論文の概要: Cloud Infrastructure Management in the Age of AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12270v1
- Date: Fri, 13 Jun 2025 22:50:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.611411
- Title: Cloud Infrastructure Management in the Age of AI Agents
- Title（参考訳）: AIエージェント時代のクラウドインフラストラクチャ管理
- Authors: Zhenning Yang, Archit Bhatnagar, Yiming Qiu, Tongyuan Miao, Patrick Tser Jern Kon, Yunming Xiao, Yibo Huang, Martin Casado, Ang Chen,
- Abstract要約: クラウドインフラストラクチャ管理タスクを自動化するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したAIエージェントの開発を事例とする。
予備研究では、AIエージェントが異なるクラウド/ユーザインターフェースを使用する可能性について検討する。
本報告では, 異なる管理課題におけるそれらの有効性について報告し, 研究課題と潜在的な解決策を同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.243598669679354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cloud infrastructure is the cornerstone of the modern IT industry. However, managing this infrastructure effectively requires considerable manual effort from the DevOps engineering team. We make a case for developing AI agents powered by large language models (LLMs) to automate cloud infrastructure management tasks. In a preliminary study, we investigate the potential for AI agents to use different cloud/user interfaces such as software development kits (SDK), command line interfaces (CLI), Infrastructure-as-Code (IaC) platforms, and web portals. We report takeaways on their effectiveness on different management tasks, and identify research challenges and potential solutions.
- Abstract（参考訳）: クラウドインフラストラクチャは、現代のIT産業の基盤である。
しかしながら、このインフラストラクチャを管理するには、DevOpsエンジニアリングチームによるかなりの手作業が必要になる。
クラウドインフラストラクチャ管理タスクを自動化するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したAIエージェントの開発を事例とする。
本稿では,AIエージェントがソフトウェア開発キット(SDK),コマンドラインインターフェース(CLI),インフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)プラットフォーム,Webポータルなど,さまざまなクラウド/ユーザインターフェースを使用する可能性を検討する。
本報告では, 異なる管理課題におけるそれらの有効性について報告し, 研究課題と潜在的な解決策を同定する。
関連論文リスト
- Towards Agentic AI Networking in 6G: A Generative Foundation Model-as-Agent Approach [35.05793485239977]
本稿では,AIエージェント間のインタラクション,協調学習,知識伝達を支援する新しいフレームワークであるAgentNetを提案する。
本稿では,デジタルツイン方式の産業自動化とメタバース方式のインフォテインメントシステムという,2つの応用シナリオについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-20T00:48:44Z) - Engineering LLM Powered Multi-agent Framework for Autonomous CloudOps [0.0]
我々はGenAIを活用して、既存のMontyCloudシステムのための自律的なCloudOpsのためのGenAIベースのソリューションを開発しました。
自律性と人的制御のバランスをとるマルチエージェントフレームワークMOYAを開発した。
このフレームワークは、さまざまな内部および外部システムを統合し、タスクオーケストレーション、セキュリティ、エラー軽減などの要因に最適化されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-14T16:30:10Z) - Cloud Platforms for Developing Generative AI Solutions: A Scoping Review of Tools and Services [0.27649989102029926]
Generative AIは、機械がコンテンツ、コード、デザインを作成できるようにすることで、エンタープライズアプリケーション開発を変革している。
クラウドコンピューティングは、生成AIモデルをトレーニング、デプロイ、スケールするためのインフラストラクチャを提供することによって、これらのニーズに対処する。
このレビューでは、生成AIのためのクラウドサービスを調べ、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud、IBM Cloud、Oracle Cloud、Alibaba Cloudといった主要なプロバイダに焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-08T19:49:07Z) - Building AI Agents for Autonomous Clouds: Challenges and Design Principles [17.03870042416836]
AI for IT Operations(AIOps)は、障害のローカライゼーションや根本原因分析といった複雑な運用タスクを自動化することを目的としている。
このビジョンペーパーは、まず要求をフレーミングし、次に設計決定について議論することで、そのようなフレームワークの基礎を定めています。
アプリケーションをオーケストレーションし,カオスエンジニアリングを使用してリアルタイム障害を注入するエージェント-クラウドインターフェースを活用したプロトタイプ実装であるAIOpsLabと,障害のローカライズと解決を行うエージェントとのインターフェースを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T20:40:43Z) - SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering [79.07755560048388]
SWEエージェント(SWE-agent)は、LMエージェントが自律的にコンピュータを使用してソフトウェア工学のタスクを解決するシステムである。
SWEエージェントのカスタムエージェントコンピュータインタフェース(ACI)は、エージェントがコードファイルを作成し編集し、リポジトリ全体をナビゲートし、テストやその他のプログラムを実行する能力を著しく向上させる。
我々はSWE-benchとHumanEvalFixのSWE-agentを評価し、それぞれ12.5%と87.7%のパス@1レートで最先端の性能を実現した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-06T17:41:33Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z) - Edge-Cloud Polarization and Collaboration: A Comprehensive Survey [61.05059817550049]
クラウドとエッジ両方のAIの体系的なレビューを行います。
私たちはクラウドとエッジモデリングの協調学習メカニズムを最初にセットアップしました。
我々は現在進行中の最先端AIトピックの可能性と実践経験について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-11T05:58:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。