論文の概要: AIOptimizer -- A reinforcement learning-based software performance
optimisation prototype for cost minimisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07846v1
- Date: Sat, 15 Jul 2023 16:38:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 17:41:24.975822
- Title: AIOptimizer -- A reinforcement learning-based software performance
optimisation prototype for cost minimisation
- Title（参考訳）: AIOptimizer -- コスト最小化のための強化学習ベースのソフトウェアパフォーマンス最適化プロトタイプ
- Authors: Noopur Zambare
- Abstract要約: 本稿では,コスト削減に基づくソフトウェアパフォーマンス最適化ツールのプロトタイプであるAIrを紹介する。
論文では、正確性、適応性、スケーラビリティ、ユーザフレンドリさなど、AIrの設計要素を強調している。
- 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: This research article introduces AIOptimizer, a prototype for a software
performance optimisation tool based on cost reduction. AIOptimizer uses a
recommendation system driven by reinforcement learning to improve software
system efficiency and affordability. The paper highlights AIOptimizer's design
factors, such as accuracy, adaptability, scalability, and user-friendliness. To
provide effective and user-centric performance optimisation solutions, it
emphasises the use of a modular design, data gathering techniques, continuous
learning, and resilient integration. The article also investigates AIOptimizer
features such as fault identification, cost optimisation recommendations,
efficiency prediction, and cooperation. Furthermore, it explores several
software development life cycle models and introduces AIOptimizer uses a
reinforcement learning-based recommendation engine for cost optimisation. The
purpose of this research study is to highlight AIOptimizer as a prototype that
uses advanced optimisation techniques and smart recommendation systems to
continually enhance software performance and save expenses. The research
focuses on various software development life cycle models, such as the
Waterfall model, Iterative model, Spiral model, V-Model, Big Bang model and
Agile Model. Each model has advantages and disadvantages, and their usefulness
is determined by the project's specifications and characteristics. The
AIOptimizer tool is a theoretical prototype for such software performance
optimizers.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コスト削減に基づくソフトウェアパフォーマンス最適化ツールのプロトタイプであるAIOptimizerを紹介する。
AIOptimizerは、強化学習によって駆動されるレコメンデーションシステムを使用して、ソフトウェアシステムの効率性と可売性を改善する。
論文では、精度、適応性、スケーラビリティ、ユーザフレンドリといったAIOptimizerの設計要素を強調している。
効果的でユーザ中心のパフォーマンス最適化ソリューションを提供するため、モジュール設計、データ収集技術、継続的学習、レジリエントな統合の使用が重視される。
また、障害識別、コスト最適化推奨、効率予測、協調といったAIOptimizer機能についても検討している。
さらに、いくつかのソフトウェア開発ライフサイクルモデルを調査し、コスト最適化のために強化学習ベースのレコメンデーションエンジンを使用するAIOptimizerを紹介している。
本研究の目的は,高度な最適化技術とスマートレコメンデーションシステムを用いてソフトウェアの性能を継続的に向上し,コストを削減するプロトタイプとして,AIOptimizerを強調することである。
この研究はウォーターフォールモデル、反復モデル、スパイラルモデル、v-モデル、ビッグバンモデル、アジャイルモデルなど、様々なソフトウェア開発ライフサイクルモデルに焦点を当てている。
それぞれのモデルには利点と欠点があり、その有用性はプロジェクトの仕様と特性によって決定される。
AIOptimizerツールは、そのようなソフトウェアパフォーマンスオプティマイザの理論的プロトタイプである。
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