Hybrid-FLBCC: Integrando Aprendizado de Máquina e Lógica Fuzzy para Consolidação de Servidores em Nuvem - Bastos, Rafael R.; Moura, Bruno M. P.; Lucca, Giancarlo; Santos, Helida S.; Yamin, Adenauer C.; Reiser, Renata H. R. (Anais do Workshop-Escola de Informática Teórica (WEIT); 2025: Anais do VIII Workshop-Escola de Informática TeóricaDO - 10.5753/weit.2025.40444, 2025)
A abordagem Hybrid-FLBCC propõe um modelo fuzzy integrado a algoritmos de Aprendizado de Máquina, permitindo a seleção dinâmica de variáveis e a geração automática de regras básicas para prever migrações ideais de Máquinas Virtuais. Como extensão da Int-FLBCC, adota o conceito de Computação Flexível para aprimorar a consolidação de servidores em ambientes de Computação em Nuvem, com foco no refinamento do processo de inferência sobre os níveis de utilização de Máquinas Físicas. A seleção de variáveis identifica atributos mais relevantes para a consolidação, orientando a definição de critérios decisórios. Esse aprimoramento gera regras fuzzy mais interpretáveis, simplifica a implementação do sistema e contribui para a redução do consumo de recursos computacionais. Os resultados demonstram o potencial de abordagens híbridas na tomada de decisões inteligentes em infraestruturas em nuvem.