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Optimización de la estrategia de programación de tareas en clústeres de Kubernetes Edge basada en el aprendizaje profundo por refuerzo

Autores: Wang, Xin; Zhao, Kai; Qin, Bin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Optimización de la estrategia de programación de tareas en clústeres de Kubernetes Edge basada en el aprendizaje profundo por refuerzo


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Kubernetes
Computación en el borde
Equilibrio de carga
Algoritmo de programación
Aprendizaje profundo por refuerzo
Nodos del clúster

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Kubernetes, conocido por su versatilidad en la gestión de infraestructuras, escalabilidad rápida y facilidad de implementación, lo convierte en una excelente plataforma para la informática en el borde. Sin embargo, su algoritmo de programación nativo tiene dificultades con el equilibrio de carga, especialmente durante la implementación de tareas pico en entornos de borde caracterizados por limitaciones de recursos y demandas de baja latencia.

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