Estimación de Temperatura en Servidores mediante Herramientas de Deep Learning

Abstract

En este trabajo se propone el estudio de estimación de temperatura sobre un servidor, con el objetivo de poder predecir el funcionamiento del mismo bajo condiciones ambientales controladas. Para esto se propone la utilización de herramientas de Deep Learning como, por ejemplo, MLP (Multi Layer Perceptron) y LSTM (Long Short-Term Memory). La utilización de estas persigue el objetivo de poder compararlas y sacar conclusiones sobre su funcionamiento en el ámbito de un datacenter, donde se encuentra el servidor bajo estudio.