과제정보
본 연구는 IIPT/NIST SW 컴퓨팅산업원천기술개발과제(20200001160012007)와 2020 BB21+ Project 지원을 받아 수행된 결과임
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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- Pages.317-318
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- 2022
강화학습 기반 클러스티-엣지 자원 할당 연구
Study on Reinforcement Leaning based Resource Allocation of Cluster-edge Environments
- 윤주상 (동의대학교 산업ICT기술공학)
- Youn, Joosang (Department of Industrial ICT Engineering Engineering, Dong-Eui University)
- 발행 : 2022.07.13
초록
본 논문에서는 클러스터 기반 엣지 모델에서 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 지능형 엣지 자원 할당 정책 모델을 제안한다. 최근 쿠버네틱스 기반 클러스터 엣지 시스템 개발 연구 다양한 방향에서 진행 중이다. 따라서, 본 논문에서는 클러스터-엣지 모델 구조를 소개하고 이 모델에서 컴퓨팅 자원을 가진 워커에 컴퓨팅 오프로딩 서비스를 효율적으로 사용할 수 있는 최적의 지능형 클러스터-엣지 컴퓨팅 자원 정책을 생성하는 구조 및 알고리즘을 제안한다.