LSTM神经网络在云计算系统负载预测中的应用与优势

本文主要探讨了在现代应用性能管理系统（Application Performance Management System, APM）中，基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）的系统负载预测技术的重要性。作者闫献龙和李静林来自北京邮电大学网络技术研究院，他们针对云计算环境中的动态资源需求，提出了使用RNN，包括长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）在内的深度学习模型进行系统负载预测。 在云计算环境中，弹性伸缩能力使得可以根据预测到的未来负载趋势灵活地调整计算资源。这对于运维调度至关重要，因为它可以帮助预先扩展集群以确保服务质量，避免因负载突增导致的服务中断。同时，当预测到负载将会下降并且一段时间内不会增加时，通过缩减集群规模，可以节省企业的运营成本，提高资源利用率。 传统方法如自回归积分滑动平均模型（AutoRegressive Integrated Moving Average, ARIMA）在金融领域广泛应用，但它需要人工分析时间序列的平稳性，参数调整过程繁琐。相比之下，神经网络技术，特别是RNN和其变体（如门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）），因其自动学习和适应性特性，在处理多维度时间序列数据和预测任务上表现出色。 本文的核心研究工作是设计并评估了ANN（Artificial Neural Network，人工神经网络）、RNN、GRU和LSTM在系统负载预测方面的性能。实验结果显示，LSTM模型在预测精度和稳定性方面表现出显著优势，因此被推荐作为系统负载预测的理想模型。这一研究成果对于优化云计算环境下的资源管理策略，提升整体服务效率具有实际应用价值。 整个研究的理论依据和实证分析集中在计算机应用技术领域，特别是在多元时间序列分析和时间序列预测的背景下，利用循环神经网络技术解决实际问题的能力得到了充分展示。该论文的研究成果不仅对IT运维人员有指导意义，也为相关领域的学术研究提供了新的视角和技术参考。