論文の概要: PROMPT: Learning Dynamic Resource Allocation Policies for Edge-Network Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07916v1
• Date: Wed, 19 Jan 2022 23:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-21 14:59:49.482474
• Title: PROMPT: Learning Dynamic Resource Allocation Policies for Edge-Network Applications
• Title（参考訳）: PROMPT:エッジネットワークアプリケーションのための動的リソース割り当てポリシーの学習
• Authors: Drew Penney, Bin Li, Jaroslaw Sydir, Charlie Tai, Eoin Walsh, Thomas Long, Stefan Lee, Lizhong Chen
• Abstract要約: 本稿では,プロアクティブな予測に基づく動的資源配分のための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は, 違反率を4.3倍に抑え, 違反の深刻度を3.7倍に低減し, 作業負荷性能を向上し, 従来よりも全体の電力効率を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.812611987082082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A growing number of service providers are exploring methods to improve server utilization, reduce power consumption, and reduce total cost of ownership by co-scheduling high-priority latency-critical workloads with best-effort workloads. This practice requires strict resource allocation between workloads to reduce resource contention and maintain Quality of Service (QoS) guarantees. Prior resource allocation works have been shown to improve server utilization under ideal circumstances, yet often compromise QoS guarantees or fail to find valid resource allocations in more dynamic operating environments. Further, prior works are fundamentally reliant upon QoS measurements that can, in practice, exhibit significant transient fluctuations, thus stable control behavior cannot be reliably achieved. In this paper, we propose a novel framework for dynamic resource allocation based on proactive QoS prediction. These predictions help guide a reinforcement-learning-based resource controller towards optimal resource allocations while avoiding transient QoS violations due to fluctuating workload demands. Evaluation shows that the proposed method incurs 4.3x fewer QoS violations, reduces severity of QoS violations by 3.7x, improves best-effort workload performance, and improves overall power efficiency compared with prior work.
• Abstract（参考訳）: サーバの利用を改善し、消費電力を削減し、高優先度のレイテンシクリティカルなワークロードとベストエフォートなワークロードを共同でスケジュールすることで、総所有コストを削減する方法を模索しているサービスプロバイダが増えている。 このプラクティスでは、リソース競合を低減し、Quality of Service(QoS)の保証を維持するために、ワークロード間のリソース割り当てを厳格に行う必要があります。 事前のリソース割当作業は理想的な状況下でサーバの利用を改善することが示されているが、よりダイナミックな運用環境でqosの保証を破ったり、有効なリソース割当を見つけられなかったりすることが多い。 さらに、先行研究はQoS測定に基本的に依存しており、実際にかなりの過渡的な変動を示すことができるため、安定した制御挙動は確実に達成できない。 本稿では,アクティブなqos予測に基づく動的資源割当のための新しいフレームワークを提案する。 これらの予測は、ワークロードの変動による一時的なQoS違反を避けながら、強化学習ベースのリソースコントローラを最適なリソース割り当てへと導くのに役立つ。 評価の結果,提案手法はQoS違反を4.3倍減らし,QoS違反の深刻度を3.7倍に低減し,作業負荷性能を向上し,従来よりも全体的な電力効率を向上させる。

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