tailieunhanh - Dự đoán khối lượng làm việc của một mạng lưới các thiết bị

Bài viết nghiên cứu về bộ dữ liệu của Công ty Phần mềm EMCA bao gồm một tệp tin chứa các thông tin về thời gian hoạt đông, trung bình mức sử dụng của các máy chủ cùng với nhiệm vụ tương ứng. Xử lý bộ dữ liệu có sẵn thành các tập huấn luyện và các tập kiểm thử sử dụng mạng bộ nhớ dài-ngắn (LSTM) để học các đặc điểm của giá trị trung bình đã cho và đi dự đoán 168 giờ tiếp theo cho các cặp máy chủ - nhiệm vụ tương ứng. Mời các bạn cùng tham khảo! | DỰ ĐOÁN KHỐI LƯỢNG LÀM VIỆC CỦA MỘT MẠNG LƯ I CÁC THIẾT BỊ Trịnh Hoàng Lương Huỳnh Đức Thắng Nguyễn Thị Kiều Anh Ngô Trần Ngọc Sơn Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh GVHD ThS. Nguyễn Đô P ươ TÓM TẮT Dự đoán tần suất làm việc của một máy chủ đối với các nhiệm vụ tương ứng từ những dự liệu đã có sẵn. Bộ dữ liệu của Công ty Phần mềm EMCA bao gồm một tệp tin chứa các thông tin về thời gian hoạt đông trung bình mức sử dụng của các máy chủ cùng với nhiệm vụ tương ứng. Xử lý bộ dữ liệu có sẵn thành các tập huấn luyện và các tập kiểm thử sử dụng mạng bộ nhớ dài-ngắn LSTM để học các đặc điểm của giá trị trung bình đã cho và đi dự đoán 168 giờ tiếp theo cho các cặp máy chủ - nhiệm vụ tương ứng. Từ khóa Dự đoán LSTM học máy tần suất hoạt động thiết bị. 1 GI I THIỆU Ý ƯỞNG Hiện nay nhiều công ty cung cấp các máy chủ thực hiện các hoạt động với quy mô lớn. Các máy chủ có thể hoạt động cùng một nhiệm vụ hoặc khác nhiệm vụ trong những khoảng thời gian khác nhau. Việc phân bố ở những khu vực khác nhau với số lượng nhiều máy chủ sẽ khiến cho việc hoạt động không được hiệu quả do sẽ có thời gian khi nhiều máy không làm gì và những máy khác lại hoạt động hết công suất. Hậu quả là đem đến tổn thương lớn cho bộ phận phần cứng của các máy chủ. Từ những vấn đề trên đã có các tập đoàn được thành lập và cung cấp dịch vụ thông báo mức độ làm việc của các máy chủ với độ bảo mật cao. Nhưng chính họ cũng có các câu hỏi đặt ra là liệu có thể tin tưởng được việc dự đoán mức độ làm việc của các máy chủ dựa trên những dữ liệu đã có sẵn từ trước. 2 NHỮNG CÔNG VIỆC LIÊN QUAN Năm 2016 nhóm nghiên cứu gồm Weishan Zhang Bo Li Dehai Zhao Faming Gong và Qinghua Lu đã cho ra bài báo dự đoán mức độ làm việc của đám mây bằng mạng thần kinh tái phát RNN . Xiaoyong Tang 2019 đã cho ra độ chính xác của việc nghiên cứu mạng bộ nhớ dài-ngắn cải thiện để dự đoán tần suất làm việc của hệ thống máy tính quy mô lớn là 86 . Một hướng tiếp cận vấn đề khác bằng quy hoạch tuyến tính của .