講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-05-17 15:50
階層型強化学習を用いた仮想マシン再配置手法の提案 ○榎本昇平・木村達郎・藤浦豊徳(NTT) ICM2018-2 |
抄録 |
(和) |
近年,ビッグデータの分析やIoTサービスのための基盤としてクラウドが注目されており,今後もクラウドのニーズは増加していくことが予想される.
そのためクラウド事業者にとっては,物理マシン上の仮想マシンの数を増加させること,すなわち集約率を向上させることが大きな課題の1つである.
現在,クラウド事業者はオーバーコミットを行うことで集約率を向上させているが,オーバーコミット環境下ではリソース競合によるサービスレベル低下の危険性がある.
仮想マシンのワークロードは常に変動しており,また,仮想マシンは頻繁に追加・削除されるために物理マシン間の負荷は不均衡になりやすく,高負荷な状況はサービスレベルの低下の危険性が高い.
そこで本稿では,定期的な仮想マシンの再配置により物理マシン間の負荷を均衡に保ち,リソース競合を防止しサービスレベルを維持するための階層型強化学習を用いた仮想マシン再配置手法を提案する. |
(英) |
In recent years, the cloud has attracted attention as a platform for analysis of big data and IoT service, and it is expected that the needs of the cloud continue to increase in the future.
For this reason, it is one of the major tasks for the cloud provider to increase the number of virtual machines on the physical machine, that is, to improve the aggregation rate.
Currently, cloud operators are improving aggregation rate by overcommitting, but under overcommitting environment there is a risk of lowering service level due to resource competition.
Since the workload of the virtual machine is constantly fluctuating and the virtual machines are frequently added and deleted, the load between the physical machines tends to be unbalanced, and in a high-load situation, the risk of a decline in the service level is high.
In this paper, we propose a virtual machine relocation method using hierarchical reinforcement learning which balances the load among physical machines, avoids contention of resources, and maintains the service level. |
キーワード |
(和) |
クラウド / 仮想マシン / 仮想マシン再配置問題 / 強化学習 / ロードバランシング / / / |
(英) |
Cloud / Virtual Machine / Virtual Machine Relocation Problem / Reinforcement Learning / Load Balancing / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 39, ICM2018-2, pp. 27-32, 2018年5月. |
資料番号 |
ICM2018-2 |
発行日 |
2018-05-10 (ICM) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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ICM2018-2 |