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J-GLOBAL ID：201803014877337762

仮想マシンのリソース管理方法、サーバ、及びプログラム

Inventor： 水谷 后宏 ,  井上 武 ,  間野 暢 ,  永田 尚志 ,  明石 修
Applicant, Patent owner： 日本電信電話株式会社
Agent (2)： 岡田 賢治 ,  今下 勝博
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2016167207
Publication number (International publication number)：2018036724
Application date： Aug. 29, 2016
Publication date： Mar. 08, 2018
Summary：

【課題】管理者が意図する優先度制御やSLA違反率を達成することができる仮想マシンのリソース管理方法、サーバ、及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】本発明は、1台のサーバ上にて、仮想化基盤上に起動している複数の仮想マシンに対して、各仮想マシン毎に設定されたSLAや優先度をもとに、刻々と変化する各仮想マシンに対する負荷に応じて、CPUやメモリのリソースを割り当てる手法に深層学習を適用している。深層学習を利用することにより、制御結果に基づく教師信号の伝搬効率が改善され、学習速度・SLA違反率等が改善される。【選択図】図1

Claim (excerpt)：

仮想化基盤上に起動している複数の仮想マシンに対して、それぞれの前記仮想マシンに負荷に応じたリソースを動的に割り当てる仮想マシンのリソース管理方法であって、 スループットとSLA(Service Level Agreement)違反率とで表現される報酬値から求めた値を教師信号とする3層以上のニューラルネットワークに、前記仮想マシンへのリソース割り当て状態を入力する入力手順と、 前記報酬値が最大となるように前記ニューラルネットワークのパラメータを調整する学習手順と、 前記ニューラルネットワークから出力される制御評価値に基づいて前記仮想マシンへリソースを割り当てる制御指針を更新する割り当て更新手順と、 を行う仮想マシンのリソース管理方法。

IPC (4)：

G06F 9/50 ,  G06F 9/46 ,  G06N 3/08 ,  G06N 99/00

FI (4)：

G06F9/46 462A ,  G06F9/46 350 ,  G06N3/08 ,  G06N99/00 153

Article cited by the Patent：

Cited by examiner (2)

• "VCONF: A Reinforcement Learning Approach to Virtual Machines Auto-configuration"
• VCONF: A Reinforcement Learning Approach to Virtual Machines Auto-configuration