Integration von python-basierten Vorhersagemodellen in ein Monitoring-Webdashboard
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Deutsch
36,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
18.08.2020
Verlag
GRINSeitenzahl
120 (Printausgabe)
Dateigröße
2725 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346227003
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,0, Fachhochschule Amberg-Weiden, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit sollte mittels Deep Learning ein Modell erstellt werden, mit dem sich die Auslastung eines Servers in einem Rechenzentrum vorhersagen lässt. Dafür sollte evaluiert werden, welche Modell-Architektur für diese Zeitreihenvorhersage am besten geeignet sind. Dafür wurde zunächst eine theoretische Untersuchung durchgeführt und anschließend ein Vergleich der geeigneten Modell-Architekturen angestellt. Es stellte sich heraus, dass ein Convolutional Neural Network (CNN) mit einer Long Short Term Memory (LSTM) Schicht die besten Prognosen erzeugt.
Es wurde untersucht, wie sich die Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion auf die Modelle auswirkt. Dies zeigte, dass die Effekte stark von der Architektur abhängen. Die System-Architektur einer Webanwendung wurde so erweitert, dass es möglich ist, neben der historischen Serverauslastung auch Prognosen anzuzeigen. Die Visualisierungen der aufgezeichneten Daten wurden um die Vorhersagen erweitert.
Die Arbeit stellt schließlich eine Möglichkeit dar, wie der Lebenszyklus des Prognosemodells in einem produktiven System mit stetiger Auslastungsmessung integriert werden kann.
Es wurde untersucht, wie sich die Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion auf die Modelle auswirkt. Dies zeigte, dass die Effekte stark von der Architektur abhängen. Die System-Architektur einer Webanwendung wurde so erweitert, dass es möglich ist, neben der historischen Serverauslastung auch Prognosen anzuzeigen. Die Visualisierungen der aufgezeichneten Daten wurden um die Vorhersagen erweitert.
Die Arbeit stellt schließlich eine Möglichkeit dar, wie der Lebenszyklus des Prognosemodells in einem produktiven System mit stetiger Auslastungsmessung integriert werden kann.
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