Ett mål med cloud service management är att designa själv-anpassningsbar auto-skalare för att reagera på arbetsbelastning fluktuationer och ändra de resurser som tilldelats. Det viktigaste problemet är hur och när resurser ska läggas till eller tas bort för att uppfylla avtalade servicenivåavtal. Att minska ansökningskostnaderna och garantera servicenivåavtal är två avgörande faktorer för dynamisk konstruktion av controller. I det här dokumentet jämför vi två dynamiska inlärningsstrategier baserade på ett suddigt logiksystem, som lär sig och ändrar suddiga skalningsregler i körtid. En självadaptiv luddig logikkontroll kombineras med två förstärkningsinlärningsmetoder (RL): (i) Fuzzy SARSA learning (FSL) och (ii) Fuzzy Q-learning (FQL). Som en off-policy strategi, Q-learning lär sig oberoende av den politik som för närvarande tillämpas, medan SARSA som en on-policy alltid införlivar den faktiska agentens beteende och leder till snabbare lärande. Båda metoderna implementeras och jämförs i sina fördelar och nackdelar, här i OpenStack molnplattform. Vi visar att både autoskalningsmetoder kan hantera olika lasttrafiksituationer, plötsliga och periodiska, och leverera resurser på begäran, samtidigt som driftskostnaderna minskar och SLA-brott förhindras. De experimentella resultaten visar att FSL och FQL har godtagbar prestanda i form av justerat antal virtuella maskiner som är inriktade på att optimera SLA-överensstämmelse och svarstid. 2017 17th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing 978-1-5090-6611-7/17 31,00
För att utvärdera lösningar utvecklade REF också ett fuzzy regelbaserat system för att jämföra autoskalningslösningar med hjälp av förstärkande inlärningstekniker, Fuzzy Q-learning (FQL) och Fuzzy SARSA learning (FSL), resultaten visar också att FSL är effektivt för periodisk arbetsbelastning.
A Comparison of Reinforcement Learning Techniques for Fuzzy Cloud Auto-Scaling
{'venue': '2017 17th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID)', 'journal': '2017 17th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}