Vortrag: Comparison of Microservice Call Rate Predictions for Replication in t...
Stammdaten
Titel: | Comparison of Microservice Call Rate Predictions for Replication in the Cloud |
Beschreibung: | Today, many users deploy their microservice-based applications with various interconnections on a cluster of Cloud machines, subject to stochastic changes due to dynamic user requirements. To address this problem, we compare three machine learning (ML) models for predicting the microservice call rates based on the microservice times and aiming at estimating the scalability requirements. We apply the linear regression (LR), multilayer perception (MLP), and gradient boosting regression (GBR) models on the Alibaba microservice traces. The prediction results reveal that the LR model reaches a lower training time than the GBR and MLP models. However, the GBR reduces the mean absolute error and the mean absolute percentage error compared to LR and MLP models. Moreover, the prediction results show that the required number of replicas for each microservice by the gradient boosting model is close to the actual test data without any prediction. |
Schlagworte: | Cloud computing, microservice, replication, linear regression, multilayer perceptron, gradient boosting |
Typ: | Angemeldeter Vortrag |
Homepage: | http://www.lrc.ic.unicamp.br/dml-icc/ |
Veranstaltung: | 3rd Workshop on Distributed Machine Learning for the Intelligent Computing Continuum (DML-ICC 2023) in conjunction with The 16th IEEE/ACM International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC 2023) (Taormina (Messina)) |
Datum: | 04.12.2023 |
Vortragsstatus: | stattgefunden (online) |
Beteiligte
Narges Mehran (intern) |
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Arman Haghighi (extern) |
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Pedram Aminharati (extern) |
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Nikolay Nikolov (extern) |
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Ahmet Soylu (extern) |
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Dumitru Roman (extern) |
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Radu Aurel Prodan (intern) |
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Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Informationstechnologie
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Vortragsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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TeilnehmerInnenkreis |
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Publiziert? |
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Organisation | Adresse | ||
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SINTEF Digital
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NO
Oslo |
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Oslo Metropolitan University
|
NO - 0130 Oslo |
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Islamic Azad University, Science and Research Branch
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IR Tehran |
Forschungsaktivitäten
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