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 processusde planning capacitaire en utilisant des données temporelles univariéeset des modèles prédictifs configurés automatiquement. L'objectif est d'anticiperles problèmes de dimensionnement dans les infrastructures d'Orange quiassurent la délivrance d'un service aux clients. Il s'agira par exemple de prévoirau plus « tôt » la surcharge d'un serveur, afin de commander en avance de nouvellesmachines (avant la détérioration du service considéré). Les démarches dedimensionnent et d'achat étant longues et coûteuses, plus elles sont effectuéestôt, 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. RNTI-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 : mercredi 13 février 2019 - 13:33:50
Document(s) archivé(s) le : dimanche 3 février 2019 - 13:05:21

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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. RNTI-E (34), pp.455-458, vol. RNTI. 〈hal-01911243〉

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