Effektiv resurshantering i datacenter är av central betydelse för innehållsleverantörer eftersom 90 procent av nätverkstrafiken förväntas gå igenom dem under de kommande åren. I detta sammanhang föreslår vi användningen av konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att förutse kortsiktiga förändringar i mängden trafik som passerar ett datacenter nätverk. Detta värde är en indikator på virtuell maskinaktivitet och kan användas för att forma datacenterinfrastrukturen i enlighet därmed. Nättrafikens beteende i sekundskala är mycket kaotiskt och därför misslyckas traditionella tidsserieanalysmetoder som ARIMA med att få korrekta prognoser. Vi visar att vår konvolutionella neurala nätverk strategi kan utnyttja de icke-linjära regulariteterna i nätverkstrafiken, vilket ger betydande förbättringar med avseende på den genomsnittliga absoluta och standardavvikelsen av data, och outperforming ARIMA med en allt större marginal som prognos granularitet är över 16-sekunders upplösning. För att öka noggrannheten hos prognosmodellen utnyttjar vi CNN:s arkitektur med hjälp av indata med flera upplösningar fördelade på separata kanaler i det första konvolutionslagret. Vi validerar vår strategi med en omfattande uppsättning experiment med hjälp av en datamängd som samlats in i stomnätet av en Internettjänstleverantör under en period av 5 månader, totalt 70 dagars trafik vid en sekunds upplösning.
I REF införde författarna en konvolutionell ram för neurala nätverk, som kan förutse den kortsiktiga trafikbelastningen i datacenternätverk.
Forecasting short-term data center network traffic load with convolutional neural networks
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}