Dynamic Replica Replacement Technique Based on Deep Reinforcement Learning for Cost-Effective Cluster Utilization in Heterogeneous Kubernetes Environment

Q: 이 논문에서 정의한 동적 Replica 재배치 기법이란 무엇인가?

동적 Replica 재배치 기법은 이기종 Kubernetes 환경에서 노드별 성능 및 비용 차이를 반영하여 Deep Q-Network(DQN) 기반 강화학습 에이전트를 활용, Replica 총량을 유지하면서 노드 간 Replica 분포를 실시간으로 최적화하는 방법이다.

Q: 이기종 Kubernetes 환경에서 DQN 기반 동적 Replica 재배치 기법은 어떤 효과를 가져오는가?

연구 결과, DQN 기반 동적 Replica 재배치 기법은 기존 정적 배치 방식과 유사한 응답 지연 시간을 유지하면서도 리소스 비용을 약 20% 절감하는 효과를 가져온다. 특히, 효율이 낮은 노드 사용을 최소화하고 효율이 높은 노드에 워크로드를 집중시켜 비용 효율적인 자원 관리가 가능함을 실증적으로 보여주었다.

Seoeun Kwon; Minjae Kang; Donggyun Kim; Heonchang Yu

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Author: Seoeun Kwon (고려대학교) Minjae Kang (고려대학교) Donggyun Kim (고려대학교) Heonchang Yu (고려대학교)

Journal: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 Korea Computer Congress 2025

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Abstract·Keywords

컨테이너 기반 마이크로서비스 확산으로 Kubernetes가 표준이 되었으나, 이기종 클러스터 환경에서 기존 임계값 기반 오토스케일러와 기본 스케줄러는 노드별 성능·비용 차이를 효과적으로 반영하지 못한다는 한계 가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 Deep Q-Network(DQN) 기반 강화학습 에이전트를 활용한 동 적 Replica 재배치 기법을 제안한다. 제안 기법은 노드별 CP ... View All

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