マルコフ転換モデルによるクラウドサービスのリソース使用量分析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS16013

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2016/08/02

タイトル(英語): Resource Usage Analysis of Cloud Service based on Markov Switching Model

著者名: 鮫島 正樹(大阪大学)

著者名(英語): Masaki Samejima(Osaka University)

キーワード: クラウドサービス|リソース使用量分析|マルコフ転換モデル|Cloud Service|Resource Usage Analysis|Markov Switching Model

要約(日本語): 本稿では，クラウドシステムの異常検知のため，サーバのリソース使用量をモデル化することを目的とする．クラウドサービスのシミュレーションによって観測されたリソース使用量を分析した結果，リソース使用量の変化にいくつかの傾向がみられること，サーバ間に依存関係があることが確認された．そこで，自己回帰モデルを複数の状態について定義し，状態がマルコフ過程に従って変化するようなマルコフ転換モデルを用いてモデル化する．

要約(英語): This paper addresses resource usage analysis of servers in a cloud service for supporting server management, such as performance estimation, anomaly detection.In order to collect data of the resource usage, we use a benchmarking tool tosimulate the cloud service. So far, autoregressive model has been applied tomodeling the resource usage, but is hard to represent non-stationary data that the author really observed through the simulation. So the author applies Markovswitching autoregressive model that is based on multiple autoregressive modelson different states. The models and conditional probabilities on the statesare estimated with the observed data, and applied to forecast the future resourceusage. The preliminary experiment shows that the Markov switching model can forecastresource usage more accurately than the other autoregressive models.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,364 Kバイト