102016005384 MÉTODO DE PREDIÇÃO DE DEMANDA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS OPERADOS SOBRE UMA INFRA-ESTRUTURA DE COMPUTAÇÃO EM NUVEM
Depósito: 11/03/2016
Destaque: Prêmio Inventores Unicamp 2017, licenciada para a empresa MC1
Inventor: BRUNO ALEXANDRE ROSA / VINICIUS ANDRADE FREDERICO / LUIZ FERNANDO BITTENCOURT / KAYO SCROCARO HISATOMI / MARCELO BOTTAS PEREIRA
Titular: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS - UNICAMP (BR/SP)
Esta patente descreve um método de predição de demanda para sistemas computacionais operados em uma infraestrutura de nuvem pública, visando resolver os problemas de sub e sobreprovisionamento de recursos. A invenção combina um controlador preditivo e um reativo numa política de elasticidade híbrida. O controlador preditivo utiliza um modelo de Regressão de Vetores de Suporte (SVR) com kernel de Função de Base Radial (RBF), que é treinado com dados históricos de carga de trabalho para prever a demanda futura. Antes da predição, uma etapa de classificação categoriza o tipo de carga (como dias de semana, finais de semana ou épocas sazonais) para selecionar o modelo de predição e a faixa de dados de treinamento mais adequados, melhorando a precisão. O controlador reativo, por sua vez, utiliza regressão linear sobre os dados mais recentes do sistema para reagir rapidamente a variações bruscas não previstas, corrigindo eventuais erros da predição. Com base nos resultados combinados do preditor e do sistema reativo, o método altera dinamicamente a alocação de recursos computacionais (máquinas virtuais), solicitando a instanciação ou desligamento de instâncias via API do provedor de nuvem. Esta abordagem automatizada permite uma alocação de recursos proporcional à demanda real e prevista, otimizando custos ao evitar a manutenção de capacidade ociosa durante períodos de baixa demanda e garantindo desempenho adequado durante picos de uso. A invenção é aplicável especialmente para otimizar a hospedagem de serviços com padrões de acesso variáveis, como sistemas de e-commerce.
Luiz Fernando Bittencourt é professor do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas. Possui graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (2003), Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2006) e Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2010). Realizou doutorado sanduíche e estágio de pesquisa na Universidade de Manchester, Reino Unido. Realizou pós-doutorado na Universidade Estadual de Campinas (2010 a 2012). e na Rutgers University (2016-2017).
Resumo: 102016005384 A presente invenção refere-se a em método de predição de demanda em sistemas computacionais, baseado no modelo de Regressão de Vetores de Suporte (SVR) , projetado para mitigar os problemas de sub e sobre provisionamento de recursos computacionais em um ambiente de computação em nuvem no formato público. O sub provisionamento ocorre quando os recursos alocados são menos que o necessário, enquanto o sobre provisionamento ocorre quando os recursos alocados são mais que o necessário.
Referências:
https://www.inova.unicamp.br/premioinventores/edicoes/edicao-2017/
https://www.inova.unicamp.br/wp-content/uploads/2020/11/download.pdf
http://lattes.cnpq.br/8269779905235226
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