本論文は、クラウドコンピューティングにおけるサービスレベル合意(SLA)とサービス品質(QoS)の関係について分析している。SLA違反とQoSの関係を理解し、自律的クラウドコンピューティングの発展を通じて、提供されるリソースのスケジューリング効率を把握することが重要である。
論文では、自律的クラウドコンピューティングの背景、特性、アーキテクチャについて説明している。自律的システムは、モニタリング、分析、計画、実行の4つのフェーズから成り立ち、生物学的システムからインスピレーションを得ている。
さらに、人工知能(AI)とマシンラーニング(ML)を活用して自律的コンピューティングを実現する可能性について議論している。AI/MLを用いることで、リソースの需要予測や自動管理が可能となり、QoS保証とSLA違反の最小化につながる。
最後に、自律的コンピューティングの今後の研究課題として、経済性、自律性、データ管理、効果的な意思決定などが挙げられている。
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