ПРЕДСКАЗАНИЕ КАЧЕСТВА ПРЕДОСТАВЛЯЕМОГО СЕТЕВОГО СЕРВИСА НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИИ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ СЕРВЕРНЫХ РЕСУРСОВ

Для снижения издержек при использовании облачной вычислительной инфраструктуры необходимо подбирать оптимальные конфигурационные параметры. Для решения поставленных задач нужны методы предсказания качества предоставляемого сетевого сервиса. Такие предсказания возможны на основе информации о применении серверных ресурсов, машинного обучения и методов оценки времен выполнения услуг. Эти данные получены путем измерений и собранных ранее сведений о работе телекоммуникационной инфраструктуры. Рассматриваются различные методы сокращения размерностей и выделения существенных переменных с целью оценок расхождений целевых характеристик в случае их вычислений по полным данным и по данным, редуцированных разными методами. В экспериментах предсказания характеристик модельной задачи наилучшим образом показала модель случайного леса в сочетании с методом понижения размерности пространства признаков с помощью метода главных компонент.

оптимизация, анализ главных компонент, усеченное сингулярное разложение, понижение размерности задачи, машинное обучение, качество обслуживания, качество восприятия, прогноз времени выполнения