Reinforcement Learning-based Pod Autoscaling Technique Using the Queueing Model

장용현; 유헌창; 이은영

doi:10.5626/JOK.2022.49.2.106

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 장용현 (고려대학교) 유헌창 (고려대학교) 이은영 (동덕여자대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.2

발행연도: 2022.2

수록면: 106 - 119 (14page)

DOI: 10.5626/JOK.2022.49.2.106

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

Reinforcement Learning-based Pod Autoscaling Technique Using the Queueing Model

장용현 , 유헌창 , 이은영 Journal of KIISE 2022.02 학술저널

Cost-Efficient Reinforcement Learning-based Horizontal Pod Autoscaling Technique in Kubernetes Cluster

장용현 컴퓨터학과(정보대학) 2022.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

최근 환경 변화에 적응적이고 목적에 맞는 최적의 오토스케일링 정책을 사용하기 위해 강화학습 기반 오토스케일링 정책에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 강화학습 기반 오토스케일링 정책을 학습하고, 각각의 강화학습 기반 오토스케일링 정책 간의 성능 비교를 수행하는 과정에서 많은 시간과 자원이 요구된다는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션 기법을 제안하여 오토스케일링 정책 간의 성능 비교를 시뮬레이션을 통해 수행할 수 있게 하고, 시뮬레이션 실험을 통해 여러 강화학습 기반 파드 오토스케일링 기법을 비교한다.

#쿠버네티스 #강화학습 #오토스케일링 #대기행렬 모델 #kubernetes #reinforcement learning #autoscaling #queueing model

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

Horizontal pod autoscaler – kubernetes, [online]. A vailable: https://kubernetes.io/ko/docs/tasks/run-ap plication/horizontal-pod-autoscale/ Lorido-Botran, et al., "A Review of Auto-scaling Techniques for Elastic Applications in Cloud Environments," Journal of Grid Computing, pp. 559-592, Oct. 2014.

Al-Dhuraibi, Yahya, et al., "Elasticity in Cloud Computing: State of the Art and Research Challenges," IEEE Transactions on Services Computing, pp. 430-447, Mar-Apr. 2018.

Zhong, Zhiheng, et al., "Machine Learning-based Orchestration of Containers: A Taxonomy and Future Directions," arXiv:2106.12739, Jun. 2021. Toka, László, et al., "Machine Learning-Based Scaling Management for Kubernetes Edge Clusters," IEEE Trans. on Network and Service Management, Vol. 18, No. 1, pp. 958-972, Jan. 2021.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

장용현

소속기관 고려대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 2 이용수 327

유헌창

소속기관 고려대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 59 이용수 3,762

Eun-Young Lee

소속기관 충북대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 복합학 > 학제간연구

논문수 100 이용수 10,405

이 논문과 함께 이용한 논문

쿠버네티스 클러스터 간 복구 자동화를 위한 복원 스케줄 오퍼레이터

김지범 , 정은성 대한전자공학회 학술대회 2023 .06

Multi-Step LSTM 모델 기반 쿠버네티스 파드 리소스 예측 기법

백선화 , 임규정 , 유헌창 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .06

쿠버네티스 다중 클러스터 환경에서의 컴퓨팅 자원 기반 스케줄링 최적화

이인기 , 김태훈 , 김영한 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .02

[우수논문] 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사용량 예측 기반 더브테일 가상머신 배치 기법

강형빈 , 유현진 , 김정빈 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022 .12

사회적 변수를 고려한 LSTM 기반 코로나19 일별 확진자 수 예측 기법

노윤아 , 정승원 , 문재욱 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022 .02

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-000196798

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (19)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)