Publication:
Using the machine learning methods for resource management of high availability broadcasting containerized system

Дата
2020
Авторы
Aminova, A.
Orlov, A.
Rovnyagin, M.
Guminskaia, A.
Chernilin, F.
Hrapov, A.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V.Most of today applications are built on a micro-service architecture, where a large application is divided into different functional parts that can be deployed on many containers that enable good load balancing. Container management tools need system load forecasting means to timely balance system load. It is an important problem for systems with direct streams of popular events which periodically have large splashes of a load. In this paper, we propose the load prediction method for such systems in two cases: Usual and broadcasting workload. Also, we propose an architecture of adaptive infrastructure using our load forecasting method.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Using the machine learning methods for resource management of high availability broadcasting containerized system / Aminova, A. [et al.] // Procedia Computer Science. - 2020. - 169. - P. 773-779. - 10.1016/j.procs.2020.02.166
Коллекции