論文の概要: Reducing Idleness in Financial Cloud via Multi-objective Evolutionary Reinforcement Learning based Load Balancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03463v1
• Date: Fri, 5 May 2023 12:09:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 14:11:36.388914
• Title: Reducing Idleness in Financial Cloud via Multi-objective Evolutionary Reinforcement Learning based Load Balancer
• Title（参考訳）: 多目的進化強化学習に基づくロードバランサによる金融クラウドのアイドルネス低減
• Authors: Peng Yang, Laoming Zhang, Haifeng Liu, Guiying Li
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ接続の少ないアイドルサーバを削減するための金融サービスの必要性について論じる。 ニューラルネットワークベースのスケーラブルポリシは、弾力性のために、ユーザ要求をさまざまなサーバにルーティングするように設計されている。 アイドルネスの新たな目標が従来の産業ソリューションよりも130%以上削減されるだけでなく、当初の負荷分散の目標もわずかに改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.161211233591162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, various companies started to shift their data services from traditional data centers onto cloud. One of the major motivations is to save operation costs with the aid of cloud elasticity. This paper discusses an emerging need from financial services to reduce idle servers retaining very few user connections, without disconnecting them from the server side. This paper considers this need as a bi-objective online load balancing problem. A neural network based scalable policy is designed to route user requests to varied numbers of servers for elasticity. An evolutionary multi-objective training framework is proposed to optimize the weights of the policy. Not only the new objective of idleness is reduced by over 130% more than traditional industrial solutions, but the original load balancing objective is slightly improved. Extensive simulations help reveal the detailed applicability of the proposed method to the emerging problem of reducing idleness in financial services.
• Abstract（参考訳）: 近年,さまざまな企業が,従来のデータセンタからクラウドへの移行に着手している。 主な動機の1つは、クラウドの弾力性による運用コストの削減である。 本稿では,サーバ側から切り離すことなく,ユーザ接続の少ないアイドルサーバを削減するための金融サービスの必要性について論じる。 本稿では、このニーズを双方向のオンライン負荷分散問題と考える。 ニューラルネットワークベースのスケーラブルポリシは、柔軟性のために、ユーザ要求をさまざまなサーバにルーティングするように設計されている。 政策の重み付けを最適化するために,進化的多目的学習フレームワークを提案する。 従来の産業ソリューションよりもアイドルネスの新たな目的が130%以上削減されるだけでなく、当初の負荷バランスの目標もわずかに改善されている。 広範なシミュレーションは金融サービスにおけるアイドルネスの低減という新たな問題に対する提案手法の詳細な適用可能性を明らかにするのに役立つ。

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