지난 10년 동안 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 방식들을 기하급수적으로 변화시켰다. 여러 장점에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅은 성능에 영향을 미치는 몇 가지 과제를 겪고 있다. 근본적인 과제 중 두 가지는 전력 소비와 동적 자원 스케일링이다. 효율적인 자원 할당 전략은 클라우드 컴퓨팅이 전반적인 성능과 운영 비용을 개선하는 데 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 인공신경망(ANN)에 기반하여 데이터 노드에서 가용 시간 슬롯 예측을 위한 새로운 접근 방식을 설계하고, 필요한 자원이 사용 가능해질 시점을 예측한다. 우리는 여러 노드에서 실험을 수행하였으며, 최대 98%까지의 성능을 얻고, 기존의 최첨단 가용 시간 슬롯 예측 접근법을 능가하였다. 본 연구는 ANN에 기반한 클라우드 컴퓨팅의 가용 시간–슬롯 예측이 최적의 자원 할당으로 이어지며, 필수적인 성능 수준을 유지하면서 소모되는 에너지를 최소화할 것이라고 주장한다.

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