AIを活用したマルチクラスタ環境におけるクラウドリソース最適化

この論文は、最新のクラウドコンピューティングにおける重要な課題、つまり複数のクラスタにわたるリソース割り当ての最適化に取り組んでいます。AI、具体的には予測学習とポリシー対応の意思決定の使用は、リアクティブな方法を超えた、リソース管理へのプロアクティブなアプローチを提供します。これは、効率の向上、ワークロードの変化へのより迅速な適応、および運用オーバーヘッドの削減を約束するため重要であり、すべてスケーラブルで回復力のあるクラウドプラットフォームにとって不可欠です。クロス・クラスタのテレメトリとリソース割り当ての動的調整に焦点を当てている点が、重要な差別化要因です。

• •AIを活用したプロアクティブなリソース管理は、マルチクラスタクラウド環境の最適化に不可欠です。
• •このフレームワークは、予測学習とポリシー対応の意思決定を活用します。
• •リソース効率の向上、より迅速な安定化、およびパフォーマンスの変動性の低減が潜在的な利点です。