У межах інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології розглянуто аналіз та синтез системи прогнозування зниження родуктивності віртуальних машин на спільній фізичній інфраструктурі внаслідок їх конкуренції за ресурси. Запропоновано формування вхідного математичного опису системи шляхом кластер-аналізу метрик продуктивності віртуальних машин та метрик використання ресурсів. Як ознаки розпізнавання стану зниження родуктивності системи розглядаються кількість розміщених на хості віртуальних машин кожного класу споживання ресурсів та обсяг вільних ресурсів процесора, оперативної та дискової пам'яті і мережевого каналу. Розроблені алгоритми грунтуються на адаптивному двійковому кодуванні ознак розпізнавання та оптимізації геометричних параметрів розбиття простору ознак на класи еквівалентності у процесі максимізації інформаційної спроможності системи оцінювання функціонального стану обчислювального середовища. Як критерій оптимізації запропоновано використовувати модифікацію інформаційної міри Кульбака, що є функціоналом від помилки другого роду та першої достовірності прийняття рішень.

  Повний текст PDF - 570.463 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"