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1. (WO2013185175) ANALYTIQUE PRÉDICTIVE POUR L'APPROVISIONNEMENT DE RESSOURCES DANS UN NUAGE INFORMATIQUE HYBRIDE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2013/185175    N° de la demande internationale :    PCT/AU2013/000624
Date de publication : 19.12.2013 Date de dépôt international : 12.06.2013
CIB :
G06F 15/173 (2006.01), G06F 15/82 (2006.01), G06F 9/50 (2006.01), H04L 12/26 (2006.01)
Déposants : NATIONAL ICT AUSTRALIA LIMITED [AU/AU]; Level 5 13 Garden Street Eveleigh, New South Wales 2015 (AU)
Inventeurs : LEE, Kevin; (AU).
LIU, Anna; (AU)
Mandataire : FB RICE; Level 23 44 Market Street Sydney, NSW 2000 (AU)
Données relatives à la priorité :
2012902517 15.06.2012 AU
Titre (EN) PREDICTIVE ANALYTICS FOR RESOURCE PROVISIONING IN HYBRID CLOUD
(FR) ANALYTIQUE PRÉDICTIVE POUR L'APPROVISIONNEMENT DE RESSOURCES DANS UN NUAGE INFORMATIQUE HYBRIDE
Abrégé : front page image
(EN)This invention concerns the prediction of demand of a computing system. A processor predicts the demand of a computer system by iteratively determining plural demand patterns based on an input stream of historical demand data. In each iteration the processor merges substrings of the input stream based on a difference between multiple demand pattern estimates of the previous iteration and the substrings of the input stream. The processor then determines a demand prediction based on a difference between a demand query and each of the demand patterns. This way, the processor learns patterns from historical data and predicts the demand based on the learned data. These demand patterns represent patterns that occur consistently over a longer time period.
(FR)La présente invention concerne la prédiction de demande d'un système informatique. Un processeur prédit la demande d'un système informatique par une détermination itérative de plusieurs modèles de demande sur la base d'un flux d'entrée de données de demandes historiques. Au cours de chaque itération, le processeur fusionne des sous-chaînes du flux d'entrée sur la base d'une différence entre de multiples estimations de modèles de demandes de l'itération précédente et les sous-chaînes du flux d'entrée. Le processeur détermine ensuite une prédiction de demande sur la base d'une différence entre une requête de demande et chacun des modèles de demande. De cette façon, le processeur fait l'apprentissage de modèles d'après des données historiques et prédit la demande sur la base des données apprises. Ces modèles de demande représentent des modèles qui apparaissent de manière invariable durant une période de temps prolongée.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)