転移学習を活用した異種クラウド環境間での省エネ運用パターンの自動適用

転移学習を活用した異種クラウド環境間での省エネ運用パターンの自動適用とは

「転移学習を活用した異種クラウド環境間での省エネ運用パターンの自動適用」とは、異なるクラウド環境（パブリック、プライベート、ハイブリッドなど）において、過去に獲得した省エネに関する運用ノウハウや最適化モデルを、新たな環境へ効率的に転用し、自動的に適用する技術です。具体的には、あるクラウド環境で学習したリソース最適化、ワークロードスケジューリング、電力消費削減などのパターンを、転移学習の手法を用いて別のクラウド環境に適応させます。これにより、ゼロから学習する時間とコストを削減し、迅速かつ効果的にエネルギー消費の最適化を実現します。これは、親トピックである「サステナブルクラウド」の実現に向け、AIの力でクラウドの環境負荷を削減する重要なアプローチの一つです。

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