Automatiserade metoder för resursförsörjning gör det möjligt att genomföra elastiska tjänster genom att anpassa tillgängliga resurser till efterfrågan på tjänster. Detta är viktigt för att minska strömförbrukningen och garantera QoS- och SLA-uppfyllelse, särskilt för de tjänster som har strikta QoS-krav när det gäller latens eller svarstid, såsom webbservrar med hög trafikbelastning, dataflödesbehandling eller stordataanalys i realtid. Elasticitet genomförs ofta i molnplattformar och virtualiserade datacenter med hjälp av automatiska skalmekanismer. Dessa gör automatiserade resursavsättningsbeslut baserade på värdet av specifika infrastruktur- och/eller prestandamått för tjänster. Denna uppsats presenterar och utvärderar en ny prediktiv auto-skalning mekanism baserad på maskininlärning tekniker för tidsserier prognostisering och köa teori. Den nya mekanismen syftar till att exakt förutsäga bearbetningsbelastningen hos en distribuerad server och uppskatta det lämpliga antalet resurser som måste tillhandahållas för att optimera servicesvarstiden och uppfylla SLA-avtalet som avtalats av användaren, samtidigt som resursövertilldelningen försvagas för att minska energiförbrukningen och infrastrukturkostnaderna. Resultaten visar att den föreslagna modellen ger bättre prognosnoggrannhet än andra klassiska modeller, och gör en resursallokering närmare det optimala fallet.
REF diskuterar maskininlärningsbaserade resursförsörjningstekniker för molnmiljön.
Efficient resource provisioning for elastic Cloud services based on machine learning techniques
{'venue': 'Journal of Cloud Computing', 'journal': 'Journal of Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}