ABSTRACT Som ett ökande antal traditionella applikationer migrerade till molnet, uppnå resurshantering och prestandaoptimering i en sådan dynamisk och osäker miljö blir en stor utmaning för molnbaserade programleverantörer. I synnerhet är jobbplanering en icke-trivial uppgift, som ansvarar för att allokera massiva jobbförfrågningar som lämnas in av användarna till de lämpligaste resurserna och uppfylla användarens QoS-krav så mycket som möjligt. Inspirerad av den senaste tidens framgång med att använda djupt förstärka lärande tekniker för att lösa AI-kontrollproblem, i detta dokument, föreslår vi en intelligent QoS-medveten jobb schemaläggning ram för applikationsleverantörer. En djupgående förstärkning av inlärningsbaserad schemaläggning av arbetsuppgifter är den viktigaste komponenten i ramverket. Den kan lära sig att fatta lämpliga online-jobb-till-VM-beslut för kontinuerliga jobbförfrågningar direkt från sina erfarenheter utan förkunskaper. Experimentella resultat med hjälp av syntetisk arbetsbelastning och verkliga NASA arbetsbelastning spår visar att jämfört med andra baslinjelösningar, vår föreslagna arbetsschemaläggning metod kan effektivt minska den genomsnittliga arbetsinsatstiden (t.ex., minskat med 40,4 % jämfört med den bästa baslinje för NASA spår), garantera QoS på en hög nivå (t.ex., antalet jobb framgång är högre än 93% för alla simulerade förändrade arbetsbelastning scenarier), och anpassa sig till olika arbetsförhållanden.
Författarna i REF föreslog en DRL-baserad QoS-medveten arbetsplaneringsram för att minska den genomsnittliga arbetsinsatstiden, där QoS-krav definieras som den förväntade arbetsresponstiden.
DRL-Scheduling: An Intelligent QoS-Aware Job Scheduling Framework for Applications in Clouds
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}