抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ほとんどのクラウドコンピューティング最適化は,時間において1つの作業負荷を調査して,改良した。多くの作業負荷を最適化するとき,単一最適化手法は禁止的に高価である。従って,著者らは,同時に測定コストを低減する一連の作業負荷を探索し改善する「集団最適化」を検討した。大規模な経験的研究により,多くの作業負荷に対して驚くほど近い単一雲構成があることを示した。結果として,著者らは,マルチアーム化されたバンディット問題として近最適クラウド構成を発見するタスクを再定式化する集合最適化,ミッキーを作成した。雲母は,効率的に探査(新しい雲構成の)と開発(既知の良い雲構成の)をバランスさせる。著者らの実験は,近最適解を見出しながら,最先端の方法に比べて測定コストの平均8.6倍の低減を達成できることを示した。そこで,著者らは,良好な雲構成(予算と近最適配置に対する許容性)を見出すための実用的な集団最適化法の基礎としてミッキーを提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】