Perkiraan Beban Kerja Cloud melalui Teknik Penjadwalan Berbasis Pengelompokan Deret Waktu yang Sadar Latensi

ABSTRAK
Cloud computing adalah paradigma mendasar untuk layanan komputasi berdasarkan atribut elastisitas, di mana sumber daya yang tersedia secara efektif disesuaikan untuk mengubah beban kerja dari waktu ke waktu. Tantangan kritis dalam sistem tersebut adalah masalah penjadwalan tugas, yang bertujuan untuk mengidentifikasi alokasi sumber daya yang optimal untuk memaksimalkan kinerja dan meminimalkan waktu respons. Untuk mengatasi kelemahan ini, algoritma penjadwalan berbasis deret waktu (LATS) yang menyadari latensi telah diusulkan dalam makalah ini untuk memprediksi beban server di masa mendatang. Metode yang diusulkan melibatkan pengumpulan beban kerja, praproses dan pengelompokannya, memprediksi deret waktu, dan pascaproses data. Data beban kerja akan dibagi menurut jendela waktu historis selama fase praproses. Selanjutnya, data deret waktu akan dikelompokkan berdasarkan kelas latensi menggunakan algoritma c-means fuzzy dinamis. Fase prediksi deret waktu menggunakan Gated Recurrent Unit (GRU), dan pascaproses dilakukan untuk mengambil data asli. Evaluasi keakuratan prediksi beban kerja mendatang dilakukan berdasarkan permintaan aktual ke server web, dan skor silhouette digunakan sebagai metrik untuk menilai kinerja klaster. Model yang diusulkan telah dibandingkan dengan pendekatan sebelumnya yang melibatkan pendekatan Crystal LP, SWDF, dan GA-PSO dalam hal keakuratan prediksi masing-masing sebesar 31,9%, 18,74%, dan 12,16%.