論文の概要: Machine learning for cloud resources management -- An overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11984v1
• Date: Thu, 28 Jan 2021 13:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 11:38:00.189262
• Title: Machine learning for cloud resources management -- An overview
• Title（参考訳）: クラウドリソース管理のための機械学習 -- 概要
• Authors: V.N. Tsakalidou, P. Mitsou, G.A. Papakostas
• Abstract要約: 本研究では,機械学習と組み合わされたクラウドリソース管理の最も重要な課題について考察する。 さまざまな種類のクラウドリソース管理分野で使用されるML技術と,その比較を合理的に行うために,大規模な研究コレクションが使用されている。 本稿では,各分野に最適なMLモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Nowadays, an important topic that is considered a lot is how to integrate Machine Learning(ML) to cloud resources management. In this study, our goal is to explore the most important cloud resources management issues that have been combined with ML and which present many promising results. To accomplish this, we used chronological charts based on some keywords that we considered important and tried to answer the question: is ML suitable for resources management problems in the cloud? Furthermore, a short discussion takes place on the data that are available and the open challenges on it. A big collection of researches is used to make sensible comparisons between the ML techniques that are used in the different kinds of cloud resources management fields and we propose the most suitable ML model for each field. 1
• Abstract（参考訳）: 現在、重要なトピックとして、機械学習(ml)をクラウドリソース管理に統合する方法が挙げられている。 本研究の目的は,MLと組み合わされたクラウドリソース管理の最も重要な課題と,多くの有望な成果を提示することである。 これを実現するために、我々は重要と思われるいくつかのキーワードに基づいて時系列チャートを使用し、疑問に答えようとした: MLはクラウドのリソース管理問題に適しているか? さらに、利用可能なデータとそれに関するオープンな課題について、短い議論が行われます。 各種のクラウドリソース管理分野で使用されるML技術と,それぞれの分野に最適なMLモデルとの合理的な比較を行うために,大規模な研究コレクションが使用されている。 1

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