[发明专利]一种支持不规则时间间隔的虚拟机工作负载预测方法有效
| 申请号： | 201811354400.7 | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN109542585B | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 郭伟;宁雅頔;鹿旭东;葛伟;崔立真 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种支持不规则时间间隔的虚拟机工作负载预测方法。对虚拟机工作负载历史数据进行预处理；构建支持不规则时间间隔数据处理的N‑LSTM模型，将预处理得到的数据输入到N‑LSTM模型中对N‑LSTM模型进行训练；得到训练好的N‑LSTM模型；对虚拟机工作负载待测数据进行预处理，将预处理得到的待测数据输入到已经训练好的N‑LSTM模型中，N‑LSTM模型输出虚拟机工作负载预测结果。本发明实现了准确使用历史数据中的时间间隔信息，设计了一个能将不规则的时间间隔与请求记录有效结合进行学习的深度学习模型，以得到最优的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 支持 不规则 时间 间隔 虚拟机 工作 负载 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种支持不规则时间间隔的虚拟机工作负载预测方法，其特征是，包括：对虚拟机工作负载历史数据进行预处理；构建支持不规则时间间隔数据处理的N‑LSTM模型，将预处理得到的数据输入到N‑LSTM模型中对N‑LSTM模型进行训练；得到训练好的N‑LSTM模型；对虚拟机工作负载待测数据进行预处理，将预处理得到的待测数据输入到已经训练好的N‑LSTM模型中，N‑LSTM模型输出虚拟机工作负载预测结果。
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