A Deep Recurrent-Reinforcement Learning Method for Intelligent AutoScaling of Serverless Functions
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Agarwal, Siddharth, Rodriguez, Maria A., Buyya, Rajkumar |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Input-Based Ensemble-Learning Method for Dynamic Memory Configuration of Serverless Computing Functions
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2024)
On-demand Cold Start Frequency Reduction with Off-Policy Reinforcement Learning in Serverless Computing
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2023)
Saarthi: An End-to-End Intelligent Platform for Optimising Distributed Serverless Workloads
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2025)
MQFQ-Sticky: Fair Queueing For Serverless GPU Functions
di: Fuerst, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fuerst, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Reinforcement Learning (DRL)-based Methods for Serverless Stream Processing Engines: A Vision, Architectural Elements, and Future Directions
di: Read, Maria R., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Read, Maria R., et al.
Pubblicazione: (2024)
DeF-DReL: Systematic Deployment of Serverless Functions in Fog and Cloud environments using Deep Reinforcement Learning
di: Dehury, Chinmaya Kumar, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Dehury, Chinmaya Kumar, et al.
Pubblicazione: (2021)
A Deep Reinforcement Learning Approach for Cost Optimized Workflow Scheduling in Cloud Computing Environments
di: Jayanetti, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jayanetti, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2024)
ReinFog: A Deep Reinforcement Learning Empowered Framework for Resource Management in Edge and Cloud Computing Environments
di: Wang, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Joint Time and Energy-Efficient Federated Learning-based Computation Offloading Method for Mobile Edge Computing
di: Mukherjee, Anwesha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mukherjee, Anwesha, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Reinforcement Learning-based Methods for Resource Scheduling in Cloud Computing: A Review and Future Directions
di: Zhou, Guangyao, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Zhou, Guangyao, et al.
Pubblicazione: (2021)
GraphFlash: Enabling Fast and Elastic Graph Processing on Serverless Infrastructure
di: Zhao, Chen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Chen, et al.
Pubblicazione: (2026)
QFaaS: A Serverless Function-as-a-Service Framework for Quantum Computing
di: Nguyen, Hoa T., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nguyen, Hoa T., et al.
Pubblicazione: (2022)
DistRL: An Asynchronous Distributed Reinforcement Learning Framework for On-Device Control Agents
di: Wang, Taiyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Taiyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Practical Operation of Deep Reinforcement Learning Agents in Real-World Network Management at Open RAN Edges
di: Li, Haiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Haiyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generative Federated Learning for Smart Prediction and Recommendation Applications
di: Mukherjee, Anwesha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mukherjee, Anwesha, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Barrier to Bridge: The Case for AI Data Center/Power Grid Co-Design
di: Bashir, Noman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bashir, Noman, et al.
Pubblicazione: (2026)
Accuracy-Delay Trade-Off in LLM Offloading via Token-Level Uncertainty
di: Kim, Yumin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Yumin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-Agentic AI for Fairness-Aware and Accelerated Multi-modal Large Model Inference in Real-world Mobile Edge Networks
di: Li, Haiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Haiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Systemic approach for modeling a generic smart grid
di: Amor, Sofiane Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Amor, Sofiane Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning based Workflow Scheduling in Cloud and Edge Computing Environments: A Taxonomy, Review and Future Directions
di: Jayanetti, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jayanetti, Amanda, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Hybrid Reactive-Proactive Auto-scaling Algorithm for SLA-Constrained Edge Computing
di: Gupta, Suhrid, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gupta, Suhrid, et al.
Pubblicazione: (2025)
EnFed: An Energy-aware Federated Learning in Resource Constrained Environments for Human Activity Recognition
di: Mukherjee, Anwesha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mukherjee, Anwesha, et al.
Pubblicazione: (2024)
DRLQ: A Deep Reinforcement Learning-based Task Placement for Quantum Cloud Computing
di: Nguyen, Hoa T., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Hoa T., et al.
Pubblicazione: (2024)
AARC: Automated Affinity-aware Resource Configuration for Serverless Workflows
di: Jin, Lingxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Lingxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sustainability of Data Center Digital Twins with Reinforcement Learning
di: Sarkar, Soumyendu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sarkar, Soumyendu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lifelong Federated Reinforcement Learning: A Learning Architecture for Navigation in Cloud Robotic Systems
di: Liu, Boyi, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Liu, Boyi, et al.
Pubblicazione: (2019)
Shard the Gradient, Scale the Model: Serverless Federated Aggregation via Gradient Partitioning
di: Barrak, Amine
Pubblicazione: (2026)
di: Barrak, Amine
Pubblicazione: (2026)
TrustMesh: A Blockchain-Enabled Trusted Distributed Computing Framework for Open Heterogeneous IoT Environments
di: Rangwala, Murtaza, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rangwala, Murtaza, et al.
Pubblicazione: (2024)
HGraphScale: Hierarchical Graph Learning for Autoscaling Microservice Applications in Container-based Cloud Computing
di: Fang, Zhengxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Zhengxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributed Difference of Convex Optimization
di: Khatana, Vivek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khatana, Vivek, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Knowledge Distillation-empowered Adaptive Federated Reinforcement Learning Framework for Multi-Domain IoT Applications Scheduling
di: Wang, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Decentralized Root Cause Localization Approach for Edge Computing Environments
di: Fernando, Duneesha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fernando, Duneesha, et al.
Pubblicazione: (2025)
iAnomaly: A Toolkit for Generating Performance Anomaly Datasets in Edge-Cloud Integrated Computing Environments
di: Fernando, Duneesha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fernando, Duneesha, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Cascaded Graph Neural Network for Joint Root Cause Localization and Analysis in Edge Computing Environments
di: Fernando, Duneesha, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fernando, Duneesha, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scale: Deep Reinforcement Learning for Container Scheduling in Serverless Edge Computing
di: Chen, Chen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Chen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Turning AI Data Centers into Grid-Interactive Assets: Results from a Field Demonstration in Phoenix, Arizona
di: Colangelo, Philip, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Colangelo, Philip, et al.
Pubblicazione: (2025)
RLHFless: Serverless Computing for Efficient RLHF
di: Wei, Rui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Rui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Smart HPA: A Resource-Efficient Horizontal Pod Auto-scaler for Microservice Architectures
di: Ahmad, Hussain, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ahmad, Hussain, et al.
Pubblicazione: (2024)
REACH: Reinforcement Learning for Adaptive Microservice Rescheduling in the Cloud-Edge Continuum
di: Bai, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bai, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fully Decentralized Joint Learning of Personalized Models and Collaboration Graphs
di: Zantedeschi, Valentina, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Zantedeschi, Valentina, et al.
Pubblicazione: (2019)
Documenti analoghi
-
Input-Based Ensemble-Learning Method for Dynamic Memory Configuration of Serverless Computing Functions
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2024) -
On-demand Cold Start Frequency Reduction with Off-Policy Reinforcement Learning in Serverless Computing
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Saarthi: An End-to-End Intelligent Platform for Optimising Distributed Serverless Workloads
di: Agarwal, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2025) -
MQFQ-Sticky: Fair Queueing For Serverless GPU Functions
di: Fuerst, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Deep Reinforcement Learning (DRL)-based Methods for Serverless Stream Processing Engines: A Vision, Architectural Elements, and Future Directions
di: Read, Maria R., et al.
Pubblicazione: (2024)