論文の概要: Ksurf-Drone: Attention Kalman Filter for Contextual Bandit Optimization in Cloud Resource Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09766v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:08:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.470367
• Title: Ksurf-Drone: Attention Kalman Filter for Contextual Bandit Optimization in Cloud Resource Allocation
• Title（参考訳）: Ksurf-Drone: クラウドリソース割り当てにおけるコンテキスト帯域最適化のための注意Kalmanフィルタ
• Abstract要約: Ksurfは、高度に可変なクラウドデータに理想的な、最先端の分散最小化推定手法である。 この研究は、高度に可変なワークロードを含む見積もりベースのリソースオーケストレーションタスクにおいて、Ksurfのパフォーマンスを評価する。 Ksurfは、p95で41%、p99で47%のレイテンシ分散を実現し、CPU使用量の4%の削減とマスターノードメモリ使用量の7MBの削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.651912879528297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Resource orchestration and configuration parameter search are key concerns for container-based infrastructure in cloud data centers. Large configuration search space and cloud uncertainties are often mitigated using contextual bandit techniques for resource orchestration including the state-of-the-art Drone orchestrator. Complexity in the cloud provider environment due to varying numbers of virtual machines introduces variability in workloads and resource metrics, making orchestration decisions less accurate due to increased nonlinearity and noise. Ksurf, a state-of-the-art variance-minimizing estimator method ideal for highly variable cloud data, enables optimal resource estimation under conditions of high cloud variability. This work evaluates the performance of Ksurf on estimation-based resource orchestration tasks involving highly variable workloads when employed as a contextual multi-armed bandit objective function model for cloud scenarios using Drone. Ksurf enables significantly lower latency variance of $41\%$ at p95 and $47\%$ at p99, demonstrates a $4\%$ reduction in CPU usage and 7 MB reduction in master node memory usage on Kubernetes, resulting in a $7\%$ cost savings in average worker pod count on VarBench Kubernetes benchmark.
• Abstract（参考訳）: リソースオーケストレーションと設定パラメータ検索は、クラウドデータセンタにおけるコンテナベースのインフラストラクチャにとって重要な関心事である。 大規模な構成検索スペースとクラウドの不確実性は、最先端のDroneオーケストレータを含むリソースオーケストレーションのコンテキスト的バンディット技術によって緩和されることが多い。 仮想マシンの数の違いによるクラウドプロバイダ環境の複雑さは、ワークロードやリソースメトリクスの多様性を導入し、非線形性やノイズの増加によるオーケストレーションの判断の精度が低下する。 Ksurfは、高度に変動するクラウドデータに理想的な、最先端の分散最小化推定手法である。 この研究は、Droneを使用したクラウドシナリオのコンテキスト的マルチアーム帯域目的関数モデルとして使用される場合、高度に可変なワークロードを含む推定ベースのリソースオーケストレーションタスクにおけるKsurfのパフォーマンスを評価する。 Ksurfは、p95で41.%、p99で47.%というレイテンシのばらつきを大幅に低減し、CPU使用量の削減とKubernetes上でのマスタノードメモリ使用量の7MBの削減を実証し、VarBench Kubernetesベンチマークで平均的なワーカポッド数に対して7.5%のコスト削減を実現している。

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