Sammanfattning Med det ökande antalet geografiskt distribuerade vetenskapliga samarbeten och den växande storleken på vetenskapliga data har det blivit en utmaning för användarna att uppnå bästa möjliga nätverksprestanda på ett gemensamt nätverk. Vi har utvecklat en modell för att prognostisera förväntad bandbreddsanvändning på bredbandsbredbandsbreda nätverk. Den prognostiserade modellen kan förbättra effektiviteten i resursutnyttjandet och schemaläggningen av datarörelser på högbandsbreddsnätverk för att rymma ständigt ökande datavolym för storskaliga vetenskapliga datatillämpningar. En unik prognosmodell för tidsserien utvecklas med den säsongsbundna nedbrytningen av tidsserien av Loess (STL) och AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) on Simple Network Management Protocol (SNMP) bananvändningsmätningsdata. Jämfört med den traditionella metoden som Box-Jenkins metod för att träna ARIMA-modellen minskar vår prognosmodell beräkningstiden med upp till 92,6 %. Det visar också motståndskraft mot plötsliga nätverksanvändning förändringar. Vår prognosmodell genomför det stora antalet flerstegsprognoser och prognosfelen ligger inom den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD) för de övervakade mätningarna.
På samma sätt förutser Yoo och Sim REF det förväntade bandbreddsutnyttjandet på bredbandsbredbandsbreda nätverk med hjälp av autoregressivt integrerat glidande medelvärde (ARIMA).
Time-Series Forecast Modeling on High-Bandwidth Network Measurements
{'venue': 'Journal of Grid Computing', 'journal': 'Journal of Grid Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}