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Modelling and predicting resource allocation using eigenvalues and eigenvectors

机译:使用特征值和特征向量建模和预测资源分配

摘要

A state of resource allocation is represented as a matrix. Each intersection of a row and column of the matrix indicates a number of units of a resource being provided by a respective node and consumed by a respective client. The allocation is modeled using a characteristic equation of the matrix. The characteristic equation is applied to the matrix to find an eigenvalue indicating a degree of scale the allocation can tolerate. An eigenvector is found for the eigenvalue to determine a direction of scale. A prediction is made as to whether the current state can scale at least one of upwards or downwards by the eigenvector.
机译:资源分配状态表示为矩阵。矩阵的行和列的每个交集表示由相应节点提供并由相应客户端消耗的资源的多个单元。使用矩阵的特征方程对分配进行建模。将特征方程应用于矩阵,以找到表示分配可以容忍的规模程度的特征值。找到特征值的特征向量,以确定标度方向。预测当前状态是否可以通过特征向量向上或向下缩放至少一个。

著录项

  • 公开/公告号US11356384B1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-06-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 EMC IP HOLDING COMPANY LLC;

    申请/专利号US202117211689

  • 发明设计人 KEYUR DESAI;

    申请日2021-03-24

  • 分类号H04L47/78;H04L47/70;H04L47/762;G06F11/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-25 01:26:17

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