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
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
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.
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.