PerForecast : un outil de prévision de l'évolution de séries temporelles pour le planning capacitaire

Colin Leverger 1, 2 Régis Marguerie 2 Vincent Lemaire 3 Thomas Guyet 1, 4 Simon Malinowski 5
1 LACODAM - Large Scale Collaborative Data Mining
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA_D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
5 LinkMedia - Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA_D6 - MEDIA ET INTERACTIONS
Abstract : Nous présentons PerForecast, un outil qui vise à automatiser le processus de planning capacitaire en utilisant des données temporelles univariées et des modèles prédictifs configurés automatiquement. L'objectif est d'anticiper les problèmes de dimensionnement dans les infrastructures d'Orange qui assurent la délivrance d'un service aux clients. Il s'agira par exemple de prévoir au plus « tôt » la surcharge d'un serveur, afin de commander en avance de nouvelles machines (avant la détérioration du service considéré). Les démarches de dimensionnent et d'achat étant longues et coûteuses, plus elles sont effectuées tôt, meilleure sera la qualité de service.
Type de document :
Communication dans un congrès
EGC 2018 - Conférence Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2018, Paris, France. E (34), pp.455-458, vol. RNTI
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https://hal.inria.fr/hal-01911243
Contributeur : Colin Leverger <>
Soumis le : vendredi 2 novembre 2018 - 15:25:04
Dernière modification le : jeudi 15 novembre 2018 - 11:59:01

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  • HAL Id : hal-01911243, version 1

Citation

Colin Leverger, Régis Marguerie, Vincent Lemaire, Thomas Guyet, Simon Malinowski. PerForecast : un outil de prévision de l'évolution de séries temporelles pour le planning capacitaire. EGC 2018 - Conférence Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2018, Paris, France. E (34), pp.455-458, vol. RNTI. 〈hal-01911243〉

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