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model,TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结...
为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model,TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。
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关键词
云计算
混部技术
作业失败预测
资源利用率
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题名
面向混部云失败批处理作业的预测算法
被引量：
1
1
作者
林伟伟
石方
李毓睿
刘发贵
刘捷
彭绍亮
王子骏
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
鹏程实验室
湖南大学信息科学与工程学院
克莱姆森大学计算学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期71-79,共9页
基金
国家自然科学基金面上基金资助项目(62072187,61872084)
广东省重点领域研发计划资助项目(2021B0101420002)
+2 种基金
鹏程实验室重大任务资助项目(PCL2021A09)
广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2019B030302002)
广州市开发区国际合作资助项目(2020GH10,2020GH10)。
文摘
为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model,TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。
关键词
云计算
混部技术
作业失败预测
资源利用率
Keywords
cloud computing
co-location
failed job prediction
resource utilization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
面向混部云失败批处理作业的预测算法
林伟伟
石方
李毓睿
刘发贵
刘捷
彭绍亮
王子骏
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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