ABSTRACT Exakt förutsägelse av framtida tjänstetrafik skulle vara till stor hjälp för lastbalansering och resursfördelning, vilket spelar en viktig roll för att garantera kvaliteten på tjänsten (QoS) i molntjänster. Med den snabba utvecklingen av datacenter, den storskaliga nätverkstrafik förutsägelse kräver mer lämpliga metoder för att hantera komplexa egenskaper (t.ex. hög dimension, långdistansberoende, icke-linjäritet, och så vidare). På grund av de traditionella metodernas begränsningar (t.ex. starka teoretiska antaganden och enkelt genomförande) är det dock få forskningsprojekt som kan förutsäga den storskaliga nätverkstrafiken på ett effektivt och korrekt sätt. Ännu viktigare, de flesta av studierna tog bara temporal funktioner men utan tjänsternas kommunikationer i beaktande, vilket kan försvaga QoS av applikationer i datacenter. I detta syfte har vi tillämpat den gated recidiverande enheten (GRU) modellen och det interaktiva tidsrecidiva konvolutionsnätet (ITRCN) på en-tjänst trafik förutsägelse respektive interaktiv nätverkstrafik förutsägelse, respektive. I synnerhet tar ITRCN kommunikationen mellan tjänster som helhet och förutser direkt den interaktiva trafiken i storskaliga nät. Inom ITRCN-modellen lär sig konvolutionens neurala nätverk (CNN) nätverkstrafik som bilder för att fånga de nätverksomfattande tjänsternas korrelationer, och GRU-delen lär sig temporalfunktionerna för att hjälpa den interaktiva nätverkstrafikens förutsägelse. Vi utförde omfattande experiment baserade på Yahoo! Datauppsättningar, och resultaten visar att den föreslagna nya metoden överträffar den konventionella GRU- och CNN-metoden med en förbättring på 14,3 % respektive 13,0 % av rotmedelvärdet för kvadratfel. INDEX TERMS Nätverk trafik förutsägelse, interaktiv trafik representation, interaktiv tidsrecidiverande konvolution nätverk, grind återkommande enhet, konvolution neurala nätverk.
Upphovsmän i REF tillämpade GRU-modellen och det interaktiva tidsrecidiverande konvolutionsnätet (ITRCN) för trafikprognoser för en enda tjänst respektive prognoser för interaktiv nätverkstrafik.
Interactive Temporal Recurrent Convolution Network for Traffic Prediction in Data Centers
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}