МОДЕЛ ВРЕМЕНСКЕ СЕРИЈЕ ЗА ПРЕДВИЂАЊЕ ЦЕНА AWS СПОТ ИНСТАНЦИ

Милица Прањкић; Јелена Сливка

doi:10.24867/28BE28Pranjkic

Милица Прањкић
Јелена Сливка Fakultet tehničkih nauka

DOI: https://doi.org/10.24867/28BE28Pranjkic

Ključne reči: спот инстанце, временске серије, модел за предвиђање цене, SARIMA

Apstrakt

Растућа потражња за рачунарским ресурсима подстакла је коришћење провајдера рачунарства у облаку. То је довело до развоја нове димензије у којој везе између употребе ресурса и трошкова морају бити разматране са организацијске перспективе. Као део своје EC2 (Elastic Copmute Cloud) услуге, Амазон је увео спот инстанце као јефтину јавну инфраструктуру која долази са ценом непоузданости услуге. Цена спот инстанци је кључни фактор у управљању трошковима и оптимизацији ресурса у рачунарству у облаку. Динамичко одређивање цена може закомпликовати процес планирања и алокације ресурса. Стога, тачна предикција цена спот инстанци може бити од велике користи за кориснике облака, омогућавајући им да максимално искористе своје ресурсе и минимизирају трошкове.

Reference

[1] Wenqiang Liu† , Pengwei Wang*† , Ying Meng, Caihui Zhao and Zhaohui Zhang, Cloud spot instance price prediction using kNN regression
[2] Alkharif S, Lee K, Kim H (2018) Time-series analysis for price prediction of opportunistic Cloud computing resources. 2018 7th international conference on emerging databases. Springer, Singapore, pp 221–229
[3] Dawei Kong, Shijun Liu, Li Pan, Amazon Spot Instance Price Prediction with GRU Network
[4] G.E.P. Box, G. Jenkins, “Time Series Analysis, Forecasting and Control”, Holden-Day, San Francisco, CA, 1970.
[5] Vaia I. Kontopoulou 1, Athanasios D. Panagopoulos 2,* , Ioannis Kakkos 1 and George K. Matsopoulos 1, A Review of ARIMA vs. Machine Learning Approaches for Time Series Forecasting in Data Driven Networks
[6] Paliari, I.; Karanikola, A.; Kotsiantis, S. A comparison of the optimized LSTM, XGBOOST and ARIMA in Time Series forecasting. In Proceedings of the 2021 12th International Conference on Information, Intelligence, Systems & Applications (IISA), Chania Crete, Greece, 12–14 July 2021; pp. 1–7.