論文の概要: Challenges and approaches to time-series forecasting in data center telemetry: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04224v2
• Date: Thu, 11 Feb 2021 21:55:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 14:45:48.592156
• Title: Challenges and approaches to time-series forecasting in data center telemetry: A Survey
• Title（参考訳）: データセンターテレメトリにおける時系列予測の課題とアプローチ:サーベイ
• Authors: Shruti Jadon, Jan Kanty Milczek, Ajit Patankar
• Abstract要約: この研究は、データセンターで収集されたテレメトリデータ予測のための様々な予測アプローチのレビューに重点を置いている。 我々は、よく知られた時系列予測技術の性能を要約し、評価しようと試みた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Time-series forecasting has been an important research domain for so many years. Its applications include ECG predictions, sales forecasting, weather conditions, even COVID-19 spread predictions. These applications have motivated many researchers to figure out an optimal forecasting approach, but the modeling approach also changes as the application domain changes. This work has focused on reviewing different forecasting approaches for telemetry data predictions collected at data centers. Forecasting of telemetry data is a critical feature of network and data center management products. However, there are multiple options of forecasting approaches that range from a simple linear statistical model to high capacity deep learning architectures. In this paper, we attempted to summarize and evaluate the performance of well known time series forecasting techniques. We hope that this evaluation provides a comprehensive summary to innovate in forecasting approaches for telemetry data.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は長年にわたって重要な研究領域であった。 そのアプリケーションには、ecgの予測、売上予測、気象条件、新型コロナウイルスの拡散予測などが含まれる。 これらの応用は、多くの研究者が最適な予測手法を見つける動機となったが、アプリケーションドメインが変化するにつれてモデリングアプローチも変化している。 この研究は、データセンターで収集されたテレメトリデータ予測のための様々な予測アプローチのレビューに重点を置いている。 テレメトリデータの予測は、ネットワークおよびデータセンター管理製品の重要な特徴である。 しかし、単純な線形統計モデルから高容量ディープラーニングアーキテクチャに至るまで、予測アプローチには複数の選択肢がある。 本稿では,よく知られた時系列予測手法の性能を要約し,評価することを試みた。 この評価がテレメトリデータの予測手法を革新する包括的な概要を提供することを期待している。

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