UNSWはAI研究を行い、弾性雲を創出する

ニューサウスウェールズ大学(University of New South Wales、UNSW)の研究チームは、人工知能を使って自らのパブリッククラウドサービス消費を規制できるコンピュータネットワークを作成する研究を進めている。

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この研究をリードするのは、コンピュータサイエンスアンドエンジニアリングの講師Srikumar Venugopalです。これは、人工知能を使って弾力性のあるクラウドコンピューティングを実現することを望んでいます。

「人々がクラウドにアプリケーションをどのように配備するかを見ていて、間違っている可能性のあることの1つは、中央のサーバが、どのように拡大または縮小するかを決定するすべての決定をしているということです。ワークロードを実行するためのリソースが必要です。

われわれがやりたいことは分権化されたことであった。問題は、これらの分散コントローラがどのように自分たちで話し合い、決定を下すかということだった。

だから私たちは強化学習に着きました。これは別のプロジェクトで成功しました。これは面白いアプローチかもしれません。そこで地方分権化と補強学習の簡略化されたバージョンを組み合わせて、どうやってそれをどうやって行くのかを見極めることにしました。

Venugopalによると、現在、会社は新しい仮想サーバーのスピンアップやシャットダウンをいつ行うかを管理するために、ユーザーエクスペリエンスや履歴データに基づくルールを設定しています。

提案されたモデルでは、クラウド内のすべての仮想サーバーインスタンスに、サーバー上でホストされているアプリケーションのパフォーマンスを監視する独自のコントローラがあります。

例えば、あまりにも多くの人々が一度にウェブサイトにアクセスした場合など、アプリケーションのパフォーマンスが重大になった場合、コントローラはネットワーク内の他のユーザーと通信し、急激な需要の増加に対処する余分な容量をどのようにしてどこから調達するかを自動的に決定できます。

「彼らはすべて自分のことをしていますが、お互いに話しかけているのですが、どれが負荷が高く、どれが負荷が少なくてバランスがとれているかを把握しています」とVenugopal氏は述べています。

しかし、Venugopal氏によると、実際の実装が可能になる前に解決しなければならない構成管理上の課題がいくつかあるという。これには、正しく構成されていない仮想マシンが間違った情報を他の人に伝えるのを止め、誤った決定を下す方法も含まれます。

このプロジェクトは、スマートサービス協同研究センターによって資金提供されている、クラウドホスティングデータベースを弾力化する可能性を検討することを含む、Venugopalのチームが取り組んでいる別の研究と並行して行われています。

「しばしば、データベースはクラウドでホストされていることがわかりました。私たちは、クラウド内でデータベースを操作することができると考えました。

しかし、これはややこしいことです。データベースでは、スケールダウンするときにデータを失うことがないため、一貫性を維持したいからです。私たちがやったのは、リソースが追加され、どのくらい早く作業が開始され、全体的なセットアップの一部になるのかということでした。クラウドホスト型データベースの弾力性を改善できました。

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