[发明专利]训练分类器、预测应用性能扩展性的方法、设备在审
| 申请号： | 201911055704.8 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN112749724A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 郑宁馨;杨勇 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海百一领御专利代理事务所(普通合伙) 31243 | 代理人： | 陈贞健;邵栋 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种预测应用性能扩展性的方案，该方案基于多个样本应用的性能拓展信息进行聚类，并通过聚类结果和样本应用的底层特征指标训练分类器，在预测目标应用性能扩展性时，仅需要获得目标应用在标准配置下的底层特征指标，无需在感知不同配置下的性能指标，因此应用场景不会受限于QoS‑aware的场景，不仅可以适用于私有云环境，同样也适用于公有云。并且处理过程中也不需要执行复制操作，而底层特征指标的采集开销也远小于复制操作，因此操作开销小、不存在数据安全隐患。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 分类 预测 应用 性能 扩展性 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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