クラスタリングを用いた時系列回帰モデル化手法の提案
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抄録
近年のクラウドサービスにおいて,サーバを仮想化することで使用率を向上させ,サーバの数を削減する取り組みが行われている.この取り組みでは,サーバが自身のCPU資源を超えたCPUを割り当てられることで仮想サーバの性能が低下する可能性があるため,仮想サーバのCPU使用率を予測し,制御する必要がある.本研究では,RNNを用いた仮想サーバのCPU使用率の予測に向け,RNNを用いた時系列データの回帰モデル化手法を提案する.ネットワークの学習に必要な長さで時系列データを細かく区切り,それらをクラスタリングした結果を用いるというアプローチにより,学習効率化と精度向上の両立を目指す.
収録刊行物
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- 第82回全国大会講演論文集
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第82回全国大会講演論文集 2020 (1), 135-136, 2020-02-20
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050574047088728832
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- NII論文ID
- 170000182539
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00205374/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles