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Human-Machine Interaction Technology (HIT)

An Engine for DRA in Container Orchestration Using Machine Learning

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 12 Number 4 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.126-133
  • 저자
    Gun-Woo Kim, Seo-Yeon Gu, Seok-Jae Moon, Byung-Joon Park
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A440421

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원문정보

초록

영어
Recent advancements in cloud service virtualization technologies have witnessed a shift from a Virtual Machine-centric approach to a container-centric paradigm, offering advantages such as faster deployment and enhanced portability. Container orchestration has emerged as a key technology for efficient management and scheduling of these containers. However, with the increasing complexity and diversity of heterogeneous workloads and service types, resource scheduling has become a challenging task. Various research endeavors are underway to address the challenges posed by diverse workloads and services. Yet, a systematic approach to container orchestration for effective cloud management has not been clearly defined. This paper proposes the DRA-Engine (Dynamic Resource Allocation Engine) for resource scheduling in container orchestration. The proposed engine comprises the Request Load Procedure, Required Resource Measurement Procedure, and Resource Provision Decision Procedure. Through these components, the DRA-Engine dynamically allocates resources according to the application's requirements, presenting a solution to the challenges of resource scheduling in container orchestration.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. PROPOSED SYSTEM
3.1 Proposed System Overall Components
3.2 DRA-Engine Sequence Diagram
3.3 DRA-Engine Algorithm
4. EXPERIMENTS AND RESULTS
5. CONCLUSION
Acknowledge
References

키워드

Container Orchestration Cloud Computing Machine learning Resource Provisioning Integrated Environmental Management

저자

  • Gun-Woo Kim [ Master, Department of Computer Science, Kwangwoon University, Korea ]
  • Seo-Yeon Gu [ Master, Department of Computer Science, Kwangwoon University, Korea ]
  • Seok-Jae Moon [ Professor, Department of Artificial Intelligence Institute of Information Technology, KwangWoon University, Korea ] Corresponding Author
  • Byung-Joon Park [ Professor, Department of Computer Science, Kwangwoon University, Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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