用于 QoS 控制与稳定性的混合神经 - 小波预测器
神经与进化计算
2014-06-13 v1 分布式、并行与集群计算
网络与互联网体系结构
性能
系统与控制
摘要
为了使分布式系统能够properly 应对请求峰值，其自适应活动将受益于对请求量的估计。本文提出了一种基于表征在线服务用户行为的数据来生成短期预测的解决方案。我们使用\emph{小波分析}对过去用户请求量的观测时间序列进行压缩和去噪；并使用一个\emph{循环神经网络}，该网络利用观测数据进行训练，并设计用于提供及时的未来请求量估计。该集成系统能够以低于 0.06\% 的均方根误差预测未来用户请求量。得益于预测功能，可以针对请求峰值的持续时间提供适量的预先资源调配，从而避免过度调配及相关成本。此外，可靠的资源调配让用户能够享受不受负载变化影响的服务可用性水平。
引用
@article{arxiv.1406.3156,
title = {A hybrid neuro--wavelet predictor for QoS control and stability},
author = {Christian Napoli and Giuseppe Pappalardo and Emiliano Tramontana},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.3156},
year = {2014}
}