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基于LSTM编码-解码器模型的网络服务器集群负载预测算法

张玮霖  朱永华  高洪皓  
【摘要】:服务器负载的预测决定了集群动态负载均衡策略的变化方向。为了能够准确预测网络服务器集群中应用服务器的负载状态,本文尝试挖掘历史负载数据的序列特性,并引入了基于LSTM的编码-解码器结构,提出一种基于编码-解码模型的负载预测算法。算法首先使用编码器对历史负载数据序列进行编码学习,将序列的隐藏特性编码到中间语义向量中;然后解码器对中间语义向量进行迭代解码,将预测的负载值依次输出。通过实验和数据分析证明了本文算法在短期的集群负载预测上有较高的准确率。

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