مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مدل خوشه‌بندی فرا ابتکاری و یادگیری انتقال عمیق ترکیبی برای پیش‌بینی مصرف انرژی در رایانش ابری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 گروه علمی کامپیوتر، واحد خوراسگان، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران
2 گروه علمی کامپیوتر، واحد بابل، دانشگاه آزاد اسلامی، بابل، ایران
3 گروه علمی کامپیوتر، واحد تکنولوژی، دانشگاه امام جعفر صادق، بغداد، عراق.
چکیده
رایانش ابری علی‌رغم گسترش و محبوبیت روزافزون با چالش مصرف بالای انرژی در مراکز داده مواجه است که منجر به افزایش هزینه‌های عملیاتی و پیامدهای زیست‌محیطی می‌شود. ازاین‌رو، ارائه روش‌های دقیق برای پیش‌بینی بار مصرف انرژی در این محیط‌ها امری ضروری است. در این مقاله، یک رویکرد ترکیبی مبتنی بر خوشه‌بندی بهینه‌شده و یادگیری عمیق انتقالی برای پیش‌بینی بار مصرف انرژی در رایانش ابری ارائه می‌شود. روش پیشنهادی بر روی مجموعه‌داده‌های متنوع شامل مجموعه‌داده Google Cluster، داده‌های بار مصرفی و پیش‌بینی انرژی خورشیدی (PV) شهر لندن، و داده ‌های بار ساعتی و قیمت برق مجموعه‌داده IESO ارزیابی شده است. در مجموع، پنج سناریوی داده‌ای شامل استفاده از CPU، بار ساعتی و انرژی خورشیدی مورد بررسی قرار گرفته‌اند. عملکرد مدل با استفاده از معیارهای MSE، RMSE، MAPE و MAE ارزیابی شده است. نتایج نشان می‌دهد که مدل پیشنهادی در مجموعه‌داده Google Cluster به دقت بالایی دست یافته است، به‌گونه‌ای که در داده‌های آموزشی مقادیر خطا برابر با (MSE برابر ۰.۰۱۹۹، RMSE برابر ۰.۱۴۱۱، MAPE برابر ۰.۴۲۹۳ و MAE برابر ۰.۱۱۹۵) و در داده‌های آزمایشی برابر با (MSE برابر ۰.۰۳۵۶، RMSE برابر ۰.۱۸۸۶، MAPE برابر ۰.۶۴۶۰ و MAE برابر ۰.۱۶۴۷) به دست آمده است. این نتایج بیانگر توانایی تعمیم‌پذیری مناسب و کارایی بالای مدل در داده‌های حجیم و پیچیده می‌باشد.
کلیدواژه‌ها

[1] M. Chiregi and N. J. Navimipour, “Cloud computing and trust evaluation: A systematic literature review of the state-of-the-art mechanisms,” J. Electr. Syst. Inf. Technol., vol. 3, no. 3, pp. 608–622, 2018, doi: 10.1016/j.jesit.2017.09.001.
[2] V. K. Damera, A. Nagesh, and M. Nagaratna, “Trust evaluation models for cloud computing,” Int. J. Sci. Technol. Res., vol. 9, no. 2, pp. 1964–1971, 2020.
[3] A. Agashe, S. Pande, and R. C. Jaiswal, “A survey paper on cloud computing and migration to the cloud,” J. Emerg. Technol. Innov. Res., vol. 9, no. 10, pp. 258–265, 2022.
[4] S. S. Panwar, M. M. S. Rauthan, V. Barthwal, N. Mehra, and A. Semwal, “Machine learning approaches for efficient energy utilization in cloud data centers,” Procedia Comput. Sci., vol. 235, pp. 1782–1792, 2024, doi: 10.1016/j.procs.2024.04.169.
[5] A. Singh and K. Chatterjee, “USTrust: A user and service trust evaluation model for cloud computing environment,” Int. J. Comput. Intell. IoT, vol. 2, no. 4, pp. 771–776, 2019.
[6] A. Katal, S. Dahiya, and T. Choudhury, “Energy efficiency in cloud computing data centers: A survey on software technologies,” Cluster Comput., vol. 26, pp. 1845–1875, 2023, doi: 10.1007/s10586-022-03713-0.
[7] N. Gupta, K. Gupta, A. Singh, A. Kaur, and D. Gupta, “Cloud computing: A walk through in models, challenges, and energy solutions,” IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng., vol. 1022, pp. 1–10, 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1022/1/012070.
[8] A. Mosavi and A. Bahmani, “Energy consumption prediction using machine learning: A review,” Preprints, vol. 11, pp. 1–61, 2019, doi: 10.20944/preprints201903.0131.v1.
[9] S. Saxena, K. M. Zubair, R. Singh, A. Agarwal, and P. Pramanik, “Clustering-based prediction for VM workload in green computation,” Educ. Adm.: Theory Pract., vol. 30, no. 5, pp. 9657–9666, 2024, doi: 10.53555/kuey.v30i5.2585.
[10] A. A. Khan and M. Zakarya, “Energy, performance and cost efficient cloud datacentres: A survey,” Comput. Sci. Rev., vol. 40, Art. no. 100390, pp. 1–31, 2021, doi: 10.1016/j.cosrev.2021.100390.
[11] K. Zhang, W. Guo, J. Feng, and M. Liu, “Load forecasting method based on improved deep learning in cloud computing environment,” Sci. Program., pp. 1–11, 2021, doi: 10.1155/2021/3250732.
[12] A. K. Yadav and M. L. Garg, “The issues of energy efficiency in cloud computing based data centers,” Biosci. Biotechnol. Res. Commun., vol. 12, no. 2, pp. 1–10, 2019, doi: 10.21786/bbrc/12.2/35.
[13] X. Wang, H. Wang, B. Bhandari, and L. Cheng, “AI-empowered methods for smart energy consumption: A review of load forecasting, anomaly detection and demand response,” Int. J. Precis. Eng. Manuf.-Green Technol., vol. 11, pp. 963–993, 2024, doi: 10.1007/s40684-023-00537-0.
[14] J. Dogani, F. Khunjush, and M. Seydali, “Host load prediction in cloud computing with discrete wavelet transformation and bidirectional gated recurrent unit network,” Comput. Commun., vol. 198, pp. 157–174, 2023, doi: 10.1016/j.comcom.2022.11.018.
[15] A. O. Aderibigbe et al., “Enhancing energy efficiency with AI: A review of machine learning models in electricity demand forecasting,” Eng. Sci. Technol. J., vol. 4, no. 6, pp. 341–356, 2023, doi: 10.51594/estj.v4i6.636.
[16] V. K. Saini, A. S. Al-Sumaiti, and R. Kumar, “Data-driven net load uncertainty quantification for cloud energy storage management in residential microgrid,” Electr. Power Syst. Res., vol. 226, Art. no. 109920, 2024, doi: 10.1016/j.epsr.2023.109920.
[17] R. Heidarykiany and C. Ababei, “HVAC energy cost minimization in smart grids: A cloud-based demand side management approach with game theory optimization and deep learning,” Energy AI, vol. 16, Art. no. 100362, 2024, doi: 10.1016/j.egyai.2024.100362.
[18] Z. Yang, “Renewable energy management in smart grid with cloud security analysis using multi-agent machine learning model,” Comput. Electr. Eng., vol. 116, Art. no. 109177, 2024, doi: 10.1016/j.compeleceng.2024.109177.
[19] B. Predic et al., “Cloud-load forecasting via decomposition-aided attention recurrent neural network tuned by modified particle swarm optimization,” Complex Intell. Syst., vol. 10, pp. 2249–2269, 2024, doi: 10.1007/s40747-023-01265-3.
[20] P. Li and J. Cao, “Virtual machine consolidation with multi-step prediction and affinity-aware technique for energy-efficient cloud data centers,” Comput. Mater. Continua, vol. 76, no. 1, pp. 81–105, 2023, doi: 10.32604/cmc.2023.039076.
[21] A. A. Almazro and N. Ayub, “Multi-task learning for electricity price forecasting and resource management in cloud-based industrial IoT systems,” IEEE Access, vol. 11, pp. 54280–54295, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3280857.
[22] M. Thirunavukkarasu, D. S. G. Phanish Chandra, and G. Sai Rahul, “Electricity price forecasting for cloud computing using machine learning model,” Int. J. Sci. Res. Eng. Manag., vol. 7, no. 5, pp. 1–5, 2023, doi: 10.55041/IJSREM21372.
[23] D. G. Rosero, N. L. Díaz, and C. L. Trujillo, “Cloud and machine learning experiments applied to the energy management in a microgrid cluster,” Appl. Energy, vol. 304, Art. no. 117770, 2021, doi: 10.1016/j.apenergy.2021.117770.
[24] B. Hrnjica and A. Danandeh Mehr, “Energy demand forecasting using deep learning,” in Smart Cities Performability, Cognition, & Security, 2020, pp. 71–104, doi: 10.1007/978-3-030-14718-1_4.
[25] S. Albahli, M. Shiraz, and N. Ayub, “Electricity price forecasting for cloud computing using an enhanced machine learning model,” IEEE Access, vol. 8, pp. 1–12, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3035328.
[26] T. Deepika and P. Prakash, “Power consumption prediction in cloud data center using machine learning,” Int. J. Electr. Comput. Eng., vol. 10, no. 2, pp. 1524–1532, 2020, doi: 10.11591/ijece.v10i2.pp1524-1532.
[27] C. F. J. Wu and M. Hamada, Experiments: Planning, Analysis, and Optimization. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2021, doi: 10.1002/9781119470007.
[28] M. Iman, H. R. Arabnia, and K. Rasheed, “A review of deep transfer learning and recent advancements,” Technologies, vol. 11, no. 2, Art. no. 40, 2023, doi: 10.3390/technologies11020040.
[29] Q. Zhu, C. Wang, W. Jin, J. Ren, and X. Yu, “Deep transfer learning based on LSTM model for reservoir flood forecasting,” Int. J. Data Warehous. Min., vol. 20, no. 1, pp. 1–17, 2023, doi: 10.4018/IJDWM.338912.