論文の概要: Model-based Reinforcement Learning for Service Mesh Fault Resiliency in a Web Application-level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13621v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 23:30:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 05:38:04.616194
• Title: Model-based Reinforcement Learning for Service Mesh Fault Resiliency in a Web Application-level
• Title（参考訳）: Webアプリケーションレベルでのサービスメッシュフォールトレジリエンスのためのモデルベース強化学習
• Authors: Fanfei Meng, Lalita Jagadeesan, Marina Thottan
• Abstract要約: サービスメッシュのフォールトレジリエンスに対するモデルベース強化学習ワークフローを提案する。 我々のアプローチは、Webアプリケーションレベルで最も重要なフォールトレジリエンス動作の予測を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7519872646378836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Microservice-based architectures enable different aspects of web applications to be created and updated independently, even after deployment. Associated technologies such as service mesh provide application-level fault resilience through attribute configurations that govern the behavior of request-response service -- and the interactions among them -- in the presence of failures. While this provides tremendous flexibility, the configured values of these attributes -- and the relationships among them -- can significantly affect the performance and fault resilience of the overall application. Furthermore, it is impossible to determine the best and worst combinations of attribute values with respect to fault resiliency via testing, due to the complexities of the underlying distributed system and the many possible attribute value combinations. In this paper, we present a model-based reinforcement learning workflow towards service mesh fault resiliency. Our approach enables the prediction of the most significant fault resilience behaviors at a web application-level, scratching from single service to aggregated multi-service management with efficient agent collaborations.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスベースのアーキテクチャにより、デプロイ後もwebアプリケーションのさまざまな側面を独立して作成および更新することができる。 サービスメッシュなどの関連テクノロジは、障害発生時の要求応答サービスの振る舞いとそれらのインタラクションを制御した属性設定を通じて、アプリケーションレベルのフォールトレジリエンスを提供する。 これは非常に柔軟性を提供しますが、これらの属性の構成された値(およびそれらの関係)は、アプリケーション全体のパフォーマンスとフォールトレジリエンスに大きな影響を与えます。 さらに、基盤となる分散システムの複雑さと多くの属性値の組み合わせによって、テストを通じて障害回復力に関する属性値の最良の組み合わせと最悪の組み合わせを決定することは不可能である。 本稿では,サービスメッシュのフォールトレジリエンスに対するモデルベース強化学習ワークフローを提案する。 当社のアプローチは,単一サービスから効率的なエージェントコラボレーションによる集約型マルチサービス管理に至るまで,Webアプリケーションレベルで最も重要なフォールトレジリエンス動作の予測を可能にする。

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