The Analysis of Time Series Forecasting on Resource Provision of Cloud-based Game Servers
Notice bibliographique
Résumé
The server workloads of large-scale online video games are elastic and on-demand. The workload can range from tens to thousands of server instances in short periods. In fact, a cloud-based video game ecosystem can reach a workload of millions of players every week. Given such a large scale, even a small portion of over-provisioning leads to a significant amount of resource idling and a high cost of waste. It is essential to define an effective forecasting model on the game session workloads given a time span. The effectiveness shall be measured by metrics representing Service Level Objectives (SLOs). In this work, we analyze time series forecasting models using ARIMA, Prophet, and LSTM to predict the number of virtual machines in need of cloud resource monitoring data. In addition, we define service-level metrics for measuring effectiveness based on factors of over/under provision and ratio of resource waste. We analyze models with 16 fleets with an average of 2754 game servers over a four-month-long period of time in the production environment. We observe that our LSTM model is the most accurate in forecasting the demand of virtual machines in terms of RMSE and MAE. Further analysis using metrics of SLOs, we observe that the LSTM model leads to more cases of under-provisioning than ARIMA and Prophet do. The LSTM model forecasts the demand of virtual machines with less over-provision ratio than ARIMA and Prophet do for 14 out of 16 fleets. Using the LSTM model, we further evaluate the forecasting effect across different time spans of a single fleet and across multiple fleets within the same time span.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».