Med tanke på den ökande spridningen av molndatacentrum och den överdrivna användningen av serverresurser ökar också deras tillhörande energi- och miljöeffekter i alarmerande takt. Leverantörer av molntjänster är under enorm press att avsevärt minska båda dessa konsekvenser för att främja gröna datorer. Att upprätthålla den önskade nivån på tjänsternas kvalitet (QoS) utan att bryta mot servicenivåavtalet (SLA), samtidigt som man försöker minska användningen av datacenterresurserna är en uppenbar utmaning för molntjänstleverantörerna. Skalning av nivån på aktiva serverresurser i enlighet med den förväntade inkommande arbetsbelastningen är ett möjligt sätt att minska den oönskade energiförbrukningen för de aktiva resurserna utan att påverka prestandakvaliteten. I detta syfte analyserar detta dokument de dynamiska egenskaperna hos molnets arbetsbelastning och definierar en hierarki för latenskänslighetsnivåer för molnets arbetsbelastning. Vidare föreslås en ny modell för arbetsbelastningsförutsägelse för energieffektiv Cloud Computing, som heter RVLBPNN (Rand Variable Learning Rate Backpropagation Neural Network) baserat på BPN (Backpropagation Neural Network). Experiment som utvärderar prediktionsnoggrannheten hos den föreslagna prediktionsmodellen visar att RVLBPNN uppnår en förbättrad prediktionsnoggrannhet jämfört med modellerna HMM och Naïve Bayes Classifier med betydande marginal.
Lu m.fl. REF föreslog en arbetsbörda förutsägelse modell RVLBPN (Rand Variable Learning Rate Backpropagation Neural Network) baserat på BPN algoritm, som uppnår högre förutsägelse noggrannhet än den dolda Markov modellen och den naiva Bayes klassificerare.
RVLBPNN: A Workload Forecasting Model for Smart Cloud Computing
{'venue': 'Scientific Programming', 'journal': 'Scientific Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}