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학술대회자료
저자정보
Isomiddin Abdunabiev (Hanyang University) Choonhwa Lee (Hanyang University) Muhammad Hanif (Lulea Techniska Universitate)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,660 - 1,663 (4page)

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In the past decade, cloud computing has become one of the essential techniques of many business areas, including social media, online shopping, music streaming, and many more. It is difficult for cloud providers to provision their systems in advance due to fluctuating changes in input workload and resultant resource demand. Therefore, there is a need for auto-scaling technology that can dynamically adjust resource allocation of cloud services based on incoming workload. In this paper, we present a predictive auto-scaler for Kubernetes environments to improve the quality of service. Being based on a proactive model, our proposed auto-scaling method serves as a foundation on which to build scalable and resource-efficient cloud systems.
#Micro-services #Container #Auto-scaling #LSTM #RNN #Horizontal Pod Auto-Scaling (HPA)

목차

Abstract
I. Introduction
II. Related Work
III. Proposed Scheme
IV. Experimental Evaluation
V. Conclusion
References

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