Intelligence-Endogenous Management Platform for Computing and Network Convergence

要約

現在、大規模な新興アプリケーションにより、コンピューティング パワーのユビキタス展開に対する需要が高まっています。
この傾向は、\emph{コンピューティングとネットワークの融合} (CNC) の最近の人気に拍車をかけるだけでなく、CNC 内の変化するリソースとタスクを調整するための管理プラットフォームのインテリジェント化の緊急の必要性ももたらします。
そこで、この記事では、人工知能技術に基づいた \emph{CNC Brain} と呼ばれる CNC 向けの知能内在型管理プラットフォームのコンセプトを紹介します。
これは、CNC のライフサイクル全体を通じて、認識、スケジューリング、適応、ガバナンスの 4 つの主要な構成要素を通じて、CNC 内の高い異質性を備えた需要と供給を効率的かつ自動的に一致させることを目的としています。
それらの機能、目標、課題が示されています。
提案された概念とフレームワークの有効性を調べるために、深層強化学習技術に基づいた CNC 脳のプロトタイプも実装します。
また、2 つのオープンソースの人気フレームワーク (OpenFaas と Kubernetes) と Microsoft Azure が提供する現実世界のビジネス データセットを統合した CNC テストベッドでも評価されます。
評価結果は、リソースの利用とパフォーマンスの点で提案手法の有効性を証明しています。
最後に、CNC 頭脳の将来の研究の方向性を強調します。

要約(オリジナル)

Massive emerging applications are driving demand for the ubiquitous deployment of computing power today. This trend not only spurs the recent popularity of the \emph{Computing and Network Convergence} (CNC), but also introduces an urgent need for the intelligentization of a management platform to coordinate changing resources and tasks in the CNC. Therefore, in this article, we present the concept of an intelligence-endogenous management platform for CNCs called \emph{CNC brain} based on artificial intelligence technologies. It aims at efficiently and automatically matching the supply and demand with high heterogeneity in a CNC via four key building blocks, i.e., perception, scheduling, adaptation, and governance, throughout the CNC’s life cycle. Their functionalities, goals, and challenges are presented. To examine the effectiveness of the proposed concept and framework, we also implement a prototype for the CNC brain based on a deep reinforcement learning technology. Also, it is evaluated on a CNC testbed that integrates two open-source and popular frameworks (OpenFaas and Kubernetes) and a real-world business dataset provided by Microsoft Azure. The evaluation results prove the proposed method’s effectiveness in terms of resource utilization and performance. Finally, we highlight the future research directions of the CNC brain.

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