By this author

On ml methods for network powered by computing infrastructure

Issue number 1 from 15.10.2024

В статье рассмотрено применение методов машинного обучения для оптимального управления ресурсами сетевой вычислительной инфраструктурой – вычислительной инфраструктурой нового поколения. Рассмотрена связь между предлагаемой вычислительной инфраструктурой и концепцией GRID. Показано, как методы машинного обучения в управлении сетевой вычислительной инфраструктуре позволяют решить проблемы управления вычислительной инфраструктурой, которые не позволили реализовать концепцию GRID в полной мере. В качестве примера рассмотрено применение метода многоагентной оптимизации в комбинации с методом машинного обучения с подкреплением для управления сетевыми ресурсами. Показано, что использование многоагентных методов машинного обучения позволяет повысить скорость распределения транспортных потоков и обеспечить оптимальную загрузку сетевых каналов вычислительной инфраструктуры по критерию равномерности распределения нагрузки и что такое управление сетевыми ресурсами эффективнее централизованного подхода.

39 0