TECHNIQUES FOR GENERATING SERVICE-SPECIFIC SERVER HEALTH SCORES AND APPLICATION TRAFFIC FORECASTS

Described herein are supervised machine learning techniques for generating a first machine learned model, which receives, as input, values for a set of utilization metrics for a server computer and generates, as output, a service-specific health score for the server computer, and for generating a second machine learned model, which receives, as input, values for the volume of application traffic directed to a group of server computers hosting the service for each of several prior time periods and generates, as output, an application traffic forecast for the group of server computers, for a future time period. L'invention concerne des techniques d'apprentissage automatique supervisé pour générer un premier modèle appris de manière automatique, qui reçoit, en tant qu'entrée, des valeurs pour un ensemble d'indices de mesure d'utilisation pour un ordinateur serveur et génère, en tant que sortie, un score de santé spécifique à un service pour l'ordinateur serveur, et pour générer un deuxième modèle appris de manière automatique, qui reçoit, en tant qu'entrée, des valeurs pour le volume de trafic d'application dirigé vers un groupe d'ordinateurs serveurs hébergeant le service pendant chacune de plusieurs périodes précédentes et génère, en tant que sortie, une prévision de trafic d'application pour le groupe d'ordinateurs serveurs, pendant une période future.