論文の概要: Multiscale Representation Enhanced Temporal Flow Fusion Model for Long-Term Workload Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19697v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 02:13:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 01:49:20.587881
• Title: Multiscale Representation Enhanced Temporal Flow Fusion Model for Long-Term Workload Forecasting
• Title（参考訳）: 長期作業負荷予測のためのマルチスケール表現強化時流融合モデル
• Authors: Shiyu Wang, Zhixuan Chu, Yinbo Sun, Yu Liu, Yuliang Guo, Yang Chen, Huiyang Jian, Lintao Ma, Xingyu Lu, Jun Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,自己指導型マルチスケール表現学習を利用して,長期および短期のワークロードパターンを抽出する新しいフレームワークを提案する。 長期履歴はマルチスケール表現によって符号化され、短期観測は時流融合によってモデル化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.426131129034115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate workload forecasting is critical for efficient resource management in cloud computing systems, enabling effective scheduling and autoscaling. Despite recent advances with transformer-based forecasting models, challenges remain due to the non-stationary, nonlinear characteristics of workload time series and the long-term dependencies. In particular, inconsistent performance between long-term history and near-term forecasts hinders long-range predictions. This paper proposes a novel framework leveraging self-supervised multiscale representation learning to capture both long-term and near-term workload patterns. The long-term history is encoded through multiscale representations while the near-term observations are modeled via temporal flow fusion. These representations of different scales are fused using an attention mechanism and characterized with normalizing flows to handle non-Gaussian/non-linear distributions of time series. Extensive experiments on 9 benchmarks demonstrate superiority over existing methods.
• Abstract（参考訳）: 正確なワークロード予測は、クラウドコンピューティングシステムにおける効率的なリソース管理に不可欠であり、効率的なスケジューリングと自動スケーリングを可能にする。 トランスフォーマーベースの予測モデルによる最近の進歩にもかかわらず、ワークロード時系列の非定常的、非線形特性と長期的依存関係による課題が残っている。 特に、長期履歴と短期予測の矛盾した性能は、長距離予測を妨げる。 本稿では,自己指導型マルチスケール表現学習を利用して,長期および短期のワークロードパターンを抽出する新しいフレームワークを提案する。 長期履歴はマルチスケール表現によって符号化され、短期観測は時流融合によってモデル化される。 これらの異なるスケールの表現は、注意機構を用いて融合され、時系列の非ガウス的/非線形分布を扱うための正規化フローが特徴である。 9つのベンチマークの大規模な実験は、既存の方法よりも優れていることを示している。

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