Selection of Cloud Computing Services Using Reinforcement Learning

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1 Selection of Cloud Computing Services Using Reinforcement Learning Ana Sofía Zalazar INGAR (UTN CONICET) Santa Fe, Argentina Silvio Gonnet, Horacio Leone INGAR (UTN CONICET) Facultad Regional Santa Fe, UTN Santa Fe, Argentina {sgonnet, Abstract Cloud computing is a new business paradigm managed through Internet, where different providers offer their services using scalable virtualization. Services selection depends of the service level agreement, which is a type of contract signed between providers and consumers, and it identifies functional and quality parameters of services. Because of the stochastic and dynamic nature of cloud contexts, there is not a simple procedure for composing web services of different providers. In this paper, we propose a mechanism for composing services using artificial intelligence, and we demonstrate that reinforcement learning principles and Q-learning algorithm can be applied for cloud environments, where specific purposes are not clearly specified and the controller must take action according to a mechanism of rewards and penalties. Keywords Reinforcement Learning, Q-Learning, Cloud Computing, Service Level Agreement. I. INTRODUCCIÓN Cloud computing (o computación en la nube) es un nuevo paradigma de negocio a través de internet, donde un proveedor ofrece un catálogo de recursos informáticos, también llamados servicios, que administra y controla en su infraestructura física. Mediante la virtualización de recursos, un proveedor puede ofrecer como servicio aplicaciones, plataformas de desarrollos, memoria de almacenamiento, base de datos y servidores. Estos servicios pueden ser adquiridos por el consumidor acordando previamente un acuerdo de nivel de servicio (SLA) y pagando sólo lo que utiliza [1][2]. SLA es un documento que comprende la definición del nivel de servicio, los parámetros de calidad y los métodos de medición de estos parámetros, las reglas de comunicación entre las partes interesadas, y las compensaciones para todos los casos de violación del acuerdo. Si el proveedor acepta una solicitud y no cumple con el nivel de servicio esperado, el consumidor deberá recibir una bonificación acorde, que generalmente son créditos de servicios. Entre los modelos de servicios de cloud se encuentra Software as a Service (SaaS), donde las aplicaciones son compuestas por servicios web (WSs) utilizando el concepto de arquitectura orientada a servicios (SOA)[3]. En el modelo SaaS, el consumidor posee el control sobre software adquirido como servicio, mientras que el proveedor mantiene el control a nivel aplicación, es decir es responsable de desplegar, configurar, actualizar y manejar las funciones del software y del hardware donde se encuentra físicamente desplegado. Esto hace factible que los usuarios finales eviten invertir capital en infraestructuras propias y puedan acceder a servicios a través de portales web, como si los recursos se almacenaran y ejecutaran dentro de los servidores del cliente. El National Institute of Standards and Technology (NIST) describe los siguientes beneficios del modelo SaaS: [4] Los servicios de aplicación son accedidos por el consumidor sin la necesidad de procedimientos complejos de instalación, y esto disminuye el riesgo de una incorrecta configuración del servicio. El consumidor no necesita proveerse de un paquete de licencias de software para cada estación de trabajo, ya que la licencia sólo se ejecuta en la infraestructura del proveedor, y su utilización puede ser directamente medida y facturada proporcionalmente. Los datos del consumidor pueden almacenarse de manera descentralizada en los repositorios del proveedor y ser accesible desde cualquier punto geográfico, evitando que el consumidor deba transportar datos y disminuye los riesgos de robos ataques, y pérdidas. La mayoría de los proveedores ofrecen mecanismo de seguridad y mitigación de riesgos, a través de control de integridad, seguridad de datos (encriptación), copia de resguardo, y métodos de recuperación ante desastres. El consumidor sólo necesita asegurarse que posee un navegador compatible al servicio y una conexión de red segura. Los consumidores sólo pagan lo que utilizan y no requieren de personal técnico capacitado para la administración del equipamiento. Los detalles de infraestructura son responsabilidad del proveedor, por ejemplo: los dispositivos de hardware, sistemas operativos, gestión de energía, seguridad de planta, resguardo de binarios, actualizaciones de parches, versiones de librerías, configuraciones de sistemas, etc.

2 El modelo SaaS funciona de forma correcta cuando existe una red segura, de baja latencia y con adecuado ancho de banda para importar y exportar las cantidades esperadas de datos [4]. Los WSs de SaaS constan de componentes integrados basados en SOA, que pueden ser adaptados, configurados, y hasta extendidos en tiempo de ejecución [5]. Cada WS de los proveedores de servicios es identificado por Uniform Resource Identifier (URI) accesibles en Internet o una red privada, y puede ser publicado, localizado y accedido a través de mensajes codificados en estándares basados en Extensible Markup Language (XML) y transmitidos utilizando protocolos de internet. Los consumidores o brókeres de servicios buscan los WSs que cumplan con la funcionalidad y calidad requerida, utilizando registros de Simple Object Access Protocol (SOAP), Web Services Description Language (WSDL) 1 y Universal Description, Discovery and Integration (UDDI) 2 [6]. SOAP es un protocolo estándar para e intercambio de mensajes entre dos objetos de diferentes procesos, utilizando el formato XML y el protocolo Hypertext Transfer Protocol (HTTP). WSDL es un protocolo basado en XML para describir servicios, y permite obtener detalles del servicio como la forma de invocarlo, la interfaz pública, la localización y el protocolo de comunicación de mensajes. UDDI es un estándar de publicación y descubrimiento de los componentes de software basado en SOA, y ofrece un mecanismo para clasificar, catalogar, y administrar WSs, para que puedan ser descubiertos y consumidos por otras aplicaciones, ya sea en una red pública o en la infraestructura interna de una organización. Las tecnologías actuales no realizan combinaciones complejas de estos servicios utilizando los estándares actuales, porque existe un soporte limitado en la composición de servicios [7]. Por lo tanto, la composición de servicios es un proceso complicado, que continua siendo centro de varias investigaciones [10]. En el contexto de cloud computing, son muy pocos los trabajos relacionados a la selección y composición de WS [8][9]. Sin embargo, bajo la estructura de SOA, existen varios enfoques [7][11][12][13][14] para crear un modelo de composición de WS. Estas propuestas emplean diversos formalismos, mucho de ellos aplican redes de Petri [15], Hierarchical Task Network Planing (HTNP) [16] y Markov Decision Process (MDP) [17]. Hamadi y Benatallah [7] plantean la composición de WSs a partir de la utilización de un algebra declarativa basada en redes de Petri. Sin embargo, la propuesta no aborda el análisis de los requerimientos y no incluye ninguna política de adaptación dinámica de los WSs a los cambios del entorno. Esta limitación hace que la propuesta [7] no sea aplicable en un entorno dinámico como el de la nube. Chan et al. [11] analizan diferentes técnicas para componer WSs, siendo HTNP la más relevante según los autores. Estos consideran que la descomposición de tareas pueda reducir la complejidad de los procesos de planificación pero ignorando la interacción con el entorno. Lee et al. [12] analizan el modelado de SOA durante el tiempo de ejecución. Además, la propuesta [12] aplica el análisis de MDP para determinar una política que minimice el costo de selección de servicio, y tenga en cuenta los parámetros de calidad de servicio (QoS). En otro trabajo [13] se presenta un marco similar aunque propone dos algoritmos, "Backward Recursive Value Interation" y "Forward Value Interaction", para el cálculo de una política óptima buscando disminuir el tiempo de respuesta esperado. Asimismo, Doshi et al. [14] utilizan MDP para generar la composición de flujos de trabajos concernientes a los WSs. En [14] se aplican luego técnicas de aprendizaje de modelo bayesiano, asumiendo que el entorno es observable completamente y en consecuencia la política óptima depende de las estimaciones realizadas, hipótesis que no válida en un entorno dinámico como el de la nube. En el presente trabajo se considera que MDP no es aplicable a cloud computing, porque en el modelo del entorno, las probabilidades de transición, y las recompensas recibidas al tomar una acción son desconocidas y varían con el tiempo. Además, MDP no maneja ejecuciones en paralelo y tampoco situaciones condicionales [18]. Debido a la naturaleza dinámica de los entornos de la nube, no se pueden componer y adaptar servicios de forma fija como en SOA. Por lo tanto, en esta contribución se presenta una propuesta para la combinación dinámica de servicios, utilizando un módulo que implementa una estrategia de aprendizaje por refuerzo (RL) que es retroalimentado por un módulo de control y monitoreo. En el módulo de aprendizaje por refuerzo se utiliza la teoría propuesta por Sutton y Barto [17], ya que es una herramienta útil para resolver problemas donde el objetivo concreto puede no estar claramente especificado. Además, se aplica el algoritmo Q-Learning [19], que permite que un controlador pueda aprender la manera de lograr los mejores resultados, sin conocer a priori las probabilidades de transiciones a diferentes estados y explorando el entorno guiado por su política (ε-greedy). La probabilidad de transición y la recompensa en entornos dinámicos como el que constituyen Internet y los servicios en la nube, son desconocidas hasta que una determinada acción es seleccionada, por lo tanto, se podría considerar la combinación de servicios como un caso especial del multi-armed bandit problems [20]. No se considera en esta propuesta el descubrimiento de los servicios, las políticas de negociación de SLA y el diseño de los acuerdos de servicios. A continuación se realiza una síntesis de RL y Q-Lerning. Luego, en la Sección III se analiza los servicios web empleando el modelo SaaS en Cloud computing. En la Sección IV se presenta el mecanismo propuesto para la selección y combinación de servicios web en el ámbito de Cloud computing. La Sección V desarrolla un escenario de aplicación de la propuesta. Finalmente, las Secciones VI y VII discuten las conclusiones y líneas de investigación a seguir

3 II. APRENDIZAJE POR REFUERZO A. Definición La teoría de aprendizaje por refuerzo se basa en que un agente interactúa con su ambiente a través de una secuencia de pasos discretos, con el objetivo de aprender cómo comportarse para poder conseguir su meta, que es maximizar la cantidad de recompensas que recibe. Las acciones son las opciones que tiene un agente cuando se encuentra en determinado estado del entorno, y las recompensas (rewards) son las bases para evaluar dichas acciones [17]. La función de retorno puede considerarse como las futuras recompensas que un agente quiere maximizar. En la Fig. 1 se ilustra el esquema general de aprendizaje propuesto por Sutton y Barto [17]. En el esquema, el agente actúa a través de prueba/error, observando el estado del entorno (s) y realizando acciones (a) acorde a una política con el objetivo de recibir una recompensa (r). La función de refuerzo es la encargada de establecer la recompensa al analizar el entorno y la función de valor es una estimación de todas las recompensas que el agente podría recibir partiendo de determinado estado y siguiendo una política. Fig. 1. Esquema de Aprendizaje por Refuerzo [17] El entorno es el encargado de generar las recompensas asociadas a las acciones que toma el agente, y por lo general el entorno es desconocido. Una descripción del entorno permitiría predecir las recompensas al efectuar alguna acción. B. Algoritmo Q-Learning El algoritmo Q-Learning consiste en aprender los mejores valores para cada par (estado, acción) en un tiempo t. A partir de estos valores, el algoritmo Q-Learning forma una tabla que se irá actualizando mediante la recompensa observada R t, el próximo estado conseguido s t+1, un factor de descuento γ y una tasa de aprendizaje α [17]. La función de valor de una política Π está definida por la ecuación (1). Q Π (s,a) = EΠ {R t s t = s, a t = a} = = EΠ {Σ k=0 γ k r t+k+1 s t = s, a t = a} (1) La tasa de descuento γ determina el valor presente de las recompensas futuras. Si γ= 0, el agente está concentrado en maximizar las recompensas inmediatas, y si la tasa se acerca a 1, el agente considera importante las recompensas futuras. Por lo tanto, la política óptima esta derivada de los valores óptimos de Q, también definidos Q * (s,a), ecuación (2). Π * (s) = arg max a Q * (s,a) (2) Además, los valores de Q pueden indicar una ganancia potencial de elegir una acción, estando en determinado estado, ecuación (3). Q(s t,a t ) = Q(s t,a t ) + α [r t+1 + γ max a Q (s t+1,a) - Q(s t,a t )] (3) Está probado que este algoritmo converge a valores óptimos de Q, bajo dos supuestos: Todos los pares (s t,a t ) deben ser visitados infinitamente; Σ t=0 α t = y Σ t=0 α 2 t <. La política debe permitir que el agente pueda explorar el ambiente, probando diferentes acciones para conocer más sobre el entorno, y también pueda explotar su conocimiento, seleccionando acciones que maximicen su recompensa esperada. En el Algoritmo 1 se describe los pasos de esta técnica de aprendizaje. Algoritmo 1: Aprendizaje por Q-learning Inicio Inicializar Q(s,a) arbitrariamente Bucle En cada episodio t Inicializar s Repetir hasta que s sea terminal. Elegir a desde s usando la política ε-greedy Tomar una acción a, observar r, s' Q(s,a) = Qt(s,a) + α [r + γ max Q (s',a') - Q(s,a)] s = s' Terminar Repetir Terminar Bucle Fin Al principio de las iteraciones, el agente necesitará explorar el entorno (fase de exploración). Luego de la convergencia del algoritmo Q-Learning, es posible explotar el conocimiento aprendido (fase de explotación). Por lo tanto, el verdadero problema es balancear la exploración y la explotación del aprendizaje adquirido. En el escenario de aplicación presentado en la Sección V se mostrarán los valores posibles de este algoritmo para la combinación de servicios. La política optada para este trabajo es la ε-greedy, donde a partir de acciones tomadas aleatoriamente, con una tasa de probabilidad ε, el agente aprende el comportamiento dinámico del ambiente, y consecuentemente toma acciones que proporcionan altas recompensas con una tasa de probabilidad de (1 - ε). El valor ε puede ser inicializado con un valor grande, cercano a 1, para dar prioridad a la exploración del ambiente y disminuir el valor para explotar el aprendizaje, es decir la política tiende a ser completamente "greedy" en el límite [17].

4 III. SERVICIOS WEB EN CLOUD COMPUTING Una alternativa válida de considerar los servicios web en el modelo SaaS es utilizando SOA. A través de esta arquitectura, es posible separar funciones en distintas unidades de servicios que sean accesibles en Internet, y que permitan a los usuarios combinarlas y reutilizarlas en la producción de sus aplicaciones y de nuevos servicios. En el área de SOA, existen numerosos estudios sobre selección de servicios de tecnología, que tienen aplicación directa en la provisión y composición de servicios bajo el modelo de SaaS [21]. En un entorno SaaS, los usuarios finales solicitan un servicio (o una colección integrada de servicios) a un nivel deseado de calidad funcional y capacidad, rápidamente escalable. Estos servicios están diseñados para componerse de otros servicios o unidades de software. El descubrimiento, la fiabilidad y la interoperabilidad entre los servicios son aspectos importantes considerados en SOA y estándares de WSs [22]. SOA provee el diseño de un marco de trabajo que encapsula lo lógica del negocio a través de WSs, siendo estos componentes débilmente acoplados [23]. Los WSs se comunican entre sí por medio de métodos, interfaces estándares y protocolos de intercambio de mensajes, facilitando la composición de nuevos servicios y la reutilización a nivel de software. Por lo tanto, los WSs interactúan entre sí para poder coordinar tareas por las cuales fueron creados y son independientes del proveedor del servicio. En la Fig. 2 se presenta una adaptación del modelo conceptual presente en [3]. Consumidor invocarservicio() componerservicio() <<realiza>> Servicio Proveedor <<usa>> publicarservicio() enlazarservicio() <<descripto_en>> * <<contiene>> Bróker encontrarservicio() Fig. 2. Modelo Conceptual de SOA (adaptado de [3]) Un catálogo de servicios debe estar disponible para la búsqueda, la invocación y la selección de servicios. Por lo tanto el proveedor de un WSs debe publicar las especificaciones del servicio junto con las características de su implementación y configuración, para que este sea accesible en la nube. Cuando un consumidor identifica la necesidad de un servicio, trata de descubrir los WSs que cumplan con sus requerimientos funcionales y de calidad. Un administrador (bróker) puede encargarse de mantener los registros públicos actualizados en el catálogo de servicios disponibles de los proveedores de la nube. Un vez que el consumidor identificó el servicio necesario, lo invoca y lo integra a sus procesos de negocio. En los entornos dinámicos de cloud computing la estructura es más compleja. Los servicios deben ser lo suficientemente independientes para configurarse y combinarse de forma automática. La combinación de servicios, posiblemente de diferentes proveedores, deben satisfacer las necesidades del consumidor que se plasmaron en un acuerdo de nivel de servicio o SLA. En la Fig. 3 se muestra un ejemplo del dominio de cloud computing, donde un consumidor puede acceder virtualmente a servicios de diferentes proveedores sin conocer dónde se encuentran geográficamente almacenados y desplegados. En la terminología de cloud computing, son varios los actores que pueden intervenir en las negociaciones, y en los contratos de servicios: El consumidor es quién solicita un servicio para completar su proceso de negocio. El proveedor es quién posee el servicio virtual, almacenado y desplegado en algunos de sus nodos. El bróker es el encargado de que se lleve a cabo el contacto entre el consumidor y el proveedor de servicio. El auditor o monitor verifica que se cumplan los niveles de QoS y lleva un control de las operaciones. El auditor de servicio también es el encargado de hacer seguimientos a los procesos de negocios, notificar las fallas, y analiza la calidad de los servicios según los criterios pactados en el SLA. Los parámetros de calidad que se encuentran en el SLA serán las bases para evaluar la utilidad del servicio y calcular las violaciones al SLA. El bróker posee la responsabilidad de combinar y orquestar automáticamente los WSs desplegados y almacenados por diferentes proveedores. Este controlador debería asegurar la consolidación de las funciones en una cadena de WSs, cumpliendo con el requerimiento funcional del consumidor del servicio y los niveles de QoS pactados previamente en los contratos de negocios. IV. MECANISMO PROPUESTO Cloud computing es una tecnología que ofrece posibilidades que aún no han sido explotadas, por ejemplo todavía no existe un mecanismo estándar para realizar la

5 selección de servicios web. En la Fig. 4 se muestra un esquema sencillo para abordar la combinación de servicios. Controlar QoS. Consumidor Analizar SLA Segregar Servicios Bróker Entrenar Controlador Consultar Repositorio Terminar? [no] [si] Seleccionar Servicios [explorar] Evaluar ε-greedy [explotar] Componer Cadena de Servicio Explorar Opciones Explotar Resultados Calcular Recompensas Proveedor Ejecutar Cadena Auditor Fig. 3. Dominio de Cloud Computing Básicamente, el procedimiento consiste en 6 actividades estructurales, que se asemejan a un ciclo de vida de un producto de software basado en componentes, y son (Fig. 4): Analizar SLA, Segregar servicios, Consultar repositorio, Seleccionar servicios, Componer cadena de servicios, y Ejecutar cadena. Durante estas actividades se capturan los requerimientos técnicos y no funcionales presentes en el contrato de negocio, los cuales deberán ser satisfechos en la ejecución de diferentes servicios. Se realiza una búsqueda de los servicios en los catálogos y repositorios disponibles en la nube. A continuación, se seleccionan los componentes de servicio necesarios y se realiza un ensamble de los mismos. Finalmente se ejecuta la cadena de servicios orquestados para cumplir con los requerimientos planteados en el acuerdo de servicio. Las actividades de control (Fig. 4) son: Monitorear, Controlar funciones, y Controlar Funciones Monitorear Controlar QoS Fig. 4. Mecanismo de Combinación de Servicios Web en Cloud Computing Durante la ejecución de este módulo de control no sólo se analizará que los objetivos funcionales se hayan logrado, sino que también se evaluarán los parámetros de calidad presentes en el acuerdo de servicio especificado en el SLA, se capturarán los no cumplimientos del SLA durante las ejecuciones de servicios, y se proporcionará una retroalimentación al módulo de aprendizaje por refuerzo (Fig. 4). Las actividades del módulo de aprendizaje por refuerzo consisten en: Entrenar controlador, Explorar opciones, Explotar resultados, y

6 Calcular rewards. Durante estas actividades, el agente que implemente este módulo aprenderá la política óptima del entorno, y esto puede realizarse en un entorno real o simulado. El controlador también recibirá una recompensa o penalización por parte de la actividad de monitoreo llevada a cabo por el módulo de control, que tiene la visibilidad del entorno y los niveles de servicio que se pretenden alcanzar. V. ESCENARIO DE APLICACIÓN Para evaluar el enfoque propuesto se consideró un gestor de servicios genéricos que opera con diferentes proveedores de servicios. Cada proveedor posee su propio sistema y bases de datos, que por seguridad sólo son accesibles por sus WSs. El gestor de servicio deberá combinar uno o varios WSs para cumplir con las especificaciones de un contrato y garantizar el mejor nivel de servicios. Todas las especificaciones funcionales y no funcionales deberán estar presentes en el acuerdo de nivel de servicio. El gestor realiza una segregación de las funciones que debe realizar un WS y chequea el catálogo de servicios disponible para cumplir con sus funciones de negocio. En primera instancia, el gestor deberá recurrir a los proveedores que conoce, que generalmente le proporcionan un buen nivel de servicio. Cuando se inicia una iteración con el entorno, el agente se encuentra en el estado Inicio (Fig. 5) y desde cualquier estado puede tomar una acción que lo lleve al estado Fin (Fig. 5), que es un sumidero que indica que se terminó un episodio. Cuando el agente ejecutó la operación de un WS (WS i en Fig. 5) y terminó normal, es decir que se ejecutó sin fallas, puede proceder al siguiente WS llevando a cabo una acción de selección o bien ir al estado Fin (Fig. 5). El estado Inicio no tiene una recompensa asociada (Fig. 5). Un servicio entra en falla cuando la ejecución de las operaciones no ha terminado exitosamente, y esto en entornos de la nube puede ser por motivos no identificados (que pueden considerarse aleatorios) y fuera del control de los proveedores, por ejemplo: fallas en la red de comunicación, tiempo de respuesta prolongada, buffer de memoria lleno, ausencia de certificados de seguridad, token de comunicación vencido, etc. Generalmente, cuando se detecta una falla se manda una notificación de servicio y se puede deshabilitar virtualmente la comunicación con el nodo donde se ha producido el problema, para no seguir enviando peticiones al mismo proveedor. El objetivo de este escenario de motivación es utilizar el mecanismo propuesto y principalmente analizar el comportamiento del módulo de aprendizaje por refuerzo (Fig. 4). Para esto se utiliza el algoritmo de Q-Learning y la política ε-greedy indicados previamente. Se realizan simulaciones para determinar una política adecuada que permita seleccionar los servicios candidatos para formar de un flujo de trabajo óptimo según el criterio de calidad del servicio especificado en la SLA. Los escenarios de cloud computing pueden ser considerados una aplicación especial del tipo de problema conocido como multi-armed bandit problems [24], que también se aborda utilizando aprendizaje por refuerzo con el algoritmo de Q-Learning [17]. Debido a que los problemas de esta categoría se presentan cuando se debe asignar uno o varios recursos a diferentes alternativas igualmente probables, o de probabilidades aleatorias, esta situación representa también un conflicto entre la elección de servicios que producen altas recompensas actuales, frente a toma de decisiones que sacrifican las ganancias actuales con las perspectivas de mejores recompensas futuras. En este escenario, una o más peticiones de servicios que se asignan dinámicamente entre varios servidores y nuevos proveedores pueden llegar a ser incorporados al esquema. Tanto los nuevos proveedores como los servicios son independiente de las decisiones anteriores, por lo tanto el problema es cómo asignar los servicios en el tiempo indicado con el fin de maximizar las recompensas totales calculadas por el nivel de servicio recibido. Por lo tanto, la combinación de servicios se lleva a cabo con WSs que pueden cambiar dinámicamente por la naturaleza estocástica de los entornos que trabajan en Internet. El agente que implementa el módulo de aprendizaje por refuerzo del bróker (Fig. 4) se enfrenta repetidas veces con un catálogo renovado de opciones de WSs, y cada uno de los servicios tiene asociado una probabilidad de cumplir los niveles de calidad necesarios, lo cual sólo se conocerá cuando se termine de ejecutar el servicio. Fig. 5. Ejemplo de combinación de Servicios Para este trabajo, se realizaron las simulaciones considerando 10 proveedores de servicios, en 500 ejecuciones y 1000 episodios. La función de valor del algoritmo Q- Learning se fijó en γ = 0,1 para que el agente priorice las recompensas inmediatas y emplee una política optimista, que busque la mejor calidad de los servicios seleccionados. En el experimento nunca se asumió un ε=1, es decir plena explotación de los conocimientos del entorno adquirido por el controlador, debido a la dinámica estocástica del entorno y la

7 necesidad constante de aprender sobre los cambios realizados en el entorno. En las ejecuciones de ε=0,01, con un alto nivel de exploración, se observa que el algoritmo converge rápidamente, pero se mantiene en un nivel intermedio de calidad, cercano al 50% (Fig. 6). Fig. 8. Q-Learning con ε=0,50 aplicado al Caso de Estudio Fig. 6. Q-Learning con ε=0,01 aplicado al Caso de Estudio En la Fig. 9 se muestra el resultado de las ejecuciones para ε=0,10, donde en un 10% de los casos se toman acciones aleatorias que permiten explorar el conocimiento. La gráfica muestra que durante las primeras ejecuciones el agente tiende a tomar acciones aleatorias para explorar el entorno y a medida que aprende procura seleccionar los servicios de mejor calidad. Para valores próximos a 1, como es el caso de ε=0,95, el algoritmo converge más rápido. Sin embargo, el agente explora muy poco el entorno de la nube, y no se logra conocer los servicios de mayor calidad. Esto hace que el agente elija servicios de bajo nivel de calidad que tienen grandes probabilidades de fallar durante la composición, obteniendo un nivel de calidad del 10% (Fig. 7). Fig. 9. Q-Learning con ε=0,10 aplicado al Caso de Estudio En conclusión, el valor de ε=0,10, sería el mejor de estos cuatros valores del parámetros a considerar en entornos dinámicos como de Internet y cloud computing, ya que balancea calidad y es flexible a los cambios del entorno. Fig. 7. Q-Learning con ε=0,95 aplicado al Caso de Estudio En la Fig. 8 se muestra el resultado de las ejecuciones para ε=0,50. Se observa que el agente necesita tomar acciones aleatorias que no le proporcionan ninguna recompensa, para aprender sobre las acciones óptimas que le permiten elegir servicios de mejor calidad. VI. CONCLUSIONES La mayoría de las soluciones para selección automática de WSs son basadas en algoritmos básicos de búsquedas, combinadas a lógicas formales [13]. Estas propuestas no son muy aplicables a entornos dinámicos como es el ambiente de cloud computing. Este trabajo ofrecer una alternativa diferente para la composición dinámica de servicios, utilizando agentes inteligentes.

8 También se propone un mecanismo para combinar servicios que emplea un módulo de aprendizaje por refuerzo. A partir de la generación de un agente se puede lograr una política que permite producir cadenas de WSs de diferentes proveedores tolerantes a las fallas y a la incertidumbre de los entornos dinámicos de la nube. En el trabajo se demostró que la teoría de aprendizaje por refuerzos es útil para entornos de la nube, donde el objetivo concreto puede no ser claramente especificado y el agente deberá accionar acorde a un mecanismo de recompensas y penalizaciones. En las simulaciones realizadas, se buscó llegar a un equilibrio entre la adquisición de nuevos conocimientos sobre la calidad de servicios disponibles (exploración) y la utilización de la información sobre servicios conocidos hasta el momento (explotación). Finalmente, se llegó a la conclusión que no conviene utilizar una técnica de exploración o explotación total, y considerando una tasa del 0,10 para la exploración se observa que las ejecuciones convergen óptimamente a valores cercanos del 70% de calidad (Fig. 9). VII. TRABAJOS FUTUROS Como trabajo futuro, se propone la creación de un controlador que posea más funcionalidades del bróker de servicio, como por ejemplo el descubrimiento de servicios y mantenimiento de catálogos de servicios disponibles. Una funcionalidad sumamente relevante para incorporar a los brókeres, dado el dinamismo en el entorno de cloud computing, es la posibilidad de reasignar y recomponer servicios, principalmente cuando el módulo de control (Fig. 4) detecte que los proveedores actuales no están cumpliendo con los niveles de QoS especificados en la SLA. Además, se prevé abordar un análisis más detallado de los niveles de QoS, evaluando matemáticamente las métricas de calidad y componiendo la cadena de servicios basándose en la descripción de estas medidas. El aporte de este trabajo permitirá promover la dinámica de agentes inteligentes, independientes y entrenados para la automatización de búsquedas y combinación de servicios en una plataforma dinámica de ejecución como cloud computing. AGRADECIMIENTOS Este trabajo ha sido financiado en forma conjunta por CONICET, la Universidad Tecnológica Nacional y la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (PAE-PICT ). Se agradece el apoyo brindado por estas instituciones. REFERENCIAS [1] P. Mell and T. Grance, The NIST Definition of Cloud Computing. National Institute of Standards and Technology. NIST Special Publication , [2] L. Bass, P. Clements, and R. Kazman, Software architecture in practice. Addison-Wesley Professional, [3] A. 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