Development of the performance prediction algorithms for cloud services

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorZuev, D. O.
dc.contributor.authorKropachev, A. V.
dc.contributor.authorUsov, A. Ye.
dc.contributor.authorGorshunov, R. A.
dc.date.accessioned2023-12-21T11:57:20Z
dc.date.available2023-12-21T11:57:20Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractMain stages of data center service performance prediction were discussed, specifically data monitoring and gathering, calculation and prediction of key indexes and performance index prediction. It was proposed to build data center service performance prediction algorithm based on an analysis of the service transactions index, service resource occupancy index and service performance index. Prediction of the indexes is based on chaotic time series analysis that was used to estimate service transactions index time series trend, the radar chart method to calculate the service resource occupancy index value and weighted average method to calculate service performance index. For performance prediction, it is proposed to use a fuzzy judgment matrix with the service transactions index and service resource occupancy index as input values. It was taken into consideration that service transactions index is usually represented by nonlinear time series and thus the index time series parameters had to be predicted by chaos theory and for the calculation of this index, the estimation procedure of Lyapunov exponent value can be used. The radar chart demonstrates service resource occupancy index estimation of shared storage, mobile storage, memory, computational capability and network bandwidth. The prediction technique was based on the fuzzy nearness category that use input values of transactions index and dynamic changes of the service resource occupancy index.uk
dc.format.pagerangePp. 7-14uk
dc.identifier.citationDevelopment of the performance prediction algorithms for cloud services / D. O. Zuev, A. V. Kropachev, A. Ye. Usov, R. A. Gorshunov // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2018. – № 2. – С. 7-14. – Бібліогр.: 9 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2018.2.01
dc.identifier.issn1681–6048
dc.identifier.orcid0000-0001-5642-3254uk
dc.identifier.orcid0000-0003-0829-7198uk
dc.identifier.orcid0000-0003-4859-5130uk
dc.identifier.orcid0000-0002-1093-2384uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/63300
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofСистемні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 2uk
dc.subjectdata centeruk
dc.subjectservice transactions indexuk
dc.subjectservice resource occupancy indexuk
dc.subjectservice performance indexuk
dc.subjectfuzzy judgment matrixuk
dc.subjectLyapunov exponentuk
dc.subjectradar chartuk
dc.subject.udc681.3.093:044.3uk
dc.titleDevelopment of the performance prediction algorithms for cloud servicesuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
139702-298911-1-10-20180726.pdf
Розмір:
384.79 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 2