Классическое ML предсказывает перегрузку серверов за 30 минут до сбоя

На Хабре опубликована статья о прогнозировании перегрузки виртуальных машин с помощью временных рядов, численных методов и нейросетей LSTM. Автор fuwiak использовал час телеметрии для предсказания критической нагрузки на 30 минут раньше, чем её зафиксирует стандартный мониторинг.

Решение протестировано на реальных данных. Материал показывает, что классические алгоритмы машинного обучения остаются эффективны для задач инфраструктуры, даже когда индустрия сосредоточена на больших языковых моделях.