Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Kaburaya AutoScaler: 多環境での運用性を考慮した自律適応型オートスケーリン...
Search
monochromegane
December 06, 2019
Technology
720
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Kaburaya AutoScaler: 多環境での運用性を考慮した自律適応型オートスケーリング制御系/iots2019-kaburaya-autoscaler
第12回インターネットと運用技術シンポジウム (IOTS2019)
https://www.iot.ipsj.or.jp/symposium/iots2019/
monochromegane
December 06, 2019
More Decks by monochromegane
See All by monochromegane
Go言語とトイモデルで学ぶTransformerの気持ち / fukuokago23-transformer
monochromegane
0
150
適応的スパムフィルタのための軽量な類似メッセージカウンタ / jsai2026-adaptive-spam-filter
monochromegane
0
4.5k
ベクトル検索のフィルタを用いた機械学習モデルとの統合 / python-meetup-fukuoka-06-vector-attr
monochromegane
3
850
Claude Codeセッション現状確認 2026福岡 / fukuoka-aicoding-00-beacon
monochromegane
4
600
Go言語での実装を通して学ぶLLMファインチューニングの仕組み / fukuokago22-llm-peft
monochromegane
0
270
不確実性下における目的と手段の統合的探索に向けた連続腕バンディットの応用 / iot70_gp_rff_mab
monochromegane
2
420
なめらかなシステムと運用維持の終わらぬ未来 / dicomo2025_coherently_fittable_system
monochromegane
0
30k
ベクトル検索システムの気持ち
monochromegane
38
13k
Go言語での実装を通して学ぶ、高速なベクトル検索を支えるクラスタリング技術/fukuokago-kmeans
monochromegane
1
320
Other Decks in Technology
See All in Technology
現場で使える AWS DevOps Agent 活用ノウハウ - Release Management 機能の検証結果を添えて / AWS DevOps Agent Release Management and Know-How
kinunori
4
450
Webアプリ認証の全体像 / The Big Picture of Web App Authentication
kitano_yuichi
1
470
AI工学特論: MLOps・継続的評価
asei
11
2.9k
SRENEXT_2026_Chairs__Talks_in_Tamachi.sre.pdf
srenext
1
160
AI研修(Day1)【MIXI 26新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
2
2.2k
最新IoT事例11選に学ぶ!現場の成功パターンと実践のコツ【SORACOM Discovery 2026】
soracom
PRO
0
110
副作用のある Lambda でも Lambda Power Tuning は使えるのか / lambda-power-tuning-side-effects
koukihosaka
2
160
ウォーターフォール開発案件のPMとしてAI活用を模索している話
hatahata021
2
110
人依存からAIネイティブの体制へ:バックエンド開発の裏側【SORACOM Discovery 2026】
soracom
PRO
0
110
人手不足への挑戦:車両保全を支えるIoTとクラウド内製化の道【SORACOM Discovery 2026】
soracom
PRO
0
150
システム監視入門
grimoh
5
710
「休む」重要さ
smt7174
7
1.8k
Featured
See All Featured
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
2.1k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
620
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.2k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Done Done
chrislema
186
16k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
730
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
67
56k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
6k
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
3
470
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.3k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.4k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2.1k
Transcript
,BCVSBZB"VUP4DBMFSଟڥͰͷӡ༻ੑΛߟྀͨ͠ ࣗదԠܕΦʔτεέʔϦϯά੍ޚܥ ࡾ༔հ ܀ྛ݈ଠ (.0ϖύϘגࣜձࣾϖύϘݚڀॴ ࢀߟจݙ <>%PNJOJRVF#FMMFOHFS +FOT#FSUSBN "OEZ#VEJOB
"SOF,PTDIFM #FOKBNJO1G BOEFS $BSTUFO4FSPXZ *SJOB"TUSPWB 4UFMMB(BU[JV(SJWBT BOE.BSD4DIBBG4DBMJOHJODMPVEFOWJSPONFOUT3FDFOU 3FTFBSDIFTJO$PNQVUFS4DJFODF 7PM QQr <>ࡾ༔հ&CJSBΞΫηεෛՙʹԠͯ͡ܧଓతʹεέʔϦϯάج४Λ࠷దԽ͢Δ൚༻ΦʔτεέʔϦϯάػߏೖखઌʪIUUQTCMPHNPOPDISPNFHBOFDPNCMPHXTB@@FCJSBʫ ࢀর <>ࡾ༔հ দຊ྄հ ྗ݈࣍ ܀ྛ݈ଠΞΫηεස༧ଌʹجͮ͘ԾαʔόͷܭըతΦʔτεέʔϦϯάใՊֶٕज़ϑΥʔϥϜߨԋจू 7PM /P QQr 4FQ <>+VOJDIJ5BLFVDIJBOE,FOKJ:BNBOJTIJ"VOJGZJOHGSBNFXPSLGPSEFUFDUJOHPVUMJFSTBOEDIBOHFQPJOUTGSPNUJNFTFSJFT*&&&USBOTBDUJPOTPO,OPXMFEHFBOE%BUB&OHJOFFSJOH 7PM /P QQr <>দຊ྄հ ۙ౻Ӊஐ࿕$SJVΛར༻ͨ͠IUUQϦΫΤετ୯ҐͰίϯςφΛ࠶ஔͰ͖ΔίετͰߴͳεέδϡʔϦϯάख๏ݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ *05 7PM7PM*05 QQr 'FC ධՁ ਤఏҊख๏ͷධՁγϛϡϨʔγϣϯ ఏҊख๏ ਤఏҊख๏ʹΑΔ੍ޚܥ .αʔόੑೳ ͷਪఆ ̂ μavg ఏҊख๏Ͱαʔόੑೳʹ୯Ґ࣌ؒ͋ͨΓͷॲཧͷ্ݶΛ༻͍Δɽ PͰܭଌͨ͠୯Ґ࣌ؒ͋ͨΓͷ࣮ࡍͷཁٻॲཧ ͱฏۉϨεϙϯελ ΠϜ ɼਅͷॲཧͷ্ݶ ͷؒʹҎԼ͕ΓཱͭͱԾఆͯ͠ Λਪ ఆɽޡࠩݮগͷͨΊɼ͜ΕΛશظؒͰฏۉͨ͠ ΛಘΔɽ μ Ts μ* ̂ μ ̂ μavg ෛՙ࣌ ߴෛՙ࣌ උߟ ෛՙ࣌ॲཧͷ্ݶ͕ಘΒΕͳ͍ ཁٻΛྻʹॲཧ͢ΔαʔόΛલఏͱͯ͠ฏۉ ϨεϙϯελΠϜͷٯ͔Βॲཧͷ্ݶΛਪఆ %ΕʹΑΔະॲཧͷཁٻ ͷਪఆ D(1) + D(γ) 'αʔό ͷࢉग़ s ֤୯ҐظؒͰͷαʔόͱ ͷੵΛใγεςϜͷॲཧೳྗͱݟ ͳ͠ɼ͜Εͷ ʹର͢ΔෆΛ ୯Ґظؒɼ૯͢Δɽ ̂ μavg λ x ΦʔτεέʔϦϯάͷΕΛ౿·͑ͨෛՙঢ়گΛ༧ଌ͠ɼਪఆͨ͠ αʔόੑೳ ͔Β͜ΕΛॲཧՄೳͳαʔό Λࢉग़ɽ ࣮ࡍͷ୯Ґ࣌ؒ͋ͨΓͷཁٻॲཧ ೖྗͱग़ྗͷΕ ͔Βఆ͞ΕΔະॲཧͷཁٻॲཧ ॲཧͷ্ݶʹର͢Δ҆શʢ։ൃӡ༻ऀ͕ࢦఆʣ ̂ μavg s λ D(1), D(γ) ρ D(x) = x ∑ i=1 (max{λt−1 − st−i ̂ μavg,0}) s(t) = (λt−1 + D(1) + D(γ))/ρ ̂ μavg ਤͷܥΛࣄࣄਐߦํࣜͰγϛϡϨʔγϣϯ PҰൠతͳͪߦྻϞσϧͰ͋Δ..4Ϟσϧʹै͏ͷͱͨ͠ ୯Ґ࣌ؒඵɼग़ྗͷΕඵ<>ɼෛՙΛมԽͤͯ͞εςοϓܭଌʢஈʣ αʔόॲཧੑೳͷਪఆͱαʔόىಈͷ࣌ؒෛՙʹΑΒͣҰఆͱ͢Δ αʔόੑೳͷਪఆ.ʹΑΔॲཧ্ݶͷਪఆΛධՁ ෛՙ࣌Ұ࣌తʹαʔό͋ͨΓͷෛՙ͕ߴ·Δෛՙ૿Ճ࣌Ͱ҆ఆͯ͠ਪఆɽͳ͓ ͷഁઢ શαʔόͷฏۉ͔Βٻ·ΔͨΊαʔόͷ૿Ճʹै͍ࢄ͕ݮগɽ 1/Ts αʔόͷਪҠ'ʹΑΔࢉग़ͱैੑΛධՁ ੨ઢͷཧαʔόʹै͠ͳ͕Βɼෛՙ૿Ճ࣌ʹΕରࡦͷͨΊɼఆ͞ΕΔະ ॲཧͷཁٻΛॲཧՄೳͳαʔόΛೖɽഁઢΕରࡦΛ͠ͳ͍߹ͷਪҠɽ ΕʹΑΔະॲཧͷཁٻͷਪҠ%ʹΑΔՃࢉग़ΛධՁ ೖྗͱग़ྗͷΕͷظؒʹະॲཧͷཁٻ͕ੵ͢Δ͕ΕରࡦʹΑΓαʔόىಈޙɼ ͪʹະॲཧͷཁٻΛղফɽഁઢΕରࡦΛ͠ͳ͍߹ͷਪҠɽ ใγεςϜΛߏ͢ΔαʔόͷॲཧੑೳΛࣗಈͰѲͰ͖Δ ͜ΕΛෆඞཁͳෛՙΛ͔͚࣮ͣߦ࣌ʹܧଓతʹѲͰ͖Δ Ѳͨ͠ॲཧੑೳ͔ΒใγεςϜͷॲཧੑೳΛอͭඞཁ࠷খ ݶͷαʔόΛٻΊΔ ΦʔτεέʔϦϯά࣮ߦ࣌ͷΕ͕ߟྀ͞Ε͍ͯΔ എܠ ख๏ ݁Ռ γϛϡϨʔγϣϯʹΑΔ༧උධՁʹͯɼෛՙͷมಈʹର͠αʔόͷॲཧੑೳͱඞཁαʔόͷਪఆ͕ػೳ͢Δ͜ͱɼΕʹىҼ͢Δ ใγεςϜͷෆ҆ఆͳظؒΛ͔ʹղফ͢Δ͜ͱΛ֬ೝ ܧଓతʹมߋ͞Ε͏ΔෳͷใγεςϜʹରͯ͠ɼΦʔτεέʔϦϯάͷ࠷దͳ݅Λܧଓͯ͠ٻΊΔ͜ͱ͕ӡ༻ͷෛ୲ αʔόͷॲཧੑೳΛ࣮ߦ࣌ʹࣗಈ͔ͭܧଓతʹਪఆ͠ɼΦʔτεέʔϦϯάͷΕߟྀͨ͠࠷దͳαʔόΛࢉग़͢Δ੍ޚܥΛఏҊ ཁ݅ ೖྗͷΕෛՙ্ঢ͔Βݟੵ·Ͱɼग़ྗͷΕͷมߋࢦ͔ࣔΒىಈ·Ͱͷ࣌ؒࠩ μ* > μ μ* ≒ μ μ* ≒ 1/Ts μ* > 1/Ts