Deep Recurrent Model for Server Load and Performance Prediction in Data Center
المؤلفون المشاركون
Huang, Zheng
Peng, Jiajun
Lian, Huijuan
Guo, Jie
Qiu, Weidong
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recurrent neural network (RNN) has been widely applied to many sequential tagging tasks such as natural language process (NLP) and time series analysis, and it has been proved that RNN works well in those areas.
In this paper, we propose using RNN with long short-term memory (LSTM) units for server load and performance prediction.
Classical methods for performance prediction focus on building relation between performance and time domain, which makes a lot of unrealistic hypotheses.
Our model is built based on events (user requests), which is the root cause of server performance.
We predict the performance of the servers using RNN-LSTM by analyzing the log of servers in data center which contains user’s access sequence.
Previous work for workload prediction could not generate detailed simulated workload, which is useful in testing the working condition of servers.
Our method provides a new way to reproduce user request sequence to solve this problem by using RNN-LSTM.
Experiment result shows that our models get a good performance in generating load and predicting performance on the data set which has been logged in online service.
We did experiments with nginx web server and mysql database server, and our methods can been easily applied to other servers in data center.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Zheng& Peng, Jiajun& Lian, Huijuan& Guo, Jie& Qiu, Weidong. 2017. Deep Recurrent Model for Server Load and Performance Prediction in Data Center. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143556
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Zheng…[et al.]. Deep Recurrent Model for Server Load and Performance Prediction in Data Center. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143556
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Zheng& Peng, Jiajun& Lian, Huijuan& Guo, Jie& Qiu, Weidong. Deep Recurrent Model for Server Load and Performance Prediction in Data Center. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143556
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143556
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر