AUTOMATED SERVER WORKLOAD MANAGEMENT USING MACHINE LEARNING

• Main Authors: BARDWAJ, SANTOSH, KUMAR, SUBODH
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 07.05.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

Systems and methods are disclosed for managing workload among server clusters is disclosed. According to certain embodiments, the system may include a memory storing instructions and a processor. The processor may be configured to execute the instructions to determine historical behaviors of the server clusters in processing a workload. The processor may also be configured to execute the instructions to construct cost models for the server clusters based at least in part on the historical behaviors. The cost model is configured to predict a processor utilization demand of a workload. The processor may further be configured to execute the instructions to receive a workload and determine efficiencies of processing the workload by the server clusters based at least in part on at least one of the cost models or an execution plan of the workload. Il est décrit des systèmes et procédés de gestion de charge de travail parmi des parcs de serveurs. Selon certains modes de réalisation, le système peut comprendre une mémoire stockant des instructions et un processeur. Le processeur peut être configuré pour exécuter les instructions de façon à déterminer des fonctionnements historiques des parcs de serveurs dans le traitement dune charge de travail. Le processeur peut également être configuré pour exécuter les instructions de façon à construire des modèles de coûts pour les parcs de serveurs basés au moins en partie sur les fonctionnements historiques. Le modèle de coûts est configuré pour prédire la demande dutilisation dune charge de travail. Le processeur peut également être configuré de manière à exécuter les instructions pour recevoir une charge de travail afin de permettre des efficacités de traitement de la charge de travail par les parcs de serveurs basés au moins en partie sur au moins un des modèles de coûts ou sur un plan dexécution de la charge de travail.