## Memo ## Memo with LLM 論文で言及されている既存手法とその課題を以下に列挙します： 1. クラウドコンピューティングにおけるSLO管理: 課題: 個々のサービスレベルではなく、アプリケーション全体のパフォーマンスのみを対象としている。 2. スケーリングによるSLO違反への対応: 課題: どのサービスをスケーリングすべきかが不明確で、すべてのサービスをスケーリングすると非常に非効率的になる。 3. クリティカルパス分析やサービスアーキテクチャの因果分析: 課題: 大規模で分散したアプリケーションでは、分析に時間がかかり、障害が伝播する可能性がある。 4. エッジコンピューティングやコンピューティングコンティニュアムにおけるSLO管理: 課題: クラウドベースのルールが適用できない。インフラストラクチャの一部のみがスケーリング可能。 5. マルチテナント・マルチベンダーシナリオにおけるSLO管理: 課題: 異なるステークホルダーのSLOが互換性があるかどうかの識別が困難。SLOが対立する可能性がある。 6. 高レベルSLOの手動指定: 課題: 大規模なマイクロサービスアプリケーションでは、開発者がすべてのサービスに対してSLOを指定するのは煩雑。 7. 低レベルSLOの手動導出: 課題: 開発者が高レベルSLOを低レベルSLOに分解するための深い知識を持っていないことが多い。 8. 既存のSLO記述言語や実装方法: 課題: 複雑な相互作用を持つマイクロサービスアーキテクチャにおいて、個々のサービスが高レベル要件にどのように影響するかが不明確。 9. エッジプラットフォームにおけるSLO対応推論スケジューラ: 課題: 特定のユースケース（例：機械学習推論）に限定されており、一般的なマイクロサービスアプリケーションに適用できない。 これらの既存手法は、複雑なマイクロサービスアーキテクチャにおいて高レベルSLOを効果的に低レベルの制約に変換し、システム全体のパフォーマンスを最適化するという課題に十分に対応できていないことが示されています。 ## Abstract マイクロサービスアーキテクチャ内の複雑な相互作用は、高レベルの要件に対する個々のサービスの意味を不明瞭にします。 これは、エッジコンピューティングのようなマルチテナントおよびマルチベンダーシナリオではさらに深刻であり、異なる利害関係者が、エネルギー消費と応答時間の両方を最小化するなど、相反するサービスレベル目標（[[SLO]]）を指定する可能性がある。 SLO内の矛盾を回避し、SLOをどのように満たすことができるかを推測するために、本論文では、高レベルのSLOを複数の下位レベルのSLOとパラメータ割り当てに拡散する方法論を提示する。 従って、個々のサブプロセスが高レベルのSLOにどのように貢献し、その達成を促進するためにどのように構成されなければならないかが明らかになる。 私たちは、複数のマイクロサービスパイプラインについて、私たちの手法を評価した。そこでは、すべての影響因子を見つけ、制約することによって、複数の高レベルSLO（例えば、顧客満足度）を確保することが課題である。 その結果、低レベルの制約を複数層推論することで、高レベルのSLOを最大100%満たすことができることがわかった。 特筆すべきは、低レベルSLOの制限性とコンフリクトの発生がSLOの充足に深刻な影響を与えることを抽出できたことである。