Leveraging Graph Neural Networks for SLA Violation Prediction in Cloud Computing
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we examine different approaches for the prediction of Service Level Agreements (SLAs) violations that occur during the service provisioning between cloud customers and providers. Despite the fact that there are many network metrics that involve the server - client interaction, it is an open research question how these available metrics can be used by a SLA prediction mechanism. We study three different data representation models for the network characteristics, a time series, a content and a context representation. We see that a context approach using graph representations captures efficiently the associativity of clients and improves the performance of traditional SLA violation prediction models when it is combined with them. The prediction of the SLA violations takes place using neural networks, making us propose a composite SLA prediction model that leverages Graph Neural Networks (GNNs). In our research, we put special emphasis and try different variations on how we construct the graphs. We perform an extensive performance evaluation of 23 different SLA prediction models that can be grouped into the three representations categories, namely the vector models that are based on network features, sequential models that leverage the temporal evolution of QoS metrics and Graph models that take into consideration the associativity of the clients. The experimental results show that our proposed GNN-based model can significantly improve the accuracy of SLA violation prediction, making it a useful tool for Cloud and Service providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».