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摘 要:本发明涉及大数据处理技术和云平台资源负载技术领域,特别涉及一种基于多任务学习时间序列的云平台工作负载预测方法,包括获取工作负载数据,采用滑动窗口的方法划分数据,对划分的每个时间间隔的数据构建基础特征、交叉特征、时序趋势特征、用户行为关联特征,并采用二维SHAP进行特征选择;将选择的特征输入传入TCN‑LSTM模型中,采用多任务学习的方式,共有三个任务,分别为:预测T时间段的CPU平均利用率、预测T时间段的正在运行的作业数、预测T时间段的平均内存利用率;本发明通过对工作负载相关的指标的历史趋势进行把控,而不单一只关注当前监控点的工作负载情况,快速的感知业务的波峰波谷,从而对云平台的资源进行动态的调度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011396557.3 | 专利名称: | 一种基于多任务学习时间序列的云平台工作负载预测方法 |
申请日: | 2020-12-03 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F9/50搜分类 任务搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |