Abstract-skalbarhet är en viktig egenskap hos cloud computing. Med skalbarhet minimeras kostnaden genom att reservera och frigöra resurser enligt efterfrågan. De flesta av de nuvarande leverantörerna av infrastruktur som en tjänst (IaaS) levererar tröskelbaserade automatiska skaltekniker. Det är dock inte lätt att sätta upp trösklar med rätta värden som minimerar kostnader och uppnå servicenivåavtal, särskilt med variationer och plötsliga förändringar av arbetsbelastningen. Detta dokument har föreslagit dynamiska tröskelbaserade autoskalningsalgoritmer som förutsäger nödvändiga resurser med hjälp av Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network och automatiska virtuella resurser baserade på förutsagda värden. De föreslagna algoritmerna har utvärderats och jämförts med några av de befintliga algoritmerna. Experimentella resultat visar att de föreslagna algoritmerna överträffar andra algoritmer.
Detta arbete fortsätter i REF, där två Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks (LSTM-RNN) används.
Automatic Cloud Resource Scaling Algorithm based on Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network
{'venue': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), 7(12), 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}