Исследование эффективности моделей прогнозирования нагрузки серверов оператора сотовой связи

Задача прогнозирования возможных нагрузок в работе сети сотовой связи может быть сведена к построению прогноза о возможном количестве обращений в заданный промежуток времени к одному шлюзу (PGW). Располагая такой информацией для всех шлюзов в сети, можно организовать оптимальное распределение ресурсов, предотвратить перегрузку шлюзов и, как следствие, сбои в работе всей сети. Проведен статистический анализ реальных данных, собранных автоматизированными измерительными комплексами на узлах одной из мобильных сетей, выявлены данные, наиболее подходящие для построения моделей прогнозирования. Представлены результаты исследования возможности и эффективности прогнозирования нагрузки серверов с использованием математических моделей, построенных при помощи следующих методов машинного обучения: линейная регрессия, $k$-ближайших соседей и random forest. Установлено, что для решения задачи построения краткосрочного прогноза о количестве запросов, которые поступят на сервер, не обязательно использовать сложные и требующие вычислительных ресурсов модели. На основании рассчитанных значений метрик качества установлено, что наиболее точный прогноз может быть получен при помощи модели линейной регрессии.