[发明专利]基于聚类和注意力机制的集群负载预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110944222.9 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113762356B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 吴维刚;亓文康 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F18/23 | 分类号： | G06F18/23;G06F18/214;G06F9/50;G06F9/48 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于聚类和注意力机制的集群负载预测方法及系统，包括获取计算机集群的离散时间序列，将离散时间序列分为训练集和测试集；通过聚类算法，将计算机集群的离散时间序列分成k类；基于注意力机制，设置k个成对的本类编码器和本类解码器，以及全局编码器，并对k个成对的本类编码器和本类解码器，以及全局编码器进行训练；将聚类后的测试集的离散时间序列输入到训练好的本类编码器和全局编码器中得到相应的注意力序列表示，再将本类编码器和全局编码器分别输出的注意力序列拼接后，输入本类解码器中，得到集群负载预测结果。本发明提高了模型预测的精度，避免了计算资源损耗较高的缺陷，有助于集群更好的调度任务以提升资源利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 集群 负载 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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