MJay

exploiting different service offerings?? 여러가지가 있나 보다. endpoint 가 뭘까? https://www.google.com/search?q=what+is+endpoint+in+cloud+computing 여러가지 옵션을 ML 을 할때 고를 수 있나보다 ML 사용할때 VM을 사용해서, 즉 Serverless Function 을 사용하면 알아서 해주는 거구나 AWS autoscaling 을 사용해준다. 처음에 Function 을 한다음에 VM으로 사용이 된다는 거 같다. Lambda function을 사용하여 VM acquisiont을 gap을 줄여준다는 얘기이다. 처음에 초록색은 VM 인데 그것만 보면 처음에 가다가 SLA Violation (빨간색)을 못 따라간다..

Cloud 는 VM를 scale 한다. 그러나 문제가 있는데 over-provisioning 이다 over-provision 이란 from https://community.spiceworks.com/cloud/article/overprovisioning-servers-iaas incur service level objective violations due to under-provisiong 이다 즉 결론은 VM 쓰는 것보다 Spock 쓰는게 더 낫다는 것이다 요즘은 ML Web Service도 한다 Machine Learning 은 inference 될때 stateless 하고 user-facing 이니 그래서 SLO 즉 서로 서로 보장이 되야한다. 예로 들면 기존 처럼 VM 식으로 하면 over-pro..

이거 부터 읽어봐야겠다. 랩 선배가 쓴 논문으로 IEEE CLOUD 2019 에 게재되었다. SLO 가 뭔지 부터 알고 시작해야겠다. Service Level Object 이다. 낼 다시 정리를 해봐야겠다. 아침에 다 읽어보자 9시부터 읽으면 될꺼같다.

오늘부터 연구를 시작한다. 퀄은 뭐 잘하다 보면 잘하겠지 걱정은 안된다. 뭐 그때 가서 생각을 하려고 한다. 뭐 잘 안되면 (잘 될 수도 있지만) 그때 가서 생각을 해보자 새옹지마를 난 잘 믿기 때문에 세상의 끝도 아니기 때문에??.. http://www.cse.psu.edu/~jqg5490/ jashwant raj gunasekaran IEEE CLOUD 2019 (20.8% acceptance) Spock: Exploiting Serverless Functions for SLO and Cost Aware Resource Procurement , Jashwant Raj Gunasekaran, Prashanth Thinakaran, Mahmut Taylan Kandemir, Bhuvan Urgaonkar..