論文の概要: Adaptive AI-based Decentralized Resource Management in the Cloud-Edge Continuum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15802v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 06:07:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:05.306070
• Title: Adaptive AI-based Decentralized Resource Management in the Cloud-Edge Continuum
• Title（参考訳）: クラウドエッジ連続体における適応型AIベースの分散リソース管理
• Authors: Lanpei Li, Jack Bell, Massimo Coppola, Vincenzo Lomonaco,
• Abstract要約: Cloud-Edge Continuumは、効率的なリソース管理のための大きな課題を提示している。 従来の集中型アプローチは、静的な性質のため、これらの変化に適応するのに苦労する。 本稿では,動的アプリケーション配置と資源管理のためのハイブリッド分散フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.989052212674281
• License:
• Abstract: The increasing complexity of application requirements and the dynamic nature of the Cloud-Edge Continuum present significant challenges for efficient resource management. These challenges stem from the ever-changing infrastructure, which is characterized by additions, removals, and reconfigurations of nodes and links, as well as the variability of application workloads. Traditional centralized approaches struggle to adapt to these changes due to their static nature, while decentralized solutions face challenges such as limited global visibility and coordination overhead. This paper proposes a hybrid decentralized framework for dynamic application placement and resource management. The framework utilizes Graph Neural Networks (GNNs) to embed resource and application states, enabling comprehensive representation and efficient decision-making. It employs a collaborative multi-agent reinforcement learning (MARL) approach, where local agents optimize resource management in their neighborhoods and a global orchestrator ensures system-wide coordination. By combining decentralized application placement with centralized oversight, our framework addresses the scalability, adaptability, and accuracy challenges inherent in the Cloud-Edge Continuum. This work contributes to the development of decentralized application placement strategies, the integration of GNN embeddings, and collaborative MARL systems, providing a foundation for efficient, adaptive and scalable resource management.
• Abstract（参考訳）: アプリケーション要件の複雑さの増大とCloud-Edge Continuumのダイナミックな性質は、効率的なリソース管理に重大な課題をもたらします。 これらの課題は、ノードとリンクの追加、削除、再構成、およびアプリケーションのワークロードの多様性によって特徴づけられる、絶えず変化するインフラストラクチャに起因しています。 従来の集中型アプローチは、静的な性質のため、これらの変化に適応するのに苦労する一方で、分散化されたソリューションは、グローバルな可視性や調整オーバーヘッドの制限といった課題に直面します。 本稿では,動的アプリケーション配置と資源管理のためのハイブリッド分散フレームワークを提案する。 このフレームワークは、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、リソースとアプリケーション状態の埋め込みを可能にし、包括的な表現と効率的な意思決定を可能にする。 協力的なマルチエージェント強化学習(MARL)アプローチを採用し、ローカルエージェントが近隣の資源管理を最適化し、グローバルオーケストレータがシステム全体の調整を保証する。 分散アプリケーション配置と集中的な監視を組み合わせることで、当社のフレームワークは、Cloud-Edge Continuumに固有のスケーラビリティ、適応性、精度の課題に対処します。 この研究は、分散アプリケーション配置戦略、GNN組み込みの統合、協調的なMARLシステムの開発に寄与し、効率的で適応的でスケーラブルなリソース管理の基礎を提供する。

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