准确地预测未来的工作负载，如作业到达率和用户请求率，对于云计算中的资源管理和弹性非常关键。然而，设计一个通用的工作负载预测器，并使其适用于各种类型的工作负载，具有很大的挑战性，因为工作负载的种类繁多且随着时间动态变化。由于这些挑战，现有的工作负载预测器通常是手动调优的，以便在最大程度上提高精度，针对特定（类型的）工作负载。这种需要个体调整预测器的必要性，也使得从先前研究中复现结果变得非常困难，因为

这篇论文真水

准确地预测未来的工作负载，如作业到达率和用户请求率，对于云计算中的资源管理和弹性非常关键。然而，设计一个通用的工作负载预测器，并使其适用于各种类型的工作负载，具有很大的挑战性，因为工作负载的种类繁多且随着时间动态变化。由于这些挑战，现有的工作负载预测器通常是手动调优的，以便在最大程度上提高精度，针对特定（类型的）工作负载。这种需要个体调整预测器的必要性，也使得从先前研究中复现结果变得非常困难，因为