Reinforcement Learning-driven Data-intensive Workflow Scheduling for Volunteer Edge-Cloud
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Mounesan, Motahare, Lemus, Mauro, Yeddulapalli, Hemanth, Calyam, Prasad, Debroy, Saptarshi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
EdgeRL: Reinforcement Learning-driven Deep Learning Model Inference Optimization at Edge
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2024)
Infer-EDGE: Dynamic DNN Inference Optimization in 'Just-in-time' Edge-AI Implementations
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational Autoencoder-Based Black-Box Adversarial Attack on Collaborative DNN Inference
di: Yousefi, Shima, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yousefi, Shima, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning-Driven Edge Management for Reliable Multi-view 3D Reconstruction
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2025)
VECA: Reliable and Confidential Resource Clustering for Volunteer Edge-Cloud Computing
di: Yeddulapalli, Hemanth Sai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yeddulapalli, Hemanth Sai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Research on Edge Computing and Cloud Collaborative Resource Scheduling Optimization Based on Deep Reinforcement Learning
di: Wang, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Reinforcement Learning for Job Scheduling and Resource Management in Cloud Computing: An Algorithm-Level Review
di: Gu, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gu, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Runtime Architecture for Data-driven, Hybrid HPC and ML Workflow Applications
di: Merzky, Andre, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Merzky, Andre, 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)
Compass: A Decentralized Scheduler for Latency-Sensitive ML Workflows
di: Yang, Yuting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yuting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking of CPU-intensive Stream Data Processing in The Edge Computing Systems
di: Szydlo, Tomasz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Szydlo, Tomasz, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards using Reinforcement Learning for Scaling and Data Replication in Cloud Systems
di: Mokadem, Riad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mokadem, Riad, et al.
Pubblicazione: (2024)
WORKSWORLD: A Domain for Integrated Numeric Planning and Scheduling of Distributed Pipelined Workflows
di: Paul, Taylor, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Paul, Taylor, et al.
Pubblicazione: (2026)
Distributed Inference on Mobile Edge and Cloud: A Data-Cartography based Clustering Approach
di: Bajpai, Divya Jyoti, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bajpai, Divya Jyoti, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Advanced Reinforcement Learning Framework for Online Scheduling of Deferrable Workloads in Cloud Computing
di: Dong, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)
TAPAS: Thermal- and Power-Aware Scheduling for LLM Inference in Cloud Platforms
di: Stojkovic, Jovan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stojkovic, Jovan, et al.
Pubblicazione: (2025)
KCES: A Workflow Containerization Scheduling Scheme Under Cloud-Edge Collaboration Framework
di: Shan, Chenggang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shan, Chenggang, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
SparOA: Sparse and Operator-aware Hybrid Scheduling for Edge DNN Inference
di: Zhang, Ziyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Ziyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
CoRaiS: Lightweight Real-Time Scheduler for Multi-Edge Cooperative Computing
di: Hu, Yujiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Yujiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
iScheduler: Reinforcement Learning-Driven Continual Optimization for Large-Scale Resource Investment Problems
di: Hu, Yi-Xiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hu, Yi-Xiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
TS-EoH: An Edge Server Task Scheduling Algorithm Based on Evolution of Heuristic
di: Yatong, Wang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yatong, Wang, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Scheduling Framework for Efficient MoE Inference on Edge GPU-NDP Systems
di: Wu, Qi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Qi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive AI-based Decentralized Resource Management in the Cloud-Edge Continuum
di: Li, Lanpei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Lanpei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Kubernetes Automated Scheduling with Deep Learning and Reinforcement Techniques for Large-Scale Cloud Computing Optimization
di: Xu, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Probabilistic Workflow Scheduling for IaaS Clouds
di: Russo, Gabriele Russo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Russo, Gabriele Russo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sustainable Graph Analytics Workload Scheduling with Evolutionary Reinforcement Learning in Edge-Cloud Systems
di: Ramicetty, P., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ramicetty, P., et al.
Pubblicazione: (2026)
DGRAG: Distributed Graph-based Retrieval-Augmented Generation in Edge-Cloud Systems
di: Zhou, Wenqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Wenqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
ECCENTRIC: Edge-Cloud Collaboration Framework for Distributed Inference Using Knowledge Adaptation
di: Kamani, Mohammad Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kamani, Mohammad Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mixture-of-Schedulers: An Adaptive Scheduling Agent as a Learned Router for Expert Policies
di: Wang, Xinbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xinbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantifying Energy and Cost Benefits of Hybrid Edge Cloud: Analysis of Traditional and Agentic Workloads
di: Alamouti, Siavash
Pubblicazione: (2025)
di: Alamouti, Siavash
Pubblicazione: (2025)
Electricity Cost Minimization for Multi-Workflow Allocation in Geo-Distributed Data Centers
di: Wang, Shuang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Shuang, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
Truffle: Efficient Data Passing for Data-Intensive Serverless Workflows in the Edge-Cloud Continuum
di: Marcelino, Cynthia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Marcelino, Cynthia, et al.
Pubblicazione: (2024)
DataCenterGym: A Physics-Grounded Simulator for Multi-Objective Data Center Scheduling
di: Pathak, Nilavra, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pathak, Nilavra, et al.
Pubblicazione: (2026)
Online Client Scheduling and Resource Allocation for Efficient Federated Edge Learning
di: Gao, Zhidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Zhidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Application of Machine Learning Optimization in Cloud Computing Resource Scheduling and Management
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Interpretable Modeling of Deep Reinforcement Learning Driven Scheduling
di: Li, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Minimizing Energy in Reliability and Deadline-Ensured Workflow Scheduling in Cloud
di: Sarkar, Suvarthi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sarkar, Suvarthi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Juicer 2.0: Cloud-Scale Adaptive Data Processing for and with Foundation Models
di: Chen, Daoyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Daoyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
EdgeRL: Reinforcement Learning-driven Deep Learning Model Inference Optimization at Edge
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Infer-EDGE: Dynamic DNN Inference Optimization in 'Just-in-time' Edge-AI Implementations
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Variational Autoencoder-Based Black-Box Adversarial Attack on Collaborative DNN Inference
di: Yousefi, Shima, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Reinforcement Learning-Driven Edge Management for Reliable Multi-view 3D Reconstruction
di: Mounesan, Motahare, et al.
Pubblicazione: (2025) -
VECA: Reliable and Confidential Resource Clustering for Volunteer Edge-Cloud Computing
di: Yeddulapalli, Hemanth Sai, et al.
Pubblicazione: (2024)