論文の概要: A Deep Recurrent-Reinforcement Learning Method for Intelligent AutoScaling of Serverless Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05937v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 04:41:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 15:04:27.398732
• Title: A Deep Recurrent-Reinforcement Learning Method for Intelligent AutoScaling of Serverless Functions
• Title（参考訳）: サーバーレス機能のインテリジェント自動スケーリングのための深部繰り返し強化学習法
• Authors: Siddharth Agarwal, Maria A. Rodriguez and Rajkumar Buyya
• Abstract要約: 本稿では,関数オートスケーリングのためのモデルフリーリカレントRLエージェントについて検討し,モデルフリー近似ポリシー最適化アルゴリズムと比較する。 LSTMベースのオートスケーリングエージェントは、スループットを18%向上し、関数の実行を13%向上し、関数インスタンスを8.4%増やすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.260954070091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Function-as-a-Service (FaaS) introduces a lightweight, function-based cloud execution model that finds its relevance in applications like IoT-edge data processing and anomaly detection. While CSP offer a near-infinite function elasticity, these applications often experience fluctuating workloads and stricter performance constraints. A typical CSP strategy is to empirically determine and adjust desired function instances, "autoscaling", based on monitoring-based thresholds such as CPU or memory, to cope with demand and performance. However, threshold configuration either requires expert knowledge, historical data or a complete view of environment, making autoscaling a performance bottleneck lacking an adaptable solution.RL algorithms are proven to be beneficial in analysing complex cloud environments and result in an adaptable policy that maximizes the expected objectives. Most realistic cloud environments usually involve operational interference and have limited visibility, making them partially observable. A general solution to tackle observability in highly dynamic settings is to integrate Recurrent units with model-free RL algorithms and model a decision process as a POMDP. Therefore, in this paper, we investigate a model-free Recurrent RL agent for function autoscaling and compare it against the model-free Proximal Policy Optimisation (PPO) algorithm. We explore the integration of a LSTM network with the state-of-the-art PPO algorithm to find that under our experimental and evaluation settings, recurrent policies were able to capture the environment parameters and show promising results for function autoscaling. We further compare a PPO-based autoscaling agent with commercially used threshold-based function autoscaling and posit that a LSTM-based autoscaling agent is able to improve throughput by 18%, function execution by 13% and account for 8.4% more function instances.
• Abstract（参考訳）: FaaS(Function-as-a-Service)は、IoTエッジデータ処理や異常検出といったアプリケーションにその関連性を見出す、軽量な関数ベースのクラウド実行モデルである。 CSPは、ほぼ無限の機能弾力性を提供するが、これらのアプリケーションは、変動するワークロードと厳格なパフォーマンス制約を経験することが多い。 典型的なCSP戦略は、要求とパフォーマンスに対処するために、CPUやメモリなどの監視ベースのしきい値に基づいて、所望の関数インスタンス"オートスケーリング"を経験的に決定し、調整することである。 しかし、しきい値の設定には専門家の知識、履歴データ、あるいは環境の完全なビューが必要であるため、適応可能なソリューションが欠如しているパフォーマンスボトルネックをオートスケーリングすることで、複雑なクラウド環境の分析にRLアルゴリズムが有用であることが証明され、その結果、期待される目標を最大化する適応可能なポリシーがもたらされる。 ほとんどの現実的なクラウド環境は運用上の干渉を伴い、可視性が制限され、部分的に観測可能である。 高ダイナミックな環境で観測可能性に取り組むための一般的な解決策は、リカレントユニットをモデルのないRLアルゴリズムと統合し、決定過程をPOMDPとしてモデル化することである。 そこで本研究では,関数自動スケーリングのためのモデルフリーリカレントrlエージェントについて検討し,モデルフリーの近近方最適化 (ppo) アルゴリズムと比較する。 我々は,lstmネットワークと最先端ppoアルゴリズムの統合について検討し,実験および評価環境では,リカレントポリシが環境パラメータをキャプチャし,機能自動スケーリングに有望な結果を示すことができることを確認した。 さらに,ppoベースのオートスケーリングエージェントと市販のしきい値ベースのオートスケーリングを比較し,lstmベースのオートスケーリングエージェントがスループットを18%向上し,関数の実行を13%,関数インスタンスを8.4%向上できることを示す。

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