首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

云工作负载预测方法、装置、设备及存储介质 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:中电信量子信息科技集团有限公司

摘要:本发明公开一种云工作负载预测方法、装置、设备及存储介质,方法包括采集云平台当前的负载信息序列;将当前的负载信息序列输入至预先训练好的负载信息预测模型,负载信息预测模型包括若干深度扩展块,深度扩展块包括周期模块和残差模块,周期模块用于提取负载信息序列的第一反馈信息和周期性信号,残差模块用于提取负载信息序列的第二反馈信息和残差信息;周期模块的输入序列与其输出的第一反馈信息之间的差值作为下一深度扩展块中周期模块的输入,残差模块的输入序列与其输出的第二反馈信息之间的差值作为下一深度扩展块中残差模块的输入;各周期模块输出的全局周期性信号与各残差模块输出的局部残差信息加和结果负载信息预测结果。

主权项:1.一种云工作负载预测方法,其特征在于,所述方法包括:采集云平台当前的负载信息序列;将当前的负载信息序列输入至预先训练好的负载信息预测模型,所述负载信息预测模型包括若干深度扩展块,每个所述深度扩展块包括并行的周期模块和残差模块,所述周期模块用于提取负载信息序列的第一反馈信息和全局周期性信号,所述残差模块用于提取负载信息序列的第二反馈信息和局部残差信息;将上一所述深度扩展块中周期模块的输入序列与其输出的第一反馈信息之间的差值作为下一所述深度扩展块中周期模块的输入,将上一所述深度扩展块中残差模块的输入序列与其输出的第二反馈信息之间的差值作为下一所述深度扩展块中残差模块的输入;将各所述周期模块输出的全局周期性信号与各所述残差模块输出的局部残差信息进行加和,得到云平台下一阶段的负载信息序列。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中电信量子信息科技集团有限公司 云工作负载预测方法、装置、设备及存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

相关技术
相关技术
相关技术
相关技术