Predição de Cargas de Trabalho de Nós de Computação em Nuvem Usando Modelos ARIMA e Redes Neurais Recorrentes Tipo LSTM - Santos, Danilo da Silva; Freitas, Allan Edgard Silva (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC); 2021: Anais Estendidos do XI Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbesc_estendido.2021.18488, 2021)
Manter ambientes de computação em nuvem sempre disponíveis e cumprindo os níveis mínimos de serviço é uma tarefa que exige um gerenciamento eficiente dos recursos computacionais. Prever cargas de trabalho computacionais é uma estratégia que pode trazer ganhos ao possibilitar a tomada de ações proativas no uso eficiente dos recursos, no entanto, fazer tais predições em ambientes heterogêneos e dinâmicos é um desafio. Neste sentido, este trabalho demonstra a aplicação de técnicas para predizer valores de séries temporais utilizando modelos ARIMA e Redes Neurais Recorrentes (RNR) tipo LSTM ao analisar cargas de trabalho de nós de computação em nuvem. Ao final, os resultados demonstram que os modelos ARIMA e as Redes Neurais Recorrentes apresentam capacidade preditiva bem próximas entre si considerando o cenário proposto, sendo o ARIMA ligeiramente melhor em todos os conjuntos de dados do experimento.