使用 MRU、AR-PST、SMA 與WMA 建構網路節點服務需求之樣式組成預測模型與數量預測模型

Abstract

網路總流量為週期性時間序列的重複樣式，原因為 網路服務的使用習慣與行為。使用者的多寡將決定網路服 務的需求量，進而對網路上的資料流量造成影響，而網路 資料流量關係著電腦機房的能源消耗。為了維持穩定的網 路服務品質，電腦機房採用高可用性系統。在此叢集系統 架構環境下會提高機房所產生的熱能，亦造成冷卻系統的 耗能問題。因此若能預先得知下個單位時間裡必需提供多 少網路服務，則可減少機房中機器的工作數量，進而降低 機房熱能的生成及冷卻系統消耗之能源。為找到真實需要 的機器數量，重點在於預測下個時間週期所可能發生的封 包類型序列。本文除傳統的數量預測模型外，提出了網路 服務需求樣式組成預測模型，其預測準確率能到達90%。