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Self-Adaptive Prediction of Cloud Resource Demands Using Ensemble Model and Subtractive-Fuzzy Clustering Based Fuzzy Neural NetworkPredicción autoadaptativa de la demanda de recursos en la nube mediante un modelo de conjunto y una red neuronal difusa basada en el clustering sustractivo

Resumen

En el entorno de la nube IaaS (infraestructura como servicio), los usuarios reciben máquinas virtuales (VM). Para asignar recursos a los usuarios de forma dinámica y eficaz, es esencial predecir con precisión las demandas de recursos. Para ello, este artículo propone un método de predicción autoadaptativo que utiliza un modelo de conjunto y una red neuronal difusa basada en clustering sustractivo (ESFCFNN). Analizamos los caracteres de las preferencias y demandas de los usuarios. A continuación, se construye la arquitectura del modelo de predicción. Adoptamos algunos predictores base para componer el modelo de conjunto. A continuación, se investiga la estructura y el algoritmo de aprendizaje de la red neuronal difusa. Para obtener el número de reglas difusas y el valor inicial de los parámetros de las premisas y los consecuentes, este artículo propone el algoritmo de c-means difuso combinado con el de clustering sustractivo, es decir, el clustering sustractivo-fuzzy. Finalmente, adoptamos diferentes criterios para evaluar el método propuesto. Los resultados del experimento muestran que el método es preciso y eficaz para predecir las demandas de recursos.

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