論文の概要: Multiobjective Optimization Analysis for Finding Infrastructure-as-Code
Deployment Configurations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09983v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 13:55:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 16:36:14.622109
- Title: Multiobjective Optimization Analysis for Finding Infrastructure-as-Code
Deployment Configurations
- Title（参考訳）: インフラストラクチャ・アズ・コード配置設定のための多目的最適化解析
- Authors: Eneko Osaba, Josu Diaz-de-Arcaya, Juncal Alonso, Jesus L. Lobo, Gorka
Benguria and I\~naki Etxaniz
- Abstract要約: 本稿では,インフラストラクチャ・アズ・コード配置に関する多目的問題に焦点をあてる。
本稿では,9種類の進化型多目的アルゴリズムについて述べる。
フリードマンの非パラメトリックテストを用いて, 独立ランニング後の各手法の結果を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3774866290142281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multiobjective optimization is a hot topic in the artificial intelligence and
operations research communities. The design and development of multiobjective
methods is a frequent task for researchers and practitioners. As a result of
this vibrant activity, a myriad of techniques have been proposed in the
literature to date, demonstrating a significant effectiveness for dealing with
situations coming from a wide range of real-world areas. This paper is focused
on a multiobjective problem related to optimizing Infrastructure-as-Code
deployment configurations. The system implemented for solving this problem has
been coined as IaC Optimizer Platform (IOP). Despite the fact that a
prototypical version of the IOP has been introduced in the literature before, a
deeper analysis focused on the resolution of the problem is needed, in order to
determine which is the most appropriate multiobjective method for embedding in
the IOP. The main motivation behind the analysis conducted in this work is to
enhance the IOP performance as much as possible. This is a crucial aspect of
this system, deeming that it will be deployed in a real environment, as it is
being developed as part of a H2020 European project. Going deeper, we resort in
this paper to nine different evolutionary computation-based multiobjective
algorithms. For assessing the quality of the considered solvers, 12 different
problem instances have been generated based on real-world settings. Results
obtained by each method after 10 independent runs have been compared using
Friedman's non-parametric tests. Findings reached from the tests carried out
lad to the creation of a multi-algorithm system, capable of applying different
techniques according to the user's needs.
- Abstract（参考訳）: 多目的最適化は人工知能と運用研究コミュニティでホットな話題である。
多目的メソッドの設計と開発は、研究者や実践者にとって頻繁な作業である。
この活気ある活動の結果、これまでの文献では無数の技術が提案されており、幅広い現実世界の地域から来る状況に対処するための重要な効果を示している。
本稿では、Infrastructure-as-Codeデプロイメント構成の最適化に関連する多目的問題に焦点をあてる。
この問題を解決するために実装されたシステムはIaC Optimizer Platform (IOP) と呼ばれる。
IOPの原型バージョンが文献に紹介されているにもかかわらず、IOPに埋め込まれた最も適切な多目的手法はどれかを決定するために、問題の解決に焦点を当てたより深い分析が必要である。
この研究で実施された分析の背後にある主な動機は、可能な限りIOPのパフォーマンスを高めることである。
これは、H2020ヨーロッパプロジェクトの一部として開発されているため、実際の環境に展開されると考えられるこのシステムの重要な側面である。
さらに詳しくは、この論文を9つの異なる進化的計算に基づく多目的アルゴリズムに当てはめる。
検討した解法の品質を評価するために,実世界の設定に基づいて12種類の問題インスタンスが生成されている。
フリードマンの非パラメトリックテストを用いて, 独立ランニング後の各手法の結果を比較した。
テストから到達した発見は、ユーザのニーズに応じて異なるテクニックを適用することができるマルチアルゴリズムシステムの作成に遅れて行われた。
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