論文の概要: Search-based Methods for Multi-Cloud Configuration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09437v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 13:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 15:42:34.291794
• Title: Search-based Methods for Multi-Cloud Configuration
• Title（参考訳）: マルチクラウド構成のための検索手法
• Authors: Ma{\l}gorzata {\L}azuka, Thomas Parnell, Andreea Anghel, Haralampos Pozidis
• Abstract要約: 我々は、最先端クラウド構成のマルチクラウド領域への適応性を開発し、評価する。 マルチクラウド構成のための新しいアルゴリズム CloudBandit (CB) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.065502917666599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-cloud computing has become increasingly popular with enterprises looking to avoid vendor lock-in. While most cloud providers offer similar functionality, they may differ significantly in terms of performance and/or cost. A customer looking to benefit from such differences will naturally want to solve the multi-cloud configuration problem: given a workload, which cloud provider should be chosen and how should its nodes be configured in order to minimize runtime or cost? In this work, we consider solutions to this optimization problem. We develop and evaluate possible adaptations of state-of-the-art cloud configuration solutions to the multi-cloud domain. Furthermore, we identify an analogy between multi-cloud configuration and the selection-configuration problems commonly studied in the automated machine learning (AutoML) field. Inspired by this connection, we utilize popular optimizers from AutoML to solve multi-cloud configuration. Finally, we propose a new algorithm for solving multi-cloud configuration, CloudBandit (CB). It treats the outer problem of cloud provider selection as a best-arm identification problem, in which each arm pull corresponds to running an arbitrary black-box optimizer on the inner problem of node configuration. Our experiments indicate that (a) many state-of-the-art cloud configuration solutions can be adapted to multi-cloud, with best results obtained for adaptations which utilize the hierarchical structure of the multi-cloud configuration domain, (b) hierarchical methods from AutoML can be used for the multi-cloud configuration task and can outperform state-of-the-art cloud configuration solutions and (c) CB achieves competitive or lower regret relative to other tested algorithms, whilst also identifying configurations that have 65% lower median cost and 20% lower median time in production, compared to choosing a random provider and configuration.
• Abstract（参考訳）: マルチクラウドコンピューティングは、ベンダーのロックインを避けようとする企業にますます人気になっている。 ほとんどのクラウドプロバイダは同じような機能を提供するが、パフォーマンスやコストの点で大きく異なる可能性がある。 そのような違いの恩恵を享受したい顧客は、当然、マルチクラウド構成の問題を解決する必要がある。ワークロードが与えられたら、どのクラウドプロバイダを選択し、ランタイムやコストを最小限にするためにそのノードをどのように構成すべきか? 本研究では,この最適化問題の解について考察する。 我々は、最先端のクラウド構成ソリューションのマルチクラウド領域への適応性を開発し、評価する。 さらに,マルチクラウド構成と自動機械学習(AutoML)分野においてよく研究される選択構成問題との類似点を同定する。 この接続にインスパイアされた私たちは、AutoMLの一般的なオプティマイザを使用して、マルチクラウド構成を解決する。 最後に,マルチクラウド構成のための新しいアルゴリズムであるCloudBandit(CB)を提案する。 クラウドプロバイダ選択の外部問題を、各アームプルがノード構成の内部問題に対して任意のブラックボックスオプティマイザを実行することに対応する最善のアーム識別問題として扱う。 私たちの実験は (a)多くの最先端クラウド構成ソリューションをマルチクラウドに適用することができ、マルチクラウド構成ドメインの階層構造を利用する適応に対して最もよい結果が得られる。 b) AutoMLの階層的メソッドは、マルチクラウド設定タスクに使用することができ、最先端のクラウド構成ソリューションよりもパフォーマンスがよい。 (c)CBは他の試験アルゴリズムと比較して競争力や後悔度が低く、一方、65%の中央値コストと20%の中間値時間を持つ構成はランダムなプロバイダや構成を選択するよりも低い。

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