METHOD FOR RESOURCE PROVISIONING IN CLOUD COMPUTING RESOURCE MANAGEMENT SYSTEM

• Main Authors: PARK, JAE SUNG, CHOI, YEONG HO, LIM, YU JIN
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 13.06.2016
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

Provided is a method of predicting dynamic resource demands of a user in a cloud computing environment based on reinforcement learning. According to the present invention, the method of predicting resource demands comprises the steps of: confirming the current state (s_t) based on demand information; confirming a VM provisioning delay time (res_delay) after processing a service by providing a prepared vm_prepared; selecting an action having the smallest Q-value based on the current state (s_t); and determining, from the selected action, an amount of resources (vm_prepared) to be prepared for the next service. According to the present invention, a probability of occurrence for an additional VM provisioning delay time is low in comparison with the conventional methods, and service throughput per second is higher than other prediction models, thus determining the amount of VM provisioning resources for providing a guaranteed QoS to a user and maximizing gains of a service provider. 강화 학습(reinforcement learning)에 기반하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자의 동적인 자원 요구량을 예측하는 방법이 제공된다. 본 발명의 자원 요구량 예측 방법은, 요구 정보를 기반으로 현재 상태를 확인하는 단계와, 사전에 준비된를 제공하여 서비스를 처리한 후에 VM 프로비져닝 지연시간를 확인하는 단계와, 현재 상태를 기반으로 Q-값(Q-value)가 가장 작아지는 행동을 선택하는 단계와, 선택된 행동으로부터 다음번 서비스에 준비할 자원량를 결정하는 단계를 구비한다. 본 발명에 따르면, 추가적인 VM 프로비져닝 지연시간의 발생 확률이 종래의 방법에 비하여 낮으며 초당 서비스 처리율이 다른 예측 모델보다 높아서, 사용자에게 QoS를 보장하고 서비스 제공자의 이득을 최대화하는 VM 프로비져닝 자원의 양을 결정할 수 있다.