Fugu-MT 論文翻訳(概要): V2N Service Scaling with Deep Reinforcement Learning

論文の概要: V2N Service Scaling with Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13324v2
Date: Wed, 1 Feb 2023 01:51:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-02 14:01:00.247656
Title: V2N Service Scaling with Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 深層強化学習によるv2nサービススケーリング
Authors: Cyril Shih-Huan Hsu, Jorge Mart\'in-P\'erez, Chrysa Papagianni, Paola Grosso
Abstract要約: 我々は、エッジコンピューティングの垂直スケーリングにDeep Reinforcement Learning(DRL)を使用し、車両間通信をサポートする。 DDPGは既存のソリューションよりも優れており、アクティブCPUの平均数は23%減少し、長期報酬は24%増加した。
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: The fifth generation (5G) of wireless networks is set out to meet the stringent requirements of vehicular use cases. Edge computing resources can aid in this direction by moving processing closer to end-users, reducing latency. However, given the stochastic nature of traffic loads and availability of physical resources, appropriate auto-scaling mechanisms need to be employed to support cost-efficient and performant services. To this end, we employ Deep Reinforcement Learning (DRL) for vertical scaling in Edge computing to support vehicular-to-network communications. We address the problem using Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG). As DDPG is a model-free off-policy algorithm for learning continuous actions, we introduce a discretization approach to support discrete scaling actions. Thus we address scalability problems inherent to high-dimensional discrete action spaces. Employing a real-world vehicular trace data set, we show that DDPG outperforms existing solutions, reducing (at minimum) the average number of active CPUs by 23% while increasing the long-term reward by 24%.
Abstract（参考訳）: 無線ネットワークの第5世代(5G)は、車両用ユースケースの厳しい要件を満たすように設定される。エッジコンピューティングリソースは、処理をエンドユーザに近づけることで、レイテンシを低減できる。しかしながら、トラフィック負荷の確率的性質と物理リソースの可用性を考えると、コスト効率とパフォーマンスのよいサービスをサポートするために適切な自動スケーリングメカニズムが採用される必要がある。この目的のために、エッジコンピューティングの垂直スケーリングにDeep Reinforcement Learning (DRL) を用いて、車両間通信をサポートする。本稿では,Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) を用いてこの問題に対処する。 DDPGは連続的なアクションを学習するためのモデルなしのオフポリシーアルゴリズムであるため、離散的なスケーリングアクションをサポートするための離散化アプローチを導入する。したがって、高次元離散作用空間に固有のスケーラビリティ問題に対処する。実世界の車両トレースデータセットを用いて,ddpgが既存のソリューションを上回り,アクティブcpuの平均数を23%削減し,長期報酬を24%増加させることを示した。

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