[发明专利]一种基于负载特征分析的深度学习应用云配置推荐方法及系统有效
| 申请号： | 202110356988.5 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113094116B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 吴悦文;吴恒;张文博;胡艺 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06F9/455;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于负载特征分析的深度学习应用云配置推荐方法及系统，包括特征分析器，配置推荐器，工作负载执行器，负载运行数据收集器，可视化交互器五部分。本发明采用了负载特征分析的方法，提取负载特征向量，提高了黑盒模型预测的准确性，同时保持了良好的可拓展性，也能根据客户的具体需求推荐更合适的配置；提出了更高效的运行时资源使用数据采集方法，大幅降低了负载特征向量提取的时间成本，进一步提高了云配置推荐系统的收益；提供了一个可供用户交互的管理界面，用户可以通过界面提交自定义的工作负载，获取推荐的配置，快捷部署相应环境，运行工作负载，并获取实时资源使用数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 负载 特征 分析 深度 学习 应用 配置 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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