Många tekniker som schemaläggning och resursavsättning bygger på prestandaförutsägelse av arbetsflödesuppgifter för olika indata. Sådana uppskattningar är dock svåra att generera i molnet. Detta dokument introducerar en ny två-stegs maskininlärning metod för att förutsäga arbetsflöde uppgift utförande tider för varierande inmatningsdata i molnet. För att uppnå prognoser med hög noggrannhet bygger vår strategi på parametrar som återspeglar information om körtid och två stadier av förutsägelser. Empiriska resultat för fyra verkliga arbetsflöden och flera kommersiella molnleverantörer visar att vår strategi överträffar befintliga förutsägelser. I våra experiment, vår strategi uppnår en bästa fall och värsta fall uppskattning fel på 1,6 och 12,2 procent, medan befintliga metoder uppnått fel utöver 20 procent (i vissa fall även över 50 procent) i mer än 75 procent av de utvärderade arbetsflödesuppgifter. Dessutom visar vi att de modeller som förutses av vår strategi för ett specifikt moln kan portas med låg ansträngning till nya moln med låga fel genom att endast kräva ett litet antal utföranden.
Pham m.fl. REF förutspådde körtid för arbetsflödesuppgifter i molnet med hjälp av maskininlärning.
Predicting Workflow Task Execution Time in the Cloud Using A Two-Stage Machine Learning Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}