Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning-Based Adaptive Load Balancing for Dynamic Cloud Environments

論文の概要: Reinforcement Learning-Based Adaptive Load Balancing for Dynamic Cloud Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04896v1
Date: Sat, 7 Sep 2024 19:40:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-10 20:10:34.514796
Title: Reinforcement Learning-Based Adaptive Load Balancing for Dynamic Cloud Environments
Title（参考訳）: 動的クラウド環境のための強化学習に基づく適応的負荷分散
Authors: Kavish Chawla,
Abstract要約: これらの課題に対処するために,Reinforcement Learning (RL) を用いた適応型ロードバランシングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、タスクを動的に再配置し、レイテンシを最小化し、サーバ間のリソース利用のバランスを確保するように設計されています。実験の結果,提案したRLベースのロードバランサは,応答時間,資源利用量,ワークロードの変化に対する適応性などの観点から,従来のアルゴリズムよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Efficient load balancing is crucial in cloud computing environments to ensure optimal resource utilization, minimize response times, and prevent server overload. Traditional load balancing algorithms, such as round-robin or least connections, are often static and unable to adapt to the dynamic and fluctuating nature of cloud workloads. In this paper, we propose a novel adaptive load balancing framework using Reinforcement Learning (RL) to address these challenges. The RL-based approach continuously learns and improves the distribution of tasks by observing real-time system performance and making decisions based on traffic patterns and resource availability. Our framework is designed to dynamically reallocate tasks to minimize latency and ensure balanced resource usage across servers. Experimental results show that the proposed RL-based load balancer outperforms traditional algorithms in terms of response time, resource utilization, and adaptability to changing workloads. These findings highlight the potential of AI-driven solutions for enhancing the efficiency and scalability of cloud infrastructures.
Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティング環境では、最適なリソース利用、応答時間の最小化、サーバの過負荷防止のために、効率的な負荷分散が不可欠である。ラウンドロビンや最小接続のような従来のロードバランシングアルゴリズムは、しばしば静的であり、クラウドワークロードの動的で変動する性質に適応できない。本稿では,Reinforcement Learning (RL) を用いた適応的負荷分散フレームワークを提案する。 RLベースのアプローチは、リアルタイムシステムのパフォーマンスを観察し、トラフィックパターンとリソース可用性に基づいた意思決定を行うことで、タスクの分散を継続的に学習し改善する。我々のフレームワークは、タスクを動的に再配置し、レイテンシを最小化し、サーバ間のリソース利用のバランスを確保するように設計されています。実験の結果,提案したRLベースのロードバランサは,応答時間,資源利用量,ワークロードの変化に対する適応性などの観点から,従来のアルゴリズムよりも優れていた。これらの調査結果は、クラウドインフラストラクチャの効率性とスケーラビリティを向上させるAI駆動ソリューションの可能性を強調している。

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