Para instâncias constantes consideradas seguras para a inscrição excessiva, o sistema emprega vários métodos de estimativa, incluindo análise percentual, empacotamento estocástico de lixeiras e previsão de séries temporais, dependendo dos padrões de uso específicos de cada instância.
Modelagem quantitativa de SLO
Talvez o mais importante para os ambientes corporativos, o Eigen+ inclua um modelo quantitativo para entender como a memória de assinatura excessiva afeta a disponibilidade de serviços. Usando a regressão logística quadrática, o sistema pode determinar os limiares precisos de utilização da memória que mantêm os níveis de conformidade com SLO do destino.
“Usando o modelo de regressão logística quadrática, resolvemos a utilização da memória no nível da máquina (𝑋) correspondente ao alvo desejado”, afirmou o artigo.
