Automated Resource Dimensioning in Cloud Using Hybrid Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Resource dimensioning refers to the process of determining the amount of resources needed to achieve target KPIs of Virtual Network Functions (VNFs) in a Network Service (NS) in a cost-effective fashion. VNFs in an NS usually have some dependency relationship among themselves. This relationship can either be represented as a chain of VNFs (in the case of Service Function Chain “SFC”), or by more general graph topologies (Virtual Network Function – Forwarding Graph “VNF-FG”). In cloud computing, a similar concept can be found in microservices whereby microservices interact with each other to implement the functionality of the application. The dependencies between the VNFs (or microservices) imply that the performance of a given VNF does not depend only on the amount of resources available to itself, but also on the performance of other VNFs on which it depends. This makes developing accurate solutions for resource dimensioning a challenging task. In this paper, we propose a Hybrid Reinforcement Learning (RL)-based solution to automatically generate resource amounts for VNFs such that they meet the expected performance of the NS with minimal resources. The proposed solution relies both on a simulation and a real cloud environment. We evaluated the performance of the proposed solution in terms of training and inferencing convergence, and inferencing time. The results demonstrate that our training and inferencing algorithms successfully converge to an optimal solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».