近年のクラウドサービスにおいて,サーバを仮想化することで使用率を向上させ,サーバの数を削減する取り組みが行われている.
この取り組みでは,サーバが自身のCPU資源を超えたCPUを割り当てられることで仮想サーバの性能が低下する可能性があるため,仮想サーバのCPU使用率を予測し,制御する必要がある.
本研究では,RNNを用いた仮想サーバのCPU使用率の予測に向け,RNNを用いた時系列データの回帰モデル化手法を提案する.
ネットワークの学習に必要な長さで時系列データを細かく区切り,それらをクラスタリングした結果を用いるというアプローチにより,学習効率化と精度向上の両立を目指す.