論文の概要: HTN Planning Domain for Deployment of Cloud Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10027v1
- Date: Fri, 16 Apr 2021 10:36:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-21 13:32:28.257490
- Title: HTN Planning Domain for Deployment of Cloud Applications
- Title(参考訳): クラウドアプリケーションのデプロイのためのhtn計画ドメイン
- Authors: Ilche Georgievski
- Abstract要約: 階層的タスクネットワーク(HTN)計画は、そのような展開問題を解決する効果的な手段を提供することができる。
現実的なクラウド環境で見られるデプロイメント問題をモデル化するHTNプランニングドメインを提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cloud providers are facing a complex problem in configuring software
applications ready for deployment on their infrastructures. Hierarchical Task
Network (HTN) planning can provide effective means to solve such deployment
problems. We present an HTN planning domain that models deployment problems as
found in realistic Cloud environments.
- Abstract(参考訳): クラウドプロバイダは、インフラストラクチャにデプロイ可能なソフトウェアアプリケーションを設定する際に、複雑な問題に直面しています。
階層型タスクネットワーク(HTN)プランニングは、そのようなデプロイメント問題を解決する効果的な手段を提供する。
現実的なクラウド環境で見られるデプロイメント問題をモデル化するHTNプランニングドメインを提案する。
関連論文リスト
- Building Castles in the Cloud: Architecting Resilient and Scalable Infrastructure [0.0]
本論文では,クラウド環境内におけるコンテキスト設計に必要な重要な対策について考察する。
レプリケーションサーバ、フォールトトレランス、ディザスタバックアップ、高可用性のためのロードバランシングの必要性について検討している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T04:56:34Z) - Teaching Cloud Infrastructure and Scalable Application Deployment in an Undergraduate Computer Science Program [2.8912542516745168]
学生は通常、技術キャリアの初期にクラウド抽象化と対話します。
クラウドエンジニアリングの基礎をしっかり理解せずにクラウドネイティブなアプリケーションを構築することは、クラウドプラットフォームに共通するコストとセキュリティの落とし穴に敏感な学生を悩ませる可能性がある。
私たちのコースでは、学生にIaC、コンテナ化、可観測性、サーバレスコンピューティング、継続的インテグレーションとデプロイメントといった、モダンでベストプラクティスのコンセプトとツールを体験するためのハンズオンの課題を数多く紹介しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-01T19:49:19Z) - A Meta-Engine Framework for Interleaved Task and Motion Planning using Topological Refinements [51.54559117314768]
タスク・アンド・モーション・プランニング(タスク・アンド・モーション・プランニング、TAMP)は、自動化された計画問題の解決策を見つけるための問題である。
本稿では,TAMP問題のモデル化とベンチマークを行うための,汎用的でオープンソースのフレームワークを提案する。
移動エージェントと複数のタスク状態依存障害を含むTAMP問題を解決する革新的なメタ技術を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-11T14:57:57Z) - Object as a Service: Simplifying Cloud-Native Development through Serverless Object Abstraction [1.7416288134936873]
我々は、アプリケーションデータと関数をクラウドオブジェクトの抽象化にカプセル化する、Object as a Service (O)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
Oは、組み込み最適化機能を提供しながら、開発者がリソースとデータ管理の負担を軽減します。
我々は、一貫性とフォールトトレラント保証を備えた構造化データと非構造化データの状態抽象化を提供する、Oparacaという名前のプラットフォームを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-09T06:55:00Z) - Planning as In-Painting: A Diffusion-Based Embodied Task Planning
Framework for Environments under Uncertainty [56.30846158280031]
具体的AIのためのタスクプランニングは、最も難しい問題の1つだ。
In-paintingとしての計画」というタスク非依存の手法を提案する。
提案するフレームワークは,様々な具体的AIタスクにおいて,有望なパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T10:07:17Z) - AdaPlanner: Adaptive Planning from Feedback with Language Models [56.367020818139665]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、シーケンシャルな意思決定タスクの自律的エージェントとして機能する可能性を実証している。
本研究では,LLMエージェントが環境フィードバックに応じて自己生成計画を適応的に改善することのできるクローズドループアプローチであるAdaPlannerを提案する。
幻覚を緩和するために,様々なタスク,環境,エージェント機能にまたがる計画生成を容易にするコードスタイルのLCMプロンプト構造を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T05:52:27Z) - Automatic Design of Telecom Networks with Genetic Algorithms [0.0]
AIベースのソリューションは、ネットワーク設計を自動化するために提案されている。
この面倒な作業を軽減するために,ネットワークを自動設計するための2レベル表現を用いた遺伝的アルゴリズムを提案する。
提案手法は,既存の方法よりも適切な,優れたソリューションを見つける上で,コストと時間を節約できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-02T22:02:58Z) - Case study of SARS-CoV-2 transmission risk assessment in indoor
environments using cloud computing resources [1.3150679728390269]
複雑な計算フレームワークをクラウドサービスに抽象化してデプロイする方法を紹介します。
我々は、Dendro-kTメッシュ生成ツールとPETScソルバを利用して、シミュレーションフレームワークをAzureクラウドフレームワーク上にデプロイする。
クラウドマシンの性能を最先端のHPCマシンであるTACC Fronteraと比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-17T19:28:18Z) - Reproducible Performance Optimization of Complex Applications on the
Edge-to-Cloud Continuum [55.6313942302582]
エッジ・ツー・クラウド・コンティニュム上でのリアルタイムアプリケーションの最適化を支援する手法を提案する。
提案手法は, 制御されたテストベッド環境において, その動作を理解するための厳密な構成解析に頼っている。
当社の方法論はEdge-to-Cloud Continuumの他のアプリケーションに一般化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T07:35:14Z) - SoftPoolNet: Shape Descriptor for Point Cloud Completion and
Classification [93.54286830844134]
本稿では,点雲に基づく3次元オブジェクトの補完と分類手法を提案する。
デコーダの段階では,グローバルな活性化エントロピーの最大化を目的とした新しい演算子である地域畳み込みを提案する。
我々は,オブジェクトの完成度や分類,最先端の精度の達成など,異なる3次元タスクに対するアプローチを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T14:32:35Z) - A Privacy-Preserving Distributed Architecture for
Deep-Learning-as-a-Service [68.84245063902908]
本稿では,ディープラーニング・アズ・ア・サービスのための分散アーキテクチャを提案する。
クラウドベースのマシンとディープラーニングサービスを提供しながら、ユーザの機密データを保存できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T15:12:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。