Infrastructure as a Service (IaaS) cloud tillhandahåller resurser som en tjänst från en pool av beräknings-, nätverks- och lagringsresurser. Cloudleverantörer kan hantera sin resursanvändning genom att känna till framtida behov av användning från nuvarande och tidigare användningsmönster för resurser. Förutsägelse om resursanvändning är av stor betydelse för dynamisk skalning av molnresurser för att uppnå effektivitet i fråga om kostnad och energiförbrukning samtidigt som kvaliteten på tjänsterna bibehålls. Syftet med detta dokument är att presentera ett system för beräkning av resursanvändning i realtid. Systemet tar realtidsanvändning av resurser och matar in nyttjandevärden i flera buffertar baserat på typ av resurser och tidspannstorlek. Bufferter läses av R språkbaserat statistiksystem. Dessa buffertar data kontrolleras för att avgöra om deras data följer Gaussian distribution eller inte. Vid följande Gaussian distribution, Autoregressive Integrated Moving Genomsnitt (ARIMA) tillämpas; annars Autoregressive Neural Network (AR-NN) tillämpas. I ARIMA-processen väljs en modell utifrån minimivärden för Akaike Information Criterion (AIC). I AR-NN-processen väljs också ett nätverk med det lägsta värdet av nätverksinformationskriterium (NIC). Vi har utvärderat vårt system med verkliga spår av CPU-användning av ett IaaS-moln på ett hundratjugo servrar.
I annat fall används AR-NN REF.
Adaptive Resource Utilization Prediction System for Infrastructure as a Service Cloud