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클라우드 컴퓨팅 환경에서 강화학습기반 자원할당 기법
Reinforcement Learning Approach for Resource Allocation in Cloud Computing
- 임유진;
- 최영호;
- 박재성
초록
다양한 강점을 지닌 클라우드 서비스는 현대 IT 사업에 주요 이슈 중 하나이다. 클라우드 환경에서 서비스 제공자는 사용자의 동적인 자원 요구량을 예측하여 사용자의 QoS를 만족시켜야 한다. 사용자의 자원 요구량을 예측하는 기존 모델들은 사용자의 QoS는 만족시키지만 서비스 제공자의 이득은 보장하지 않는다. 본 논문에서는Q-learning 기반의 자원 예측 모델을 제안하여 사용자의 QoS 뿐만 아니라 서비스 제공자의 이득을 최대화하였다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위해 실측 데이터를 이용하여 다른 예측 모델들과 비교함으로써 제안 기법의 우수함을 증명하였다.
- 제목
- 클라우드 컴퓨팅 환경에서 강화학습기반 자원할당 기법
- 제목 (타언어)
- Reinforcement Learning Approach for Resource Allocation in Cloud Computing
- 저자
- 임유진; 최영호; 박재성
- 발행일
- 2015-04
- 저널명
- 한국통신학회논문지
- 권
- 40
- 호
- 4
- 페이지
- 653 ~ 658
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국통신학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 6 페이지
- ISSN
- E 2287-3880
P 1226-4717