Подход к применению машинного обучения в прогнозировании загрузки виртуальных вычислительных систем

Нестеров Юрий Григорьевич, Калистратов Алексей Павлович, Афанасьев Геннадий Иванович

в статье представлен подход к прогнозированию загрузки вычислительных систем, выражающийся в количестве поступающих за отрезок времени заявок на выполнение различного рода задач, основывающийся на методах машинного обучения. Путем применения реализации технологии градиентного бустинга авторы производят обучение модели и последующее восстановление временных рядов с ее помощью. Оцениваются точность и полнота полученного прогноза. Полученные данные могут быть использованы для дальнейшего решения задачи прогнозирования объема вычислительных ресурсов, требуемых для выполнения выбранного класса задач.

Ключевые слова:прогнозирование, вычислительные системы, машинное обучение,прогнозирование, вычислительные системы