Abstract-Shared computing tools allokerar beräknings-, nätverks- och lagringsresurser till konkurrerande applikationer på begäran. En medvetenhet om kraven och beteendet hos de värdprogram kan hjälpa systemet att hantera sina resurser mer effektivt. I detta dokument föreslås en aktiv inlärningsmetod som analyserar prestandahistorik för att bygga prediktiva modeller av ofta använda tillämpningar; historian består av åtgärder som samlats in från icke-invasiva instrumentering på tidigare körningar med olika uppdrag av beräkning, nätverk, och lagring resurser. En första prototyp använder linjär regression för att förutsäga applikationsinteraktioner med kandidatresurser, och kombinerar dem till prognostiserad slutförandetid för en kandidat resurstilldelning. Experimentella resultat från prototypen visar att de genomsnittliga prognosfelen varierar från 1 % till 11 % för en uppsättning satsuppgifter som fångas upp från ett produktionskluster. Exempel illustrerar hur ett system kan använda de inlärda modellerna för att styra arbetsplacering och dataplacering.
I REF används en aktiv inlärningsmetod för att bygga prediktiva modeller för att förutse slutförandet av batchjobb.
Learning Application Models for Utility Resource Planning
{'venue': '2006 IEEE International Conference on Autonomic Computing', 'journal': '2006 IEEE International Conference on Autonomic Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}