論文の概要: PreGAN: Preemptive Migration Prediction Network for Proactive Fault-Tolerant Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02292v1
• Date: Sat, 4 Dec 2021 09:40:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 06:17:08.496353
• Title: PreGAN: Preemptive Migration Prediction Network for Proactive Fault-Tolerant Edge Computing
• Title（参考訳）: PreGAN: アクティブなフォールトトレラントエッジコンピューティングのためのプリエンプティブマイグレーション予測ネットワーク
• Authors: Shreshth Tuli, Giuliano Casale, Nicholas R. Jennings
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adrial Network)を用いた複合AIモデルPreGANを提案する。 PreGANは、欠陥検出、診断、分類において最先端のベースライン手法より優れており、高い品質のサービスを実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.215537834860699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building a fault-tolerant edge system that can quickly react to node overloads or failures is challenging due to the unreliability of edge devices and the strict service deadlines of modern applications. Moreover, unnecessary task migrations can stress the system network, giving rise to the need for a smart and parsimonious failure recovery scheme. Prior approaches often fail to adapt to highly volatile workloads or accurately detect and diagnose faults for optimal remediation. There is thus a need for a robust and proactive fault-tolerance mechanism to meet service level objectives. In this work, we propose PreGAN, a composite AI model using a Generative Adversarial Network (GAN) to predict preemptive migration decisions for proactive fault-tolerance in containerized edge deployments. PreGAN uses co-simulations in tandem with a GAN to learn a few-shot anomaly classifier and proactively predict migration decisions for reliable computing. Extensive experiments on a Raspberry-Pi based edge environment show that PreGAN can outperform state-of-the-art baseline methods in fault-detection, diagnosis and classification, thus achieving high quality of service. PreGAN accomplishes this by 5.1% more accurate fault detection, higher diagnosis scores and 23.8% lower overheads compared to the best method among the considered baselines.
• Abstract（参考訳）: ノードオーバーロードや障害に迅速に対応可能なフォールトトレラントエッジシステムの構築は、エッジデバイスの信頼性の欠如と、現代的なアプリケーションの厳格なサービス期限のため、難しい。 さらに、不要なタスクマイグレーションはシステムネットワークを圧迫し、賢く控えめな障害復旧スキームの必要性を生じさせる可能性がある。 以前のアプローチは、しばしば高度に揮発性のあるワークロードに適応しなかったり、最適な修復のために障害を正確に検出し、診断する。 したがって、サービスレベルの目的を満たすための堅牢で積極的なフォールトトレランスメカニズムが必要です。 本稿では,コンテナ化されたエッジデプロイメントにおける積極的なフォールトトレランスのためのプリエンプティブマイグレーション決定を予測するために,gan(generative adversarial network)を用いた複合aiモデルpreganを提案する。 PreGANは、GANと共同シミュレーションを使用して、数ショットの異常分類器を学習し、信頼できるコンピューティングのためのマイグレーション決定を積極的に予測する。 Raspberry-Piベースのエッジ環境における大規模な実験により、PreGANはフォールト検出、診断、分類において最先端のベースライン手法より優れ、高いサービス品質を実現することができることが示された。 PreGANは5.1%の正確な故障検出、高い診断スコア、23.8%のオーバーヘッドでこれを達成している。

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