Optimizing Cloud Resource Allocation with Machine Learning: Strategies for Efficient Computing
Notice bibliographique
Résumé
To improve the computing efficiency on the cloud and reduce operational costs, adaptive resource allocation and optimization have emerged as a standard practice.This paper presents an efficient method for the integration of machine learning (ML) algorithms in cloud resource management to dynamically deploy and configure resources that best meet real-time demand requirements according to prediction results.However, the erratically variable utilization profile of cloud workloads can be complicated to manage using traditional resource management methods and this makes them a potential sinkhole which will never stop hindering itself.We solve this issue by using ML models to predict resource requirements and manage resources accordingly in our approach.The framework uses a combination of ML algorithms, including regression models and neural networks, for analyzing historical data & measuring real-time metrics.This allows the algorithms to accurately predict demand variations, and accordingly, resources can be dynamically redistributed.This makes efficient use of the resources, avoiding both under-utilization and over-provisioning.We measure the effectiveness of our ML-driven resource management via extensive experimental evaluations.Results simulation show that the framework provides up to 30% increased resource utilization compared with traditional static approaches.Furthermore, the dynamic assignment mechanism has been optimized to reduce operational costs by a factor of 25%.Overall system performance has also seen meaningful gains oozing out of this research.Improved resource management will allow the system to deal with higher loads while decreasing latency and increasing throughput, which is essential for service quality in cloud-based applications.The framework is ML-driven and that makes its performance even better with time, automatically adapting the workloads as the system evolves.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».