Optimized Resource Forecasting for Carbon-Intelligent Data Centers With TempoSight: A Hybrid Deep Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Precise resource utilization forecasting is paramount for enabling carbon-intelligent operation in Industrial Internet of Things (IIoT) environments; Cloud data centers (DCs) are no exception. Optimizing their resource allocation not only reduces operational costs but also minimizes energy consumption and associated carbon emissions, contributing to sustainable computing. This paper introducesTempoSight, a novel hybrid Deep Learning (DL) architecture designed for multivariate (MV) time series forecasting, specifically targeting carbon-intelligent resource provisioning in Cloud DCs.TempoSightsynergistically combines the strengths of Patch Time Series Transformers (PatchTST), excelling at capturing global context and long-range dependencies, and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, mastering sequential dynamics. To address the critical need for efficient hyperparameter tuning in complex DL models, we propose a Cuckoo Search Algorithm (CSA) based optimization approach. This enables efficient training and optimization ofTempoSightfor MV time series forecasting, leading to improved resource utilization predictions. Rigorous evaluation on the Alibaba and Bitbrains datasets, representing diverse real-world IIoT workload patterns, demonstratesTempoSight’s superior accuracy and robustness compared to state-of-the-art DL models. Notably, under high-load conditions,TempoSightachieves a remarkable 10-15% reduction in Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). This research highlights the critical role of hybrid DL models and intelligent optimization in achieving accurate and efficient resource provisioning, paving the way for carbon-aware IIoT applications and contributing to the broader goals of sustainable and green computing. Simulation studies also suggest thatTempoSight’s high-fidelity CPU forecasts significantly improve the Green Energy Utilization Factor (GEUF) when guiding Predictive Carbon-Aware (PCA) scheduling, quantitatively connecting forecasting precision with concrete sustainability advantages in DC operations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».