論文の概要: Migrating Existing Container Workload to Kubernetes -- LLM Based Approach and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11428v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 08:37:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 17:59:43.061242
• Title: Migrating Existing Container Workload to Kubernetes -- LLM Based Approach and Evaluation
• Title（参考訳）: 既存のコンテナワークロードからKubernetesへの移行 -- LLMベースのアプローチと評価
• Authors: Masaru Ueno, Tetsuya Uchiumi,
• Abstract要約: あるアプローチでは、開発者がマニフェストを生成するのを支援するために、大きな言語モデル(LLM)を採用している。 現在、出力が与えられた仕様を満たし、理解可能であるかどうかを決定することは不可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although Kubernetes has become a widespread open-source system that automates the management of containerized applications, its complexity can be a significant barrier, particularly for application developers unfamiliar with it. One approach employs large language models (LLMs) to assist developers in generating Kubernetes manifests; however it is currently impossible to determine whether the output satisfies given specifications and is comprehensible. In this study, we proposed a benchmarking method for evaluating the effectiveness of LLMs in synthesizing manifests, using the Compose specification -- a standard widely adopted by application developers -- as input. The proposed benchmarking method revealed that LLMs generally produce accurate results that compensate for simple specification gaps. However, we also observed that inline comments for readability were often omitted, and completion accuracy was low for atypical inputs with unclear intentions.
• Abstract（参考訳）: Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションの管理を自動化する、広範なオープンソースシステムになっているが、その複雑さは、特にアプリケーション開発者にとっては、大きな障壁となる可能性がある。 ひとつのアプローチでは、開発者がKubernetesマニフェストを生成するのを支援するために、大きな言語モデル(LLM)が採用されている。 本研究では, アプリケーション開発者が広く採用している標準であるCompose仕様を入力として, マニフェストの合成におけるLCMの有効性を評価するためのベンチマーク手法を提案する。 提案手法により, LLM は単純な仕様ギャップを補う精度の高い結果が得られることがわかった。 しかし,可読性に対するインラインコメントは省略されることが多く,不明瞭な意図を持った非定型入力では完了精度が低かった。

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